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使用飞秒
近几十年来，激光技术的进步使飞秒激光器的创建成为可能。这是一种特殊的激光类型，在该激光器上，激光束由重复的高能灯爆发仅几百秒秒，而与在每个常见激光指针中发现的连续激光束相反。短脉冲持续时间与每个爆发中的高能量配对会产生显着的峰值功率，从而使激光器能够以常规激光不能无法处理的方式处理材料。但是，能够产生飞秒激光束的机器的大尺寸和重量通常要求它们保持固定。要利用激光束进行处理，需要精确的重定向。在本报告中，我们描述了将常规CNC机器转换为激光处理站的过程，并通过在玻璃，金属箔和KTP晶体上写下我们的发现。该机器能够遵循具有千分尺精确度的CAD说明，以更改，铭文和切割一系列材料。使用绿色（λ= 514 nm）以及红外激光（λ= 1028 nm）进行处理，后者产生更好的结果。最终的激光设置可用于反复，可靠地处理所有材料，并在与化学蚀刻结合使用时在KTP上有很有希望的结果。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
冶金与材料工程系
贾姆谢德布尔国立技术学院前身是地区技术学院，成立于 1960 年 8 月 15 日。它是第二个五年计划（1956 年 - 1961 年）期间建立的首批八所地区工程学院 (REC) 之一。2002 年 12 月 27 日，根据印度政府的决定，贾姆谢德布尔 RIT 更名为贾姆谢德布尔国立技术学院。目前，贾姆谢德布尔 NIT 是一所受教育部 (MoE) 管理的国家级重要学院。它位于贾姆谢德布尔郊区，占地 341.3 英亩，地处丘陵和森林之中。它融合了乡村的自然美景和工业区的城市魅力，坐落于贾坎德邦丰富的矿产和工业带的中心。该学院地理位置优越，具有独特的优势，周围遍布大中型企业，如塔塔钢铁、塔塔汽车、印度钢丝制品、塔塔管材、马口铁公司、塔塔铁姆肯等，以及科学与工业研究理事会（CSIR）国家冶金实验室、泽维尔劳动关系研究所和兰契国家先进制造技术研究所等知名机构。
热色素学：温度敏感的智能材料
为什么我们要使用太阳玻璃？“情绪戒指”背后的科学是什么？这两个配件的例子以铬材料的流派为中。铬材料是通过由外部刺激的影响引起的物质的电子密度（ð或d电子）改变各种颜色的材料。在大多数情况下，颜色变化是可逆的和可控制的。取决于外部刺激的性质，使用前缀为前缀的后缀染色体命名，该前缀用于描述刺激导致颜色变化。像热色素相似，与外部刺激热有关，光色素与光有关，由于离子的交换而发生离子化，息肉性与刺激的电位相关，溶剂化的溶剂与溶剂与溶剂相关，溶剂与溶剂交易，蒸气色素敏感受到蒸发和机械刺激的影响。表1提供了铬现象和负责任刺激的全面列表[1-3]。
2023财年业绩及2024财年预测演示材料
即使排除大宗商品价格上涨和疫情后需求反弹等特殊因素的影响，三菱商事的盈利能力在过去几年中也稳步提升。 2024财年以后，我们的目标是通过增值周期性增长模型，实现利润超过1万亿日元。我们将加强冶金煤业务等现有业务，加强在建投资，并通过开发新的投资机会来加速增长。 近年来，冶金煤业务受到创纪录的降雨和劳动力短缺的影响。我们一直在采取措施，以稳定中长期运营。预计2024财年的产量将与2023财年大致相同。*
引用神，Jie，Wei Sun，Di Liu，Thomas Schaus和Peng Yin。 2021年。“以DNA模块化外延为指导的三维纳米印刷。”自然伴侣
周期性三维模式的抽象光刻缩放对于推进可扩展的纳米制造至关重要。当前最新的四型构图或极端紫外线图的线螺距下降到30 nm左右，可以通过复杂的后制造过程将其进一步改进到20 nm。在此，我们报告了使用三维（3D）DNA纳米结构的使用将线螺距缩小至16.2 nm，比当前最新结果小约50％。我们使用DNA模块化外延方法来制造具有规定的结构参数（俯仰，形状和临界维度）沿设计器组装途径的规定的3D DNA掩模。单次反应离子蚀刻，然后以7 nm的横向分辨率和2 nm的垂直分辨率将DNA模式转移到Si底物。DNA模块化表现的光刻相比，在现场效应晶体管中，高级技术节点的预期值的音调更小，并为现有的光刻工具提供了用于高级3D纳米制造的现有光刻工具的潜在补充。
纳米复合材料中量身定制功能的生成AI
生成AI在纳米复合材料的开发中的整合通过实现量身定制的功能彻底改变了该领域。这种创新方法利用机器学习算法设计和优化具有特定特性的纳米复合结构。通过生成纳米复合构型的庞大虚拟库，生成的AI加速了具有增强的机械，热和电气性能的新型材料的发现。本摘要概述了生成AI驱动的纳米复合材料设计中最新的最新概述，强调了其改变能源，航空航天和生物医学等行业的潜力。我们探索了这个新兴领域的挑战和机遇，强调了生成AI在纳米复合材料中解锁前所未有的功能的潜力。
功能分级材料的高阶理论
功能分级的材料（FGM）是新一代的工程材料，其中微结构细节通过增强阶段的非均匀分布在空间上变化，请参见顶部图。工程师通过使用具有不同属性，大小和形状的增强件以及以连续的方式互换增强和矩阵阶段的作用（参考1）。结果是一个微观结构，该微观结构在宏观或连续尺度上产生连续或离散变化的热和机械性能。这一新的工程材料的微观结构的概念标志着材料科学和材料领域机制中革命的开始，因为它首次允许一个人将材料和结构上的考虑因素完全整合到结构组件的最终设计中。功能分级的材料是涉及严重热梯度的应用的理想候选物，从高级飞机中的热结构和
CMC 材料 - OHS 600286
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