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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
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。
小型开放经济的绿色蜕变
* 本作品的早期版本以“绿色通胀：小型开放经济体绿色转型的成本”为标题发行。我们要感谢 CAF 组织的拉丁美洲可持续发展学术研讨会和挪威银行通货膨胀回归会议的参与者，特别是 Fernando Alvarez 和 Conny Olovsson 的富有成效的讨论。我们还感谢 PUC-Chile、纽约大学阿布扎比分校、洛桑大学、瑞典中央银行和法国银行的宏观经济学研讨会参与者的评论和建议。Hern´an Seoane 感谢 Ram´on 和 Cajal 奖学金通过奖学金 RYC2020-002509-C 提供的经济支持。我们感谢西班牙教育和科学部项目 PID2021-122931NB-I00 的资金支持。† 马德里卡洛斯三世大学。电子邮件：fairaudo@eco.uc3m.es。 ‡ 马德里卡洛斯三世大学。电子邮件：ppappa@econ.uc3m.es。 § 马德里卡洛斯三世大学。电子邮件：hseoane@econ.uc3m.es。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
简报：能源转型所需的矿物和金属
对过渡矿产市场规模的预测各不相同——国际能源署表示，在 1.5°C 的情景下，过渡矿产市场的价值将升至当今煤炭行业的价值，而国际货币基金组织则表示，这一数字将升至当今石油行业的价值。但国际能源署表示，“目前许多关键矿产的供应和投资计划远远达不到部署绿色技术所需的水平”。到目前为止，高昂的价格还不足以吸引能源转型所需的投资，除非出现供应紧缩和价格持续飙升。多份报告称，一个关键问题是政策制定者缺乏有关国家能源转型的可靠声明。国际能源署表示，“如果企业对各国的能源和气候政策没有信心，他们很可能会根据更为保守的预期做出投资决策。”
金属 3D 打印用于修复钢结构
本工作采用了一种创新技术——电弧增材制造 (WAAM)，这是一种定向能量沉积技术，用于裂纹钢部件的疲劳强化。在高周疲劳载荷条件下测试了不同的带有中心裂纹的钢板，包括参考板、用 WAAM 修复的具有沉积轮廓的钢板以及用 WAAM 修复并随后进行加工以降低应力集中系数的钢板。进行了相应的有限元模拟，以更好地理解 WAAM 修复的机理。参考板上现有的中心裂纹在 94 万次循环后扩展并导致断裂，而两块 WAAM 修复板中的中心裂纹并未扩展，这是由于净横截面积增加以及沉积过程引起的压应力。然而，在第二块钢板中，由于局部应力集中，在 WAAM 轮廓根部出现了新的裂纹，疲劳寿命达到了 220 万次循环（是参考板的 2.3 倍）。另一方面，第三块钢板由于加工轮廓光滑，经受了 900 多万次疲劳循环，没有出现明显的退化。这项研究的结果表明，WAAM 修复技术在解决钢结构疲劳损伤方面具有巨大潜力。
无定形硅的亚稳定性问题
无定形硅及其合金，由于其物质及其生产性，在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本，以至于某些消费者应用，例如太阳能电池，薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而，基于A-SI的设备的表现受光，高能量颗粒，载体注入，载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆，亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的，并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si：H中发现了亚稳态效应，因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外，掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面，氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中，存在两个不同现象的共膜质：悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
元宇宙中最先进的人机交互
摘要 随着元宇宙概念的不断深入，人类在智能技术进步中迈上了新的高度。本文对当前元宇宙中人机交互的研究进行了文献综述，以“元宇宙”、“人机交互”、“虚拟空间”、“虚拟技术”、“三维重建”、“平行宇宙”、“独立身份”、“兴趣获取”、“区块链”等关键词在 Scopus、Web of Science、Google Academic 等数据库的文献中查找相关文章，从 2018 年至 2023 年的 20 000 多篇文献中筛选出近 100 篇关于元宇宙的前沿研究。最后，运用 PRISMA 原则探索和描述元宇宙底层技术的当前应用状态，这些技术包括第五代通信、人机交互、虚拟技术、区块链、3D 重建等。此外，还对人机交互在元宇宙的未来发展做出了预测。评论认为，5G连接的快速推进使元宇宙的概念成为可能，区块链确保了元宇宙虚拟空间中货币交易的安全。人与计算机在虚拟世界中的交互方式将走向“隐形”，换言之，人机交互在数字领域对用户来说是透明的，人与计算机将以自然、平等的方式相处。在交互中，可穿戴设备可以让交互获得身临其境的体验，但它们限制了参与者的行动和感知自由。更人性化的体感连接将在未来获得关注，让人们更接近元宇宙。
韧性生计：太阳能安全网的作用
A. Terzopoulou，X。Wang，X.-Z.博士 Chen，B。J. Nelson教授，S。Pané机器人与智能系统研究所教授，Eth Zurich Tannenstrasse 3，CH-8092，CH-8092，瑞士Zurich，瑞士电子邮件：Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源，E-08290，Cerdanyola delVallès，巴塞罗那，西班牙X.-H. QIN生物力学研究所，Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4，8093Zürich，瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica，University defísica，University de Barcelona，E-08193 Cerdanyola del valles，西班牙语A. Terzopoulou，X。Wang，X.-Z.博士Chen，B。J. Nelson教授，S。Pané机器人与智能系统研究所教授，Eth Zurich Tannenstrasse 3，CH-8092，CH-8092，瑞士Zurich，瑞士电子邮件：Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源，E-08290，Cerdanyola delVallès，巴塞罗那，西班牙X.-H. QIN生物力学研究所，Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4，8093Zürich，瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica，University defísica，University de Barcelona，E-08193 Cerdanyola del valles，西班牙语Chen，B。J. Nelson教授，S。Pané机器人与智能系统研究所教授，Eth Zurich Tannenstrasse 3，CH-8092，CH-8092，瑞士Zurich，瑞士电子邮件：Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源，E-08290，Cerdanyola delVallès，巴塞罗那，西班牙X.-H. QIN生物力学研究所，Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4，8093Zürich，瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica，University defísica，University de Barcelona，E-08193 Cerdanyola del valles，西班牙语