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铁氧体电感器与压粉芯电感器
电感器和变压器磁芯由软磁材料制成。“软”磁材料很容易磁化和消磁，并且只有在通过改变缠绕在其周围的绕组（或“匝”）中的电流来激发这些磁芯并产生电磁场时，才会出现磁场。术语“软”表示磁场不是永久的，当电流停止时磁场就会消失。这与我们通常所说的磁铁不同。“永久”磁铁通常用于拾取或将物体附着在含铁（铁质）金属上（例如冰箱磁铁），并且无需绕组或外部刺激即可产生永久磁场。
利用激光粉末定向能量沉积工艺制备金属合金的综述
摘要：激光粉末定向能量沉积工艺是一种金属增材制造技术，可制造具有高度几何和材料灵活性的金属零件。原位送粉的独特特性使得在制造过程中使用元素粉末混合物定制元素组成成为可能。因此，它可以潜在地应用于低成本合成工业合金、用不同的粉末混合物改性合金以及使用元素粉末混合物作为原料设计具有位置相关特性的新型合金。本文概述了使用激光粉末定向能量沉积方法通过供给元素粉末混合物来制造各种类型的合金。首先，详细描述了激光粉末定向能量沉积在制造金属合金方面的优势。然后，回顾了通过多种类别的元素粉末混合通过激光粉末定向能量沉积制造合金的最新研究和发展情况。最后，讨论了未来发展中的关键技术挑战，主要是成分控制。
多层粉末的高通量原位成像
摘要。激光金属增材制造 (AM) 因其在几何形状和材料方面的灵活性而成为一种越来越受欢迎的技术。作为一种商业化的增材工艺，粉末吹制定向能量沉积 (DED) 已用于航空航天、汽车、医疗设备等多个行业。然而，人们对这一工艺仍然缺乏基本的了解，并且可以发现许多合金开发和实施的机会。本文介绍了一种能够解决这些问题的多层构建的高通量原位 DED 系统。通过广泛的工艺参数扫描研究了层高和能量密度的影响，展示了高通量设置的强大功能，同时还讨论了多层相互作用。
用于增材制造中耦合微流体-粉末动力学的多功能 SPH 建模框架：粘合剂喷射、材料喷射、定向能量沉积和粉末床熔合
许多增材制造 (AM) 技术都依赖于粉末原料，这些原料通过熔化或化学结合随后烧结形成最终部件。在这两种情况下，工艺稳定性和最终部件质量都取决于粉末颗粒和流体相（即熔融金属或液体粘合剂）之间的动态相互作用。本研究提出了一种通用的计算建模框架，用于模拟涉及热毛细管流动和可逆相变的耦合微流体-粉末动力学问题。具体而言，液相和气相与由基材和移动粉末颗粒组成的固相相互作用，同时考虑温度相关的表面张力和润湿效应。在激光-金属相互作用的情况下，快速蒸发的影响通过额外的机械和热界面通量来整合。所有相域都使用光滑粒子流体动力学进行空间离散化。该方法的拉格朗日性质在动态变化的界面拓扑背景下是有益的。在制定相变时要特别小心，这对于计算方案的稳健性至关重要。虽然底层模型方程具有非常通用的性质，但所提出的框架特别适用于各种 AM 过程的中尺度建模。为此，通过几个应用驱动的示例证明了计算建模框架的通用性和稳健性，这些示例代表了特定的 AM 过程，即粘合剂喷射、材料喷射、定向能量沉积和粉末床熔合。除其他外，它还展示了粘合剂喷射中液滴的动态影响或粉末床熔合中蒸发引起的反冲压力如何导致粉末运动、粉末堆积结构的扭曲和粉末颗粒的喷射。
通过多层激光粉末的定向能量沉积
节省时间和更快的综合企业可用性，这尤其是当今对快速市场推出的需求。与带有粉末床的添加过程不同，例如激光粉末床融合，可用于生产高度构图的几何形状，基于粉末喷嘴的基于粉末喷嘴的进程，例如激光定向能量沉积（DED-L），也称为激光金属沉积（LMD），可构成组合模型和构建率和构建率和高构建率和乘积和乘积和乘积和乘积。Ti - 6AL - 4V等钛合金在工业应用中广泛使用。由于其出色的机械函数，低密度以及出色的耐腐蚀性和生物相容性，因此它们在医疗和牙科应用中或飞机扇区中的金属组件中使用，例如在高温下在涡轮机工作中的压缩机叶片中应用。[2 - 4]取决于制造过程的条件以及最终的后热机械治疗的特征，Ti - 6AL - 4V可以具有不同的微结构特征，这显着影响其性质。[2]两个阶段α和β的先验β晶粒的形态和排列是这些特征的例子。deD-l分量的微结构主要是通过具有柱状形状的先验β晶粒来表征的。[4,5]常规钛合金中的两个极端排列的极端情况是层状微结构和e词微结构。两种类型的微观结构都可以具有两个阶段的细节和粗整体。[2,6]相位的大小（纤维或粗糙）及其排列（层层或等词）会影响机械性能。这些依赖性已被广泛研究，例如，关于强度，螺旋，蠕变和疲劳行为的已知。
WC 的激光粉末床熔合工艺开发...
图 3：A) 基于单珠 (SB) 实验的每种激光功率和激光速度组合的熔化行为与预测的熔化行为叠加。B) 连续单珠的宽度和标准偏差与预测的熔化行为叠加。对于这两个图，预计绿色区域将完全熔化，黄色区域将部分熔化，蓝色区域将不熔化。
了解激光粉末床熔合添加剂金属的各向异性拉伸性能：精选示例的详细回顾
增材制造金属的机械性能各向异性有几个物理原因。这些原因包括但不限于方向依赖的晶粒和相形态、晶体结构、定向孔隙率/缺陷以及与熔池、分层微观结构相关的异质性。所有这些在大多数增材制造工艺中都很普遍，很难区分它们在机械各向异性中的作用。本综述重点介绍那些试图或合理地隔离其中一个或两个来源的研究，而不是简单地报告机械性能的趋势。这不是一份涵盖所有增材工艺或机械性能的详尽综述；主要评估的是激光粉末床熔合 (LPBF) 金属和拉伸试验结果（模量、屈服强度、极限拉伸强度、伸长率和断裂表面分析）。总之，LPBF 合金的各向异性拉伸性能的主要来源是晶体结构、各向异性微观结构形态、熔合缺陷不足和熔池宏观结构。在各向异性微观结构中，与相和特征（例如晶界 α、沉淀物等）的优先分布相比，拉长的晶粒似乎是次要的。各向异性模量和屈服强度主要由晶体织构引起。晶体塑性模拟支持了这一点。各向异性伸长主要由各向异性微观结构形态、未熔合缺陷和熔池宏观结构引起。支持这一点的证据来自遵循这些特征的断裂表面。熔池宏观结构是最难通过实验从其他各向异性源列表中分离出来的。一组激光工艺参数和合金的发现并不具有指导意义。在将拉伸各向异性的原因与特定来源联系起来之前，必须对上述来源进行表征。需要制定表征和操纵晶体织构、孔隙率、晶粒和相形态以及熔池宏观结构的策略，以更好地理解和控制 AM 金属中的机械各向异性。
一个具有物理信息的两级机器学习模型，用于预测激光粉床融合中的熔体尺寸
激光粉末床融合（L-PBF）添加剂制造（AM）是一种基于金属的AM工艺，能够生产具有细微几何分辨率的高价值复杂组件。作为熔体池特征（例如熔体池的大小和尺寸）与制造零件的孔隙度和缺陷高度相关，至关重要的是，预测过程参数如何影响构建过程中熔体池的大小和尺寸，以确保构建质量。本文提出了一个两级机器学习（ML）模型，以预测在扫描MultiTrack构建过程中的熔体大小。为了说明热历史对熔体池尺寸的影响，在建模体系结构的低级别上预测了所谓的（Prescan）初始温度，然后用作上层物理信息的输入特征，以预测熔体池大小。从Autodesk的NetFabB仿真生成的仿真数据集用于模型培训和验证。通过数值模拟，与幼稚的一级ML相比，提出的两级ML模型表现出很高的预测性能，其预测准确性显着提高，而无需将初始调为初始调节作为输入特征。[doi：10.1115/1.4052245]
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金属粉末的激光...
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