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火箭发动机的金属增材制造
资料来源：AFS-D 图像归功于 MELD TM Manufacturing，冷喷涂图像归功于 Spee3D，EBW-DED 图像归功于 Sciaky 和 Lockheed Martin Corporation，AW-DED 图像归功于 Gefertec，LW-DED 图像归功于 Meltio，UAM 图像归功于 Fabrisonic 和 NASA JPL，LP-DED 图像归功于 IRT Saint-Exupery 和 Formalloy 领导的 DEPOZ 项目，L-PBF 图像归功于 Renishaw plc 和 CellCore GmbH/Sol Solutions Group AG，EB-PBF 图像归功于 Wayland 和 GE Additive/Arcam。
火箭发动机的金属增材制造
资料来源：AFS-D 图像归功于 MELD TM Manufacturing，冷喷涂图像归功于 Spee3D，EBW-DED 图像归功于 Sciaky 和 Lockheed Martin Corporation，AW-DED 图像归功于 Gefertec，LW-DED 图像归功于 Meltio，UAM 图像归功于 Fabrisonic 和 NASA JPL，LP-DED 图像归功于 IRT Saint-Exupery 和 Formalloy 领导的 DEPOZ 项目，L-PBF 图像归功于 Renishaw plc 和 CellCore GmbH/Sol Solutions Group AG，EB-PBF 图像归功于 Wayland 和 GE Additive/Arcam。
航空航天热交换器的增材制造
• 使用优化参数的 Renishaw AM400 机器制造了无裂纹的 HAYNES ® 282 ® ，这是一种专为高温结构应用而开发的超级合金。打印合金中孔隙率的降低与激光参数有关，包括激光速度、图案填充距离和其他因素。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 的典型结构由柱状结构、等轴晶粒和超细晶粒组成。加工参数对强化相的析出起着至关重要的作用，在使用棋盘和蛇形图案打印的合金中分别观察到球形和立方体强化相。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 在打印和热处理状态下都表现出优异的机械性能，具有高屈服强度和极限拉伸强度 (UTS)。
iv 要点 |切西莫
Stewart Lane，Renishaw 公司经理 将增材制造转化为销售需要时间，因为仍然需要围绕该技术建立商业案例。在行业和整个社会真正掌握增材制造生产方法的好处之前，我们还有一段路要走。提高对增材制造能力的认识与加强教育供应相吻合。从现有培训课程的订阅情况来看，工程师是当今教育的优先目标。相反，对以增材制造为中心的操作员和技术人员的需求似乎是一个长期问题。然而，教育不应仅限于技术专家。相反，它也必须渗透到商业领袖层面。一个结论是明确的：在欧洲实施增材制造需要成功掌握工业公司内部的变革管理。
金属添加剂制造
I.简介添加剂制造（也称为3D打印）是一项技术，可从材料（无论是基于聚合物还是金属）逐层生产三维零件。该方法依赖于要传输到机器然后构建组件的数字数据文件。金属粉末床融合是一种增材制造技术，它使用高功率的Ytterbium纤维激光器将精细的金属粉末融合在一起，从而创建功能性3维零件。该过程是数字驱动的，直接从切成薄片的3D CAD数据中。对于每片CAD数据，整个构建板上都沉积了薄薄的细金属粉末，然后粉末的选定区域被激光精确地融化。此过程被重复逐层构建，直到构建完成为止。添加剂制造的早期采用者包括高端汽车，航空航天和消费品客户。在牙齿，医疗和工具中使用越来越多的行业的应用程序正在增长。Renishaw拥有提供医疗保健解决方案的专门团队。
使用机器学习对宝石材料进行分类
在 GIA，通过将未分类的宝石与来自同一物种的大型精选样本数据库进行比较来确定其地理出处和处理历史，这些样本的出处或处理历史是独立已知的。显微镜检查通常是分析的第一阶段，识别诊断性物理特征（例如，指示某些地点的矿物内含物；Palke 等人，2019a，b）。还可以使用各种非破坏性分析技术来表征宝石材料，包括光致发光 (PL)、拉曼散射、紫外/可见光/近红外 (UV-Vis-NIR) 吸收和傅里叶变换红外 (FTIR) 吸收光谱。GIA 比较这些数据的传统方法包括目视检查光谱、识别峰值和波段及其相对强度，以及在某些情况下使用自动软件进行光谱匹配（例如，Renishaw Raman 设备的 WiRE 包）。对于钻石，这些特征反映了原子缺陷
J42 增强金属添加剂.pdf
本文介绍了一种适用于 Renishaw AM400 金属打印机的创新培训系统，该系统利用数字孪生 (DT) 框架内先进的视觉语言模型 (VLM) 与增强现实 (AR) 的协同作用。为了克服金属增材制造 (AM) 中传统培训方法的局限性，我们的系统集成了 AR 以提供沉浸式学习环境，并通过交互式数字叠加增强了现实世界的体验。该系统的核心在于使用 VLM，VLM 已在各种数据集上进行了预先训练，擅长处理多模态数据，从而为受训者提供细致入微且与上下文相关的指导。关键实验证明了该系统的有效性，特别强调了使用 VLM 作为人工智能 (AI) 代理来集成外部工具，例如用于阀门状态分类的 YOLO-v7 和用于控制面板文本识别的 CRAFT。这种方法显著提高了识别准确性、操作理解和人机交互，尤其是对于非专家用户而言，使复杂的金属 AM 操作更容易上手。该研究不仅展示了AR和VLM在工业培训中的潜力，而且为智能制造实践树立了新的标准，预示着其在各个工业领域的应用前景更加广阔。
壳核内脑多巴胺神经营养因子在帕金森病中的应用：一项随机、双盲、多中心 1 期试验
1 Herantis Pharma Plc，芬兰埃斯波 2 于默奥大学临床科学系，瑞典于默奥 3 卡罗琳斯卡医学院和斯德哥尔摩医疗保健服务中心精神病学研究中心临床神经科学系，瑞典斯德哥尔摩 4 于默奥大学于默奥功能性脑成像中心，瑞典于默奥 5 卡罗琳斯卡大学医院神经内科，瑞典斯德哥尔摩 6 Renishaw Neuro Solutions Ltd，英国格洛斯特郡 7 西英格兰大学计算机科学与创意技术系，英国布里斯托 8 卡迪夫大学功能神经外科、神经科学与心理健康创新研究所，英国卡迪夫 9 赫尔辛基大学医院神经内科，芬兰赫尔辛基 10 赫尔辛基大学诊所，芬兰赫尔辛基 11 赫尔辛基大学 HiLIFE 生物技术研究所，芬兰赫尔辛基 12芬兰赫尔辛基赫尔辛基大学医院神经外科 13 瑞典隆德斯科讷大学医院神经外科 14 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院神经外科 15 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院临床神经科学部 16 瑞典隆德斯科讷大学医院神经内科 17 图尔库大学和图尔库大学图尔库 PET 中心医院，图尔库，芬兰