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基于物理的金属增材制造工艺建模：综述
摘要 在现代世界中，金属材料的普遍性和关键重要性在从基础设施和交通运输到电子和航空航天等各个领域都显而易见。金属增材制造 (AM) 彻底改变了传统的生产方法，因为它能够创建具有拓扑优化的复杂几何形状和功能的高价值组件。本综述解决了对基于复杂物理的模型的迫切需求，以研究和优化金属的 AM 工艺。我们探索基于熔体和固态的 AM 技术，重点介绍当前最先进的建模方法。本综述的目的是评估现有模型，确定其优势和局限性，并建议未来研究的领域，以增强 AM 过程的可预测性和优化性。通过总结和比较各种建模技术，本综述旨在全面了解当前的研究前景。我们重点关注不同模型的优缺点，包括它们对熔体和固态 AM 方法共同的关键元素和过程的适用性。如果单一技术存在多个模型，则进行比较以突出它们的相对优缺点。在总结这篇评论时，我们考虑了复杂的基于物理的过程建模的未来进展以及将它们与结构-属性关系模型相结合的策略。
使用蛋白质作为益生菌补充添加剂
益生菌，实时和非致病微生物，因其在宿主中的健康益处的多样化，包括改善的肠道健康和均衡的肠道微生物组（Hu等，2017）。多晶体益生菌（如市售蛋白质），由于乳酸细菌，酵母和真菌的结合而具有比单晶型选项的优势（Firouzbakhsh等，2011; Hossain et al。，2022）。这些微生物对于消化，营养摄取，免疫力和抗病性至关重要（Diwan等，2022）。益生菌增强了消化酶功效，从而改善了鱼类的养分吸收和消化。它们还可以增加肠绒毛的高度，从而最大程度地提高养分吸收的表面积（Tong等，2023）。此外，益生菌上调了抗氧化剂酶，增强了人体对压力的防御系统（Gobi等，2018）。由于agastric Fish Cirrhinus Mrigala经历了其小肠中的粮食保留，因此益生菌可能特别有益。通过对有害微生物排毒并促进消化酶，益生菌可以显着改善营养吸收（Ntakirutimana等，2023）。因此，本研究的目的是开发一种新的水产养殖饲料配方，其中包含不同水平的益生菌，并评估其对Mrigala C. mrigala中的生长，消化率，抗氧化剂活性和血液参数的影响。
铂族金属在大气脱碳中的作用：增材制造的前景
摘要。铂族金属 (PGM) 一直是汽车催化剂排放控制的前沿，通过提供零排放能源，可能成为净零议程背后的驱动力。文献表明，增材制造 (AM) 的多功能性可用于生产复杂的分层结构，从而增加汽车催化剂、燃料电池 (FC) 和电池中 PGM 的活性催化位点，从而提高运行效率。事实证明，PGM 负载较低的 FC 和电池的性能优于 PGM 负载较高的传统制造能源设备。AM 固有的超本地按需特性可用于破坏传统的多种能源消耗的碳密集型供应链，从而减少大气中的碳排放。AM 和 PGM 之间的协同作用极大地促进了 FC 和电池运行性能的提高，迫使一些国家开始将其能源系统迁移到环保型能源系统。
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。
第四届微生物农药的工作组-EFSA
5 JECFA（FAO联合/世界卫生组织食品添加剂专家委员会），1967年。食品添加剂的身份和纯度及其毒理学评估的规格：一些乳化剂和稳定剂以及某些其他物质。可在以下网址提供：https：//iris.who.int/bitstream/handle/10665/40668/who_trs_373.pdf？sequence = 1 6 jecfa（联合FAO/WHO食品添加剂专家委员会），1974年，评估某些食物添加剂，第18次报告。可在以下网址提供：https：//www.who.int/publications/i/item/9241205571 7 JECFA（联合FAO/WHO食品添加剂专家委员会），1980年。评估某些食物添加剂，第24报告。可在以下网址提供：https：//www.who.int/publications/i/item/9241206535 8 JECFA（联合FAO/WHO食品添加剂专家委员会），1990年。评估某些食物添加剂和污染物，第35份报告。可在以下网址提供：https：//www.who.int/publications/i/item/9241207892 9 Jecfa（联合粮农组织/世界卫生组织食品添加剂专家委员会），2000年。评估某些食物添加剂和污染物，第53报告。可在以下网址提供：https：//iris.who.int/bitstream/handle/10665/42378/who_trs_896.pdf.jsessionid = eaa851b9b666191f18 9aaa81d22bf924c？可在以下网址提供：https：//doi.org/10.2903/j.efsa.2012.2563 11 EFSA FeedAp面板，2013年。可在以下网址提供：https：//doi.org/10.2903/j.efsa.2013.3102 12 SCF（食物科学委员），1991年。食品科学和技术，第25次报告。1-25。可用：
标题：使用纳米材料来增强聚合物树脂的添加剂
添加剂制造（AM）技术（也称为3D打印）在过去十年中已经显着开发，以允许与传统制造技术相当的印刷分辨率进行材料处理的新功能。顺序层沉积可以导致创建具有最小化材料废物，高生产吞吐量以及提高原型制作能力的复杂零件，同时还可以满足对中和低量生产的需求。AM是一个不断增长的研究领域，因为纳米材料添加剂可以增强最终用途应用机械，电和其他特性。但是，使用纳米材料夹杂物也可以增强AM过程本身。在这里，我们讨论了纳米材料作为融合沉积建模（FDM）的局部加热器，作为直接墨水写入（DIW）的粘膜效果以及用于选择性激光烧结（SLS）和VAT聚合（VP）的光热灵敏度的工作。我们还注意到了研究的AM功能与当前行业制造之间的断开连接；纳米材料可以弥合技术差距，并导致工业制造空间中的新常见实践。
用于增材制造的沉淀硬化不锈钢的基因设计
介绍了一种用于增材制造 (AM) 的沉淀硬化 (PH) 不锈钢 (SS) 设计的遗传算法。研究发现，完全马氏体基体是实现最大强度的关键因素，但与早期研究不同的是，还考虑了 AM 独有的原位时效处理，从而促进了 AM 过程中富铜沉淀物的沉淀。将设计理论集成到遗传算法优化框架中，以最大限度地提高强度和可打印性。通过使用激光粉末床熔合 (LPBF) AM 制造新型合金部件，进行了实验概念验证，并将其与商业 LPBFed 17-4 PH SS 进行了比较。结果与设计策略目标一致。设计合金的优异机械性能主要归因于两个因素的结合：沉淀硬化和位错强化。沉淀硬化是提高 LPBF 新型 PH SS 屈服强度的主要原因，其原因是打印过程中位错增殖和湮没导致基体位错密度升高。
用于粒子加速器应用的金属添加剂制造
金属添加剂制造技术正在迅速成为最苛刻的工业应用的先进技术投资组合中不可或缺的一部分。这些过程能够通过以逐层的方式沉积组成材料来制造具有近网状形状质量的三维组件。这种制造方法比常规制造方法具有许多优势，包括增强的设计灵活性，减少生产成本和交货时间，快速原型制作以及修复受损零件的可能性。近年来，对具有改善性能特征的新型加速器组件的需求不断增长，整合了诸如漂移管和内部冷却通道之类的结构，这促使了粒子加速器领域中添加剂制造的探索。播放频率组件，光束截距设备和真空系统已使用各种金属材料和添加剂制造技术进行了原型，证明了与初步测试中常规制造的对应物相当的性能水平。然而，在典型的加速器应用程序典型条件下，没有既定的资格协议以及添加性生产零件的不确定可靠性对将添加剂制造过程整合到这些组件的制造实践中构成了重大挑战。本文对粒子加速器中金属添加剂制造的记录应用进行了全面审查，突出了未来改进的收益，挑战和机会。还讨论了用于评估涉及超高真空和强烈电磁场的应用中的添加性制造组件的主要要求和可用的测试设置。
使用纤维增强和增材制造技术开发 DEMO 偏滤器的材料和组件
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从添加剂制造中的第一原理
制造过程中的数字控制产生了显着数量的元数据。生产过程元数据（例如热和光学测量）比未录制的制造和反馈以进行故障检测能力更高的财产分级。本研究探讨了元数据如何使用物理扎根的模型（例如密度功能理论，环状可塑性和训练机器学习算法的断裂力学）设计抗疲劳结构。机器学习模型在训练有素的物理空间中非常有效。相比之下，机械模型对于诸如疲劳等复杂现象的计算成本上很高。我们展示了如何通过基于能量的标准在所有尺度上始终如一地施用疲劳，以及如何基于此概念来构建机械功能。能量机械函数允许在某些负载边界条件下从制造中对现有量的效应进行精确定量。由于机械函数是局部的，并且是机器学习模型的预测量表的量表，因此它可用于构建密度函数，以用于上述量表上疲劳性质的概率回归。由于沉积过程中数字控制和元数据生成的可用性，该分析应用于选择性激光熔融过程。