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带有大型CNC阶段的开源3D可打印显微镜
图2。适应性的光学设置（A）照明系统（顶部）和管镜（底部）。灯由1 W白色的LED提供，该LED可以单独使用或带有磁连接的冷凝器。也可以添加RGB LED环以提供Darkfield照明。显微镜使用标准显微镜镜头，该镜头通过3D打印的管镜安装在覆盆子Pi HQ摄像机上。管镜包括一个光学双线，用于场校正。（b）使用40倍物镜镜头和不同的照明方式示例图像。tardigrade仅用LED（左上），冷凝器（右上角），Darkfield投影仪完全（左下）（左下）或一半的投影仪进行照明，或者是斜胶带的一半，以进行扩散（即克里斯蒂安森照明或伪动物；右下）。（c）使用带有和不带F50双重透镜的40倍物镜镜头获得的图像质量进行比较。没有冷凝器光（通常用于低放大倍数），不需要多余的镜头。使用冷凝器（右下角）时，可以实现图像质量的实质性提高。
MNHHS N＆M护士7级CNC角色描述
▪根据附表2，护士和助产士（昆士兰州健康奖）（2015年）履行此角色的责任 - 通用水平声明（GLS）护士7级以及昆士兰州健康和昆士大都会北部健康的承诺和价值观，在组织的实践目标和实践的实现方面。▪根据道德准则，专业标准和立法，通过保持职位范围内的当前知识和能力来影响护理/助产士实践。▪在包括妊娠糖尿病教育在内的所有类型的糖尿病中展示了先进的专业知识，经验和临床技能。▪展示了批判性思维和推理，与所有类型的糖尿病有关，包括妊娠糖尿病教育的所有类型的糖尿病。▪负责自我和他人的专业发展，利用当代实践来提供改进的护理标准。▪可能会跨专业和组织界限，以影响与怀孕期间任何类型糖尿病的妇女的女性护理有关的卫生服务和/或专业成果。▪直接或间接参与临床护理的提供，充当临床资源，顾问，导师，榜样和技术专家，参与包括妊娠糖尿病教育在内的所有类型的糖尿病的关系。▪参与创新和改变，以开发回应，以满足新兴服务需求，以应对所有类型的糖尿病，包括妊娠糖尿病教育。▪与其他人合作，就与怀孕中所有类型的糖尿病有关的专业和临床实践，教育和研究有关的问题提供政策建议。▪通过确定实践与政策之间的不一致，并与跨专业团队合作实施变更，来支持护理总监。▪参与并管理自我的绩效和发展计划。▪在实现组织目标的实现方面承担并参与道德决策。▪在跨专业医疗团队内进行协作，以促进个人和团体的安全，安全和个人完整性。▪遵守立法并利用影响该职位的程序，政策，法规和标准，包括当代人力资源管理要求和实践，例如工作场所健康和安全，平等就业机会以及反歧视政策。
数控机床中的机器学习和人工智能，综述
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表了计算机科学和数据处理系统的重要发展，可用于增强几乎所有技术支持的服务、产品和工业应用。人工智能和计算机科学的一个子领域称为机器学习，其专注于使用数据和算法来模拟机器的学习过程并提高系统的准确性。机器学习系统可应用于 CNC 机床的切削力和切削刀具磨损预测，以延长加工操作期间的切削刀具寿命。可以使用先进的机器学习系统获得 CNC 加工操作的优化加工参数，以提高零件制造过程的效率。此外，可以使用先进的机器学习系统预测和改进加工部件的表面质量，以提高加工零件的质量。为了分析和最小化 CNC 加工操作期间的功耗，机器学习被应用于 CNC 机床能耗的预测技术。本文回顾了机器学习和人工智能系统在数控机床中的应用，并推荐了未来的研究工作，以概述当前在数控加工过程中机器学习和人工智能方法的研究。因此，可以通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动研究领域的发展，从而为人工智能和机器学习在数控机床中的应用提供创新的概念和方法。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
数控车削圆柱形零件同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常在齿轮和壳体之间以微米级间隙安装。在大多数这些应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常可取的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地减少同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究通过优化参数（切削速度、进给率、切削深度和切削刀具刀尖半径）尝试实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行实验，即中心复合设计矩阵和统计分析通过应用响应面法确定机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给率和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 以及 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，使用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算量和解决方案精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。Rao 算法的结果经过实验验证，同轴度误差降低至 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
量子Jidoka。在CNC计算机上的量子模拟集成，以进行操作控制可视化
摘要：随着行业的出现4.0范式，通过连接到工作中心的传感器网络提供的信息来控制制造过程的可能性已扩大。对每个参数的实时监视使确定相应传感器产生的值是否在其正常工作范围内。在众多参数的相互作用中，确定性分析很快变得棘手，并且进入了“不确定知识”的领域。贝叶斯决策网络是控制此类系统中条件概率的影响的公认工具。但是，确定制造过程是否超出范围，需要为决策网络的计算时间显着，从而延迟了故障警报的触发。从其起源中，吉多卡被视为提供机制，以在过程的任何步骤中促进故障的实时识别，以便可以停止生产线，这是识别分辨率的破坏原因，最终是有缺陷的零件数量的。我们的假设是，我们可以使用量子模拟对计算机数值控制（CNC）计算机的内部传感器网络进行建模，这些量子模拟比基于决策网络的经典模型显示出更好的性能。我们通过实施一个允许整合量子计算和行业4.0的量子数字双胞胎来成功地检验了我们的假设。此量子数字双胞胎模拟机器中的复杂传感器网络，并由于其高计算性能而允许在制造过程中实时应用Jidoka。
使用 5 轴 CNC 磨床进行故障分析的背面样品制备分析
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