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功能梯度材料的增材制造...
如 (a) 91 级钢和 SS316 之间失效的热套管所示 [8]。在实验室蠕变实验中，在各种合金组合的铁素体钢焊缝界面附近反复形成微观裂纹，包括 (b) 2.25Cr-1Mo 铁素体钢和合金 800 [9]（经 Springer Nature 许可转载）和 (c) P92 铁素体钢和镍基高温合金 Inconel 740H [10]（经 Elsevier 许可转载）。...... 3
“先进功能梯度材料的创新……
摘要：功能梯度材料 (FGM) 在复合材料和层压板方面受到各科学和工程学会的广泛关注。这是一个独特的概念，可用于通过借助特定梯度改变材料的微观结构来形成各种类型的材料。FGM 的整体性能因其所用材料的性能而具有独特性和差异性。已经开发了许多制造 FGM 的技术，一些是传统的，一些是先进的。每种技术都有自己的优点和缺点。独特的物理、制造和结构特性使 FGM 应用广受欢迎且令人向往。本文列举了 FGM 制造过程的细节及其优缺点。它根据 FGM 的母材讨论了 FGM 在工程和工业领域的应用。本文将作为研究人员、设计人员和制造商了解 FGM 生产和应用的指导目录。关键词：功能梯度材料、复合材料、层压板。
进行分级验证和确认的实用方法
不同的 V&V 级别，每个级别都具有适当的严格程度或严谨程度。本文介绍了一种实用方法来估计适当的 V&V 级别，以及为每个特定系统推荐的 V&V 技术。第一步是确定“做什么”，即选择 V&V 类。这里考虑的主要因素是：所需的完整性、功能复杂性、纵深防御和开发环境。提出了使用这些因素对特定系统进行分类的指南，并说明它们如何导致 V&V 类的选择。第二步是确定“如何做”，即根据系统的属性和已选择的 V&V 类选择一组适当的 V&V 方法。其中包括在开发生命周期的不同阶段为每个 V&V 级别推荐的可能的 V&V 方法列表。通过应用此过程，可以为对“做什么”感兴趣的通才以及对“如何做”感兴趣的专家找到解决方案。最后，它还有助于找出 V&V 计划中应包含的主要主题。
使用成分分级为 SS316 至 C300 的添加剂...
C300 SS316L C300 SS316L 0–99 100 0.000 11.928 0.000 100 92.857 7.143 11.076 0.388 101 85.714 14.286 10.224 0.810 102 78.571 21.429 9.372 1.239 103 71.429 28.571 8.520 1.677 104 64.286 35.714 7.668 2.122 105 57.143 42.857 6.816 2.577 106 50.000 50.000 5.964 3.040 107 42.857 57.143 5.112 3.514 108 35.714 64.286 4.260 3.997 109 28.571 71.429 3.408 4.493 110 21.429 78.571 2.556 5.000 111 14.286 85.714 1.704 5.520 112 7.143 92.857 0.852 6.054 113–213 0.000 100 0.000 6.604
功能分级的三明治梁的屈曲分析...
在本文中，使用第三阶的锯齿形理论研究了包含功能分级的皮肤和金属（类型-S）或陶瓷芯（type-h）的三明治（SW）梁的屈曲响应。通过指数和功率定律量化功能分级（FG）层中材料特性的变化。使用高阶项以及锯齿形因子来评估剪切变形的效果，假定位移。面积内载荷被考虑。使用虚拟工作的原理得出了管理方程式。与高阶剪切变形理论不同，该模型实现了无应力边界，并且C0是连续的，因此，不需要任何后处理方法。本模型显示，由于假定位移中的包含曲折因子，厚度方向上横向应力的准确变化，并且与计算结果的层数无关。数值解决方案是通过使用三个带有7DOF/节点的三明治梁的有限元元素到达的。本文的新颖性在于对FGSW梁的曲折屈曲分析进行厚度拉伸。本文介绍了功率定律因子，最终条件，纵横比和层压方案对FGM夹心梁屈曲响应的影响。发现数值结果符合现有结果。通过增加S型梁的功率定律因子来提高屈曲强度，而对于所有类型的终端条件，在H型梁中都可以看到相反的行为。最终条件在决定FGSW梁的屈曲反应中起着重要作用。指数法律控制的FGSW梁对S型梁表现出较高的屈曲抗性，而对于几乎所有层压方案和最终条件，S型梁型梁的屈曲抗性都稍低。还提出了一些新的结果，这些结果将作为沿并行方向进行未来研究的基准。
评分作业使用人工智能 (AI) 的层级
以下等级将帮助学生和教师更好地与生成性人工智能 (AI) 工具合作，在 VES 进行教学和学习。所有评分作业都属于这些等级之一。在每个作业中，我们的学习管理系统 OnCampus 中的作业标题中都会用括号标记一个等级。例如，《了不起的盖茨比》的论文作业可能看起来像：盖茨比论文最终稿（第一级作业）。老师可以在课堂上或在作业描述中以书面形式强调对 AI 工具的进一步期望。作为对生成性人工智能 (AI) 使用的基本期望，学生必须知道，无论等级如何，“剪切和粘贴”人工智能工具生成的作品并称其为自己的作品都是不允许的。这样做违反了 VES 荣誉准则。
通过分级DNA甲基化的模拟表观遗传细胞记忆
图2。DNMT3A募集后的基因表达动力学与数字记忆不一致。使用特定于特定于染色体的染色体整合的169个报告基因基因的示意图。哺乳动物170构成启动子（EF1A）驱动荧光蛋白EBFP2的表达。上游结合位点可实现靶向171的表观遗传效应子，该效应子与DNA结合蛋白RTETR融合在一起，PHLF或DCAS9。报告基因是由染色质绝缘子与其他基因分离出来的172。b实验概述，描述了瞬时转染到具有报告基因的173个细胞，基于转染水平的荧光激活的细胞分选，以及时间顺序的流量细胞仪174测量。根据面板中所示的175个实验时间表。显示的是四种不同水平的转染水平的报告基因176（EBFP2）的流量细胞仪测量值的分布。DNMT3A-DCAS9靶向启动子上游的5个目标位点，177用作炒GRNA目标序列作为对照（图se.2 a，b，表S3）。显示的数据来自来自3个独立重复的代表性178重复。d使用DNMT3A-179的流量细胞仪的单细胞基因表达测量值对应于面板C中所示的细胞（30天）。父母是指带有180个报告基因的未转染细胞。数据来自3个独立重复的代表性重复。平均值。e MedIP-QPCR和ChIP-QPCR 181分析DNMT3A-DCAS9和细胞分类后14天分析高水平的转染。分析了启动子区域182。显示的数据来自三个独立的重复。报道的是折叠变化及其平均值，使用183标准∆ ∆ c t方法相对于活性状态。错误条为S.D.DNMT3A-DCAS9的靶向位置为184至5个目标位点（GRNA）。使用炒GRNA目标序列（GRNA NT）作为对照。185 *p≤0.05，**p≤0.01，***p≤0.001，未配对的两尾t检验。根据面板中所示的实验时间线，krab抑制的基因表达动力学（PHLF-KRAB）186。所示是从四种不同水平的转染水平的187个报告基因基因（EBFP2）的流量细胞仪测量值的分布。每天测量一个独立的重复。显示的数据188来自3个独立重复。g重新激活细胞的百分比（400-10 5基因表达A.U.F.）对应于F. h Medip-QPCR面板中显示的189个细胞种群和CHIP-QPCR分析后6天对PHLF-KRAB和Cell 190排序进行了高水平的转染。分析是启动子区域的。数据来自三个独立的重复。191显示的是折叠变化，其平均值由标准∆ΔCT方法确定相对于活性状态。错误192条是S.D.平均值。p≤0.05，**p≤0.01，***p≤0.001，未配对的两尾t检验。参见SI图参见Si无花果。202i简化染色质修饰193当krab = 0，dnmt3a = 0，tet1 = 0时获得的电路图，而H3K9me3并未介导从头催化194 DNA甲基化的催化。SM.1 C. J顶图：（CPGME，H3K4ME3）对的剂量响应曲线。底部图：（DNMT3A，CPGME）对的剂量-195响应曲线。SM.1 D和SM.3。 k k的基因表达的概率分布196的系统，该系统由Si Tape Sm.1和Sm.3中列出的反应表示。 参见Si无花果。 SM.1 B和SM.2。 l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。 在小组j和l中，将198 DNMT3A动力学建模为脉冲，随着时间的流逝会呈指数减小。 在我们的模型中，α'是通过抑制组蛋白修饰的DNA甲基化建立的归一化速率199，DNA甲基化擦除率200速率与激活组蛋白的擦除速率和激活的组蛋白修改速率之间的µ'是每个基准级别（ε'）的级别（均为基础率（均））（招募）（招募）（招募）。修改。 参见SI图 SM.1 E和SM.3。SM.1 D和SM.3。k k的基因表达的概率分布196的系统，该系统由Si Tape Sm.1和Sm.3中列出的反应表示。参见Si无花果。SM.1 B和SM.2。 l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。SM.1 B和SM.2。l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。在小组j和l中，将198 DNMT3A动力学建模为脉冲，随着时间的流逝会呈指数减小。在我们的模型中，α'是通过抑制组蛋白修饰的DNA甲基化建立的归一化速率199，DNA甲基化擦除率200速率与激活组蛋白的擦除速率和激活的组蛋白修改速率之间的µ'是每个基准级别（ε'）的级别（均为基础率（均））（招募）（招募）（招募）。修改。参见SI图SM.1 E和SM.3。SM.1 E和SM.3。
用功能分级材料释放智能药物
功能分级的材料（FGM）具有从一个区域到另一个区域的平稳差异，近年来一直受到越来越多的关注，尤其是在航空航天，汽车和生物医学领域。但是，他们尚未发挥全部潜力。在本文中，我们探讨了在药物输送的背景下，FGM的潜力，在此，独特的材料特征为所需应用提供细化药物释放的潜力。具体来说，我们基于空间变化的药物扩散率开发了从薄膜FGM中释放药物的数学模型。我们证明，取决于扩散率的功能形式（与材料特性有关），可以获得广泛的药物释放曲线。有趣的是，这些释放曲线的形状通常无法从具有恒定扩散率的均匀介质中实现。