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GF加工解决方案当您需要的一切都是一切时，很高兴知道有一家公司可以依靠提供完整的解决方案和服务。从无与伦比的电气放电加工（EDM），激光纹理，激光微加工，添加剂制造和一流的铣削和纺锤体到工具和自动化，我们的所有解决方案均由无与伦比的客户服务和专家GF加工解决方案培训提供支持。我们的Agiecharmilles，Microlution，Mikron Mill，Liechti，Step-Tec和System 3R Technologies可以帮助您提高游戏 - 以及我们用于智能制造的数字业务解决方案，提供嵌入式专业知识和优化所有行业的生产过程，并提高竞争优势。
Ti-6Al-4V钛合金零件激光切割加工表面质量
引言：钛合金，包括Ti-6Al-4V，具有良好的机械和化学性能，如高抗拉强度和韧性、优异的抗腐蚀和氧化性能、重量轻、耐极端温度、高强度重量比。因此，它们越来越多地应用于航空航天、航天器、汽车、生物医学、化工和石化、海上石油和天然气、海水淡化和发电行业[1-8]。为了克服在使用传统加工技术加工钛合金等超级合金时遇到的困难，工程车间采用了非常规技术。这些技术包括电火花加工 (EDM)、超声波加工 (USM)、磨料水射流加工 (AWJM) 和激光加工 (LM) [5, 9-10]。激光切割是一种使用激光切割材料的热切割工艺，通常用于工业制造应用。这是通过将高功率、相干、单色激光束（波长范围从紫外到红外）聚焦到工件表面来实现的。激光束的能量被工件吸收，导致聚焦点处材料的温度迅速升高。温度如此之高，以至于根据材料的特性和光束的强度，材料会熔化或蒸发，并可能发生化学转变，然后使用高压辅助气体去除[11- 19]。材料和机械部件的表面粗糙度在确定其加工性能方面起着重要作用
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次要制造-Emmf.pdf
• EE/MSE 4240 Introduction to MEMS (4) Prereqs: none • EE/MSE 4777 Open-Source 3-D Printing (3) Prereqs: none • ENT 3966 Design for Manufacturing (1) Prereqs: ENG1102 • ME/MEEM 4610 Advanced Machining Processes (3) Prereqs: MEEM3600 • ME/MEEM 4640 Micromanufacturing Processes (3) Prereqs: MEEM3400 and MEEM3600 • ME/MEEM 4695 Additive Manufacturing (3) Prereqs: Prereqs: MEEM3600 • ME/MEEM 5401 Design for Reliability (3) Prereqs: MEEM4901 or ENT4950 • ME/MEEM 5670 Experimental Design in Engineering (3) Prereqs: MEEM4901 or ENT4950 • MSE 4310金属铸造原理（3）预告：MY2100或MSE2100或BE2800系统课程：选择至少3个学分
临时公告 GF 公司报告 2023
GF Piping Systems 在高端微电子生产和各种行业和市场的水处理等增长市场和细分市场中的存在继续推动盈利增长。通过收购 Uponor，GF 加速实施 GF Piping Systems 的战略，成为可持续水和流量解决方案的领导者。Uponor 实施了其转型计划，以提高弹性，未来，GF Uponor 将更加关注室内气候解决方案，以满足客户的可持续性需求。GF Casting Solutions 仍然是现有和新客户大型结构件和创新组件的公认开发合作伙伴，而 GF Machining Solutions 在过去几年中一直在投资开发其机器的额外节能功能。
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。
材料
摘要：由于切削力过大、表面完整性低和刀具磨损，通过传统金属切削工艺加工用于骨科植入物的钛合金 (Ti6Al4V) 具有挑战性。为了克服这些困难并确保高质量的产品，各行各业都采用线切割电火花加工 (WEDM) 来精确加工形状复杂的钛合金。目标是使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 和非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 使 WEDM 加工参数尽可能高效地加工生物相容性合金 Ti6Al4V。创建了一个二次数学模型来表示生产率和质量因子 (MRR 和表面粗糙度)，输入参数包括不同的输入参数，例如脉冲有效 (T on) 时间、脉冲无效 (T off) 时间、峰值幅度 (A) 电流和施加的伺服 (V) 电压。建立的回归模型和相关的预测图提供了一种可靠的方法来预测工艺变量如何影响两个响应，即 MRR 和 SR。研究了四个工艺变量对两种响应的影响，结果表明脉冲持续时间和电压对材料去除率 (MRR) 有重大影响，而脉冲持续时间则影响质量 (SR)。当包含重要的工艺因素时，MRR 和 SR 之间的权衡强调了对可靠的多目标优化方法的需求。利用名为非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 的智能元启发式优化方法提供帕累托最优解，以实现高材料去除率 (MRR) 和低表面粗糙度 (SR)。
