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机器人制造系统基于知识的程序生成方法
本文提出了一种基于知识的程序生成方法，用于机器人制造21个系统。所提出的方法为规则的标准化和与制造计划相关的22个知识提供了有效的支持，这些知识在以前的23个制造案件中已证明是成功的；这不仅可以提高编程效率，而且还可以提高24制造稳定性和生产质量。首先，开发了一个本体论知识模型25，以提供机器人26制造系统的相关概念的明确语义描述，程序的基本教学单元以及27个工件的产品模型。第二，建立了一种基于规则的推理机制，以推断制造计划的基本说明单位之间的隐含28个关系。最后，基于29个提议的知识模型的语义描述和推理机制，制造计划的基本30个指令单元是根据从31个产品模型中提取的数据实例化的，并根据推理机制推断的关系，32，从而产生机器人制造计划。33
聚合物添加剂制造中的机器学习
抽象的添加剂制造（AM）已成为广泛材料制造过程中的一种常用技术。AM技术的最新进展提供了对处理参数的精确控制，从而实现了复杂的几何形状并提高了最终产品的质量。机器学习（ML）已被广泛用于通过更智能地使用材料和流程并控制其产生的属性来使系统变得更好。在工业环境中，实施ML不仅减少了制造过程的交付时间，而且还通过优化过程参数来增强生产零件的质量和特性。此外，ML技术也促进了AM系统中网络制造的发展，从而彻底改变了行业4.0。当前的评论探讨了ML技术在AM的不同方面的应用，包括材料和技术选择，过程参数的优化和控制，缺陷检测和对属性的评估导致印刷对象中的属性以及与行业4.0范式的集成。已经讨论了在AM中使用ML的渐进阶段，包括数据收集，数据准备，功能工程，模型选择，培训和验证。最后，已经提出了与AM中使用ML有关的某些挑战以及一些最佳实践解决方案。
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
通过定向能量沉积添加剂制造形成的双链不锈钢中微观结构的分析和快速建模
SuperDuplexStainlessStainlessSteelShavEseen增加了InpastDecades的侵害，使得Quireboth具有出色的机械性能和耐腐蚀性。双链钢的特性在很大程度上取决于它们的热史，这可以产生各种奥氏体与铁素铁岩的比率；而最佳特性通常需要接近50-50的铁氧体 - 奥斯特式复式微观结构。添加剂制造过程涉及大型热梯度，因为新材料在已经印刷的材料的顶部融化了，而热历史记录取决于过程参数。由于平衡相比值在很大程度上取决于温度，因此结果是报告的相比范围很广，从奥氏体的可忽略不计到大于60％。因此，重要的是要理解和预测相比如何取决于过程参数。我们使用激光金属粉末定向能量沉积（LMPDED）添加剂制造技术评估使用恒定过程参数的SAF 2507 SAF 2507 SAF 2507超级不锈钢的微观结构。印刷后的微结构分析揭示了奥氏体相位分数的梯度，这是距构建平台距离的函数。此数据揭示了在制造过程中铁氧体对奥斯丁岩的热历史与固固相变之间的关系。壁中每个位置的热历史是通过先前的快速数值模拟（在此贡献中得到改善）建模的，并且已经开发了基于半分析方法的快速消化控制的固相变相变模型。相比的数值结果与实验观察合理一致。 提出的模拟策略很快就可以调整过程参数，以实现相比的目标分布，以促进超级双层不锈钢的添加剂制造，并且已经提出了基于此基础的构建平台的温度控制策略，以达到几乎均匀的均匀的50-50相比率。相比的数值结果与实验观察合理一致。提出的模拟策略很快就可以调整过程参数，以实现相比的目标分布，以促进超级双层不锈钢的添加剂制造，并且已经提出了基于此基础的构建平台的温度控制策略，以达到几乎均匀的均匀的50-50相比率。
lini1/3mn1/3co1/3O2电池电极材料通过增值税光聚合前体方法
添加剂制造（也称为3D打印）有可能使任何形状的柔性，可穿戴和可定制的电池开发，从而最大程度地提高储能，同时减少死亡重量和音量。在这项工作中，高能密度lini的三维复合电极结构1/3 MN 1/3 CO 1/3 O 1/3 O 2（NMC 111）材料通过增值税光聚合（VPP）过程与创新的先前方法结合使用。这种创新的方法涉及将金属前体盐溶解到紫外聚糖化树脂中，以便将有害的光散射和增加的粘度最小化，然后在印刷物品的热后处理过程中NMC 111的原位合成。在初始树脂中没有固体颗粒，允许生产较小的印刷特征，这些特征对于3D电池设计至关重要。在本研究中彻底描述了紫外聚糖化复合树脂和复杂结构的3D打印，然后对产生NMC 111的热后处理进行了优化。基于这些结果，这项工作通过前体方法解决了3D打印电池的关键方面之一：需要在电化学和机械性能之间妥协以获得功能齐全的3D印刷电极。此外，它讨论了通过VPP工艺限制电池多物质3D打印的差距。
引用 Bag S、Dhamija P、Gupta S 等人 (2021) 探讨采购 4.0 对再制造运营和循环经济的作用。产品
版权所有 © 2020 Taylor & Francis。本稿件的记录版本已发布，可在《生产规划与控制》2021 32(16): 1368-1383 中找到。http://www.tandfonline.com/https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1817602
通过透射电子显微镜的原位加热-冷却实验深入了解不锈钢增材制造过程中沉淀物的演变
在合金的增材制造过程中，在局部热与物质相互作用后，熔融材料会迅速凝固。然后，在剩余的构建时间内，它会在固态下经历冷却/加热循环，即固态热循环。固态热循环期间产生的热机械力可以触发大量微观机制，从而带来显著的微观结构变化，决定最终成品部件的机械性能。在这项工作中，我们的目标是利用透射电子显微镜深入了解固态热循环驱动的奥氏体不锈钢中亚微米级沉淀物的演变。为此，从预制样品中提取薄膜薄片，并在透射电子显微镜内进行不同的原位固态热循环。固态热循环旨在了解温度幅度和速率、热循环次数和类型以及后处理退火对沉淀物演变的影响。每次热循环前后的高角度环形暗场成像和能量色散 X 射线光谱可深入了解不同热循环因素对沉淀物成分、尺寸和形态演变的贡献。常见趋势包括 Mn 和 Si 从富含 Mn-Si 的氧化物扩散到周围基质中，Cr 环在氧化物沉淀物周围形成，S 在非氧化物沉淀物中重新分布。在 (Upadhyay et al., Sci. Rep. 11 (2021) 10393) 中研究的原样样品中也发现了类似的 Cr 环和 S 分布，这有力地支持了这些结果相对于增材制造过程中发生的情况的代表性。
通过增材制造建筑供应链的弹性和效率：动态能力视图的灵巧观点
Amine Belhadi，Sachin S. Kamble，Venkatesh Mani，Charbel Jose Chiappetta Jabbour，Imane Benkhati。通过添加剂制造建筑供应链的弹性和效率：动态能力视图的一种偏见的观点。国际生产生产杂志，2022，249，20 p。 10.1016/j.ijpe.2022.108516。hal-04325568
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
制造产品定制产品设计的人工智能应用Okpala Charles Chikwendu 1*，Udu Chukwudi Emeka 2 1，2 Indust
抽象人工智能（AI）正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求，从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习，生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好，优化设计参数并促进大规模定制，同时保持效率，可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用，展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真，该研究证明了AI驱动系统的切实好处，例如提高产品质量和运营效率，同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终，这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力，为个性化，高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字：人工智能，个性化产品设计，大规模定制，机器学习，生成设计，预测分析，数字双胞胎，智能制造