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定向能量沉积制备 Ti6Al4V 凝固微观结构形成的确定性模型
金属增材制造（MAM）技术在制造与再制造行业中得到广泛应用，微观组织模拟逐渐凸显其重要性。传统的凝固微观组织模拟方法在MAM应用中都有其优缺点。本文建立了一种确定性凝固微观组织模型，即“侵入模型”，以避免传统方法的本质缺陷。该模型不模拟各个柱状晶粒的生长动力学或推导变量的场形式，而是关注相邻双晶之间的相互作用。在双晶系统中，晶界从热梯度方向的倾斜被理解为一个晶粒向另一个晶粒的瞬时侵入行为，而MAM形成过程中的竞争性晶粒生长行为则是双晶系统中所有侵入行为的总结。为了填补快速凝固理论的空白，利用人工神经网络（ANN）建立了快速定向凝固条件下各向异性生长效应的数据库。以采用线材送料定向能量沉积 (DED) 制备的具有完整树枝状柱状晶粒 (原始 β 晶粒) 的 Ti6Al4V 薄壁样品为基准，测试了新模拟模型的有效性。沿堆积方向重构的原始 β 晶粒的晶粒几何结构与模拟结果具有很好的一致性。在满足应用范围的情况下，该模型还可以应用于 MAM 的其他情况或与各种模型结合，以实现实时凝固晶体学特征预测。关键词：增材制造；微观结构；建模；凝固
基于扩散磁共振成像的出生时区域皮质微结构预测 2 岁儿童神经发育结果
摘要 出生时的大脑皮层结构编码了区域差异化的树突分枝和突触形成。它是 2 岁儿童行为出现的基础。0-2 岁时的大脑变化在整个生命周期中最为活跃。通过出生时的大脑微结构有效预测未来行为将揭示正常发育中行为出现的结构基础，并确定用于早期发现和针对性干预非典型发育的生物标志物。在这里，我们旨在评估通过扩散 MRI 量化的新生儿全脑皮层微结构以预测未来行为。我们发现，使用支持向量回归，新生儿皮层微结构可以稳健地预测 2 岁时评估的个体认知和语言功能。值得注意的是，对预测模型贡献很大的皮层区域表现出对认知和语言的独特功能选择性。这些发现强调了出生时的区域皮层微结构是预测未来神经发育结果和识别个体脑部疾病风险的潜在敏感生物标志物。
了解等温热处理对 LMD-w 钛合金 (Ti-6242) 微观结构的影响
日期 ： 2020 年 8 月 18 日 作者 ： Prakruth Harish 审查员 ： Esmaeil Sadeghi、Cross Joseph、GKN Aerospace 和 Magnus Neiker、West 项目 ： 制造业 主要领域 ： 机械工程 瑞典语标题 Förstå Effekten av Isotermimmimimbehandlinegar på lmd-w byggt t-6242 学分： 120 高等教育学分 关键词 有 6242 出版商 ： 西部大学工程科学系，S-461 86 尾随，瑞典 电话：+ 46 520 22 30 00 传真：+ 46 520 22 99 网站：www.hv.se
激光箔打印增材制造铝部件：加工、微观结构和机械性能
摘要：本文研究了利用我们最近开发的激光箔打印 (LFP) 增材制造方法制造致密铝 (Al-1100) 部件 (相对密度 > 99.3%)。这是通过使用 7.0 MW/cm 2 的激光能量密度来稳定熔池形成并以 300 µ m 厚度的箔片产生足够的穿透深度来实现的。LFP 制造的样品中的最高屈服强度 (YS) 和极限拉伸强度 (UTS) 沿激光扫描方向分别达到 111±8 MPa 和 128±3 MPa。与退火的 Al-1100 样品相比，这些样品表现出更高的拉伸强度但更低的延展性。断口分析显示拉伸试验样品中存在拉长的气孔。利用电子背散射衍射 (EBSD) 技术观察到 LFP 制备样品中沿凝固方向的强烈晶体织构和密集的亚晶界。
电子束金属增材制造中空间微结构控制的轨迹优化
摘要 — 金属增材制造 (AM) 为空间控制制造后的微观结构和性能提供了可能性。然而，由于驱动微观结构结果的固态扩散转变在温度方面由非线性 ODE 控制，而温度本身又由整个零件域上的 PDE 控制，因此求解实现所需微观结构分布所需的系统输入已被证明是困难的。在这项工作中，我们提出了一种用于金属 AM 中微观结构空间控制的轨迹优化方法，我们通过控制电子束粉末床熔合 (EB-PBF) 中低合金钢的硬度来证明这一点。为此，我们提出了热和微观结构动力学模型。接下来，我们使用实验数据来识别微观结构转变动力学的参数。然后，我们将空间微观结构控制作为有限时域最优控制问题。使用具有 GPU 加速的增强拉格朗日微分动态规划 (AL-DDP) 方法计算最佳功率场轨迹。然后通过近似方案在 EB-PBF 机器上实现所产生的随时间变化的功率场。对所得硬度的测量表明，优化的功率场轨迹能够紧密产生所需的硬度分布。
激光焊接对AISI 304不锈钢力学性能和微观组织的影响
摘要：本研究调查了使用 CO₂ 激光焊接工艺生产的 AISI 304 钢焊缝的机械和微观结构行为。重点是了解不同焊接条件对 2 毫米厚钢板的影响。焊接在三种条件下进行：无根部开口的自热焊、使用填充金属的 1 毫米根部开口焊接以及使用填充金属但没有根部开口的焊接。使用扫描电子显微镜 (SEM)、显微硬度测试、单轴疲劳测试和随后的断口检查分析了接头。微观结构分析表明，在所有条件下，自热焊缝中存在大量孔隙，并且主要形成 delta 铁素体和板条状铁素体相。在机械性能方面，自热焊缝在母材中表现出断裂，而使用填充金属的焊缝在焊缝金属附近表现出断裂。尽管平均抗疲劳性存在明显差异，但自热焊缝和使用填充金属但没有根部开口的焊缝表现出更高的失效循环次数。关键词：激光焊接，不锈钢，微观组织，力学性能，疲劳 1. 引言
人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
在包含Ni-Al合金的金属间加工过程中微结构演变的建模
摘要：对激光熔化过程（例如，对于金属添加剂制造）越来越感兴趣。建模和数值模拟可以帮助理解和控制这些过程中的微观结构演变。然而，微结构模拟的标准方法通常不适合对激光处理中快速固化相关的动力学效应进行建模，尤其是对于包含金属间相的材料系统。在本文中，我们介绍并采用了量身定制的相位场模型来展示此类系统中微观结构演变的独特特征。最初，使用量身定制的相结合模型重新审视了金属层间合理期间异常分配的问题，并针对Ni-Al二进制系统中B2相的现有实验数据评估了模型预测。随后将模型与晶粒生长的POTTS模型结合在一起，以模拟包含金属间相的多晶合金的激光加工。示例用于激光处理富含镍的Ni-AL合金，以证明该方法在研究处理条件对各种微观结构特征的影响时的应用，例如熔体池中金属间相和受热影响区域的金属间相分布。本研究中使用的计算框架设想为在工业相关材料的激光处理中（例如，在基于NI的Superalloys的激光焊接或添加剂制造中）提供了更多了解微观结构的演变。
模拟驱动的监督学习框架，使用扩散MRI
一个人通常将信号表达式拟合到实验数据以估计模型参数。但是，某些生物物理模型中固有的不确定性使参数估计不稳定[22]。此外，准确的拟合并不一定证明基本的生物物理模型是合理的，并且估计的模型参数可能在生物物理上毫无意义[23，24]。由于数学并发症而排除了生物物理模型之类的微妙效果，例如神经突的起伏[11，20，25]。除了简化的几何模型带来的误差外，某些假设的有效性（例如GPA）仍然未知[23，26]。此外，几种信号表达式的有效性机制取决于微结构长度尺度[27]。体素可能表现出多长度尺度（例如，各种SOMA RADII），因此不同的有效性制度可以逐渐共存或逐渐出现[24]，从而使全面的模型验证变得困难。
人工智能用于扩散基于MRI的组织微观结构估计的人工智能：概述
人工智能（AI）已在磁性共振成像（DMRI）和其他神经影像模式的领域取得了显着进步。这些技术已应用于各个领域，例如图像重建，降解，检测和去除工件，分割，组织微观结构建模，大脑连接性分析和诊断支持。最新的AI算法有可能利用DMRI中的优化技术来通过生物物理模型提高灵敏度和推断。虽然在大脑微观结构中使用AI有可能彻底改变我们研究大脑和了解脑部疾病的方式，但我们需要意识到可以进一步推进这一领域的陷阱和新兴的最佳实践。此外，由于DMRI扫描依赖于Q空间几何形状的采样，因此它为数据工程的创造力留出了空间，以最大程度地提高先前的推断。的固有几何形状的利用已被证明可以提高一般推断质量，并且可能在识别病理差异方面更可靠。我们使用这些统一特征来承认并分类了基于AI的DMRI方法。本文还强调并审查了通过数据驱动技术涉及组织微观结构估算的一般实践和陷阱，并提供了在其上构建的方向。