AAbstr bstract act.. 在过去十年中,机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员,特别是在增材制造领域。同时,这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上,它允许获得新的见解,以克服传统方法(例如有限元方法)的局限性,并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究,用于实施机器学习技术(人工神经网络),以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明,基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测,准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
摘要:镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能,在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度,可用于多种应用,尤其是涡轮机械部件的修复。然而,DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷;然而,很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此,本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果,以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件,并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后,将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明,模型可以很好地预测熔池形状,优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此,DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
摘要:对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里,我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现,即即使在许多独立且相同分布(I.I.D.)重复该过程。我们发现,这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的,该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外,我们的结果还引入了量子典型性的新概念,并提出了凸出方法的热力学应用。
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术,因为它可以实现广泛的应用,例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料,甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外,该工艺的可控性仍然很困难,导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此,需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见,而且是因为它是前往遥远国家的最快方式,有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此,航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起,从而使其能够吸引更多的受众。到2023年,全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据,任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展,全球飞行数量增加了,因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B(自动依赖性监视广播)技术发挥作用的地方,可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度,高度和位置提供实时数据来提供帮助,从而可以更准确,更安全地跟踪飞机。尽管有好处,但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍,尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而,巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散,并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前,营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施,导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性,而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例(包括物流,研究和情报收集)的能力。derad网络在这一点上步骤,并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励,创建了一个互惠互利的系统,其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构,DERAD网络克服了传统系统效率低下,实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性,并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如,研究人员,记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据,从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问,可扩展的解决方案,为全球空中交通管理设置新标准
1.3 CARA 简介 CARA 是 AFTC 用于资源和风险管理规划的主要流程。AEDC 与 AEDC/XPT 一起实施和执行 CARA,促进本指南中详述的流程,这些流程需要能力所有者 (CO) 及其团队的参与,代表 AEDC 中的各种测试和支持能力。具体角色和职责将在本文件后面介绍。总部 (HQ) AFTC 员工、AFTC 中央管理项目、空军物资司令部 (AFMC) 任务区小组 (MAP)、AF MAP、CO 和联队指挥官使用 CARA 产品来传达在制定 AFTC 资源分配时满足预计测试客户工作量的状态和风险。AFTC 资源根据特定能力分组为离散的、可互换的工作包(在最大程度上切实可行)。这些工作包可以在迭代过程中单独进行资助/撤资,以在每项能力、测试联队或 AFTC 内构建最佳程序,从而满足战略目标、测试客户需求或使其他能力有效发挥作用。1.4 AFTC CARA 流程 CARA 是一个灵活、可定制的流程,以迭代方式在各个级别实施。在每个组织级别,完成初始资金和人力分配,根据预计需求的资源分配进行能力分析,随后进行风险评估,以沟通联队/中心满足现有和未来需求的能力。每个 CARA 迭代级别都允许领导层根据分析和风险评估的结果调整和/或重新分配资源,直到实现最佳程序(风险最小化/缓解)。1.5 AFTC 主要资源活动 AFTC 的主要资源活动是 POM、FinPlan 和 AFMC 的执行计划 (ExPlan),这些活动由企业规划和其他预算活动告知和运营。 AFTC 资源指南涵盖所有 AFMC 规划拨款 (APPN) 3400/运营与维护 (O&M) 和 APPN 3600/研究、开发、测试与评估 (RDT&E) 工作的支持流程:AFTC 改进与现代化 (I&M)、AFTC 科学与技术 (S&T) 以及设施维护、恢复与现代化 (FSRM)。请参阅图 1.5 中的 AFTC SPPBE 时间线。
5.1 t es eSt车辆............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ....................................................................................................................................... 16 6 ANNEXES ........................................................................................................................................................... 17
众所周知,农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开,因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文,以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解,以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程,它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率,碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析,以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解,这取决于降水状态。同时,Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验,研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明,通过增强土壤硝化和相关的
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