XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprocesses
制造工艺杂志
使用激光束的热丝定向能量沉积 (DED-LB/w) 是一种金属增材制造 (AM) 方法，具有材料利用率和沉积速率高的优点，但 DED-LB/w 制造的零件存在热输入较大和表面光洁度不理想等问题。因此，在沉积过程中调节工艺参数和监测工艺特征以控制最终质量对于确保最终零件的质量至关重要。本文探讨了 DED-LB/w 工艺的动态建模，并介绍了一种参数-特征-质量建模和控制方法，以提高建模质量和对无法现场测量的零件质量的控制。该研究调查了影响单层和多层焊珠中熔池宽度（特征）和焊珠宽度（质量）的不同工艺参数。提出的建模方法使用参数特征模型作为 F 1 和特征质量模型作为 F 2 。比较了线性和非线性建模方法来描述工艺参数和工艺特征即熔池宽度 (F 1 ) 之间的动态关系。采用全连接人工神经网络根据熔池特征 (F 2 ) 对最终部件质量（即熔滴宽度）进行建模和预测。最后，通过将参数特征 (F 1 ) 和特征质量 (F 2 ) 模型集成到部件宽度的闭环控制中，测试并验证了所提出的参数特征质量建模的有效性和实用性。与仅使用 F 1 的控制回路相比，所提出的方法显示出明显的优势，并有可能应用于控制无法直接测量或现场监测的其他部件质量。
制造过程杂志
在这项研究中，我们提出了一条基于冷喷雾剂的新型制造路线，该路线可以在高空间分辨率的情况下自定义生产灵活的电子产品（FE），而无需高温后插图后。提议的制造路线顺序包括：（1）冷喷涂金属化； （2）飞秒激光加工； （3）超声波塑料焊接。首先，柔性聚合物（即，PET）表面通过真空和无面膜条件下的锡（SN）颗粒的冷喷涂直接写入锡（SN）颗粒。然后精确地切成任意设计的高分辨率电极（即，500μm线宽）通过飞秒激光加工。最后，激光切割电极通过超声塑料焊接连接到碱基聚合物底物上，以构成机械弹性和保形的Fe。以这种方式，提出的路线可以利用Fe中的冷喷水沉积物的独特特征（例如，强烈的粘附，高电导率，最小的热输入）。所得的打印件显示出极好的电导率（1.08×10 6 s·m -1），柔韧性（60％伸长）和粘附强度，而没有显着损害内在的聚合物和功能涂料特性。此外，还制造了蛇形形的柔性微型热器（10×10 mm 2），以证明在柔性微电子中引入平台的生存能力。这项工作有可能提供有希望的途径，以机械弹性和保形的方式快速，可扩展和成本效益的高分辨率和高性能FE产生。
GaAs MESFET 及相关工艺
摘要。自 1971 年 GaAs MESFET 问世以来，GaAs 的生长和加工技术已经成熟到模拟和数字 IC 生产已在工业水平上进行的程度。对更高工作频率、低噪声系数和更高增益的不断增长的需求导致了基于 GaAs 和相关化合物的 HEMT 和 HJBT 等较新的器件结构的出现。此外，GaAs 和相关化合物还具有产生、检测和将光转换为电信号的令人兴奋的和经过验证的能力。这开辟了光电器件及其与 MESFET 和其他传统器件集成的广阔领域。所有这些开发活动的基本构建块仍然是 GaAs MESFET，它也被广泛用作低噪声放大器、混频器、振荡器和离散形式的高功率放大器。本文回顾了低噪声和高功率 MESFET 的设计方面、制造技术、直流和微波特性。回顾了各种技术进步，如用于源极接地的通孔、用于低寄生互连的空气桥技术和聚酰亚胺钝化，这些技术进步有助于进一步提高工作频率、降低噪音和高功率输出。最后，还介绍了中国电气与电子研究所制造的一些代表性器件结果。
设计过程中的人机协作
在构成该主题轨道的五篇论文中，有两篇重点关注人工智能与人类合作对创造性成果的影响。具体来说，Yun 等人。(2022) 报告了使用人工智能作为创造性刺激生成器的情况，而 van der Burg 等人。(2022) 探索人工智能解释设计师创作的工艺品图像的方式的刺激。略有不同，Simeone 等人。(2022) 从流程层面研究人机协作；具体来说，人工智能支持设计过程某些方面的能力，例如收敛思维和发散思维。对角色和表现的关注完善了该主题轨道的最后两篇论文。Figoli 等人。(2022) 研究人工智能在人机协作中扮演的角色（或被认为扮演的角色），而 Kun 等人。(2022) 探索人工智能在代表社区不同横截面方面的潜力。
探索复杂的生物过程
产生的电子信息的组合爆炸，以及先前提出的挑战。Piovezan 和他的团队 (2023) 强调，目前有必要能够通过机器学习从大量电子信息中提取重要形式和战略知识并从中获利。因此，事实证明，机器学习的使用越来越重要。人工智能的这个强大领域提供了能够发现各种非凡形式并构建大量一般知识的技术和方法 (Car et al., 2019)。这些机器学习技术能够利用技术进步，最重要的是，可以替代开发复杂计算机系统的传统方法。人工智能设备可以比人类更快地执行重复和可预测的操作。在教育领域，这意味着，例如，花在行政和文书工作上的精力更少，花在教学上的时间更多，这可以使这个职业更具吸引力。人工智能已经在教育领域以多种方式应用了一段时间，包括所谓的智能辅导系统、自动评估系统、环境、协作学习和以学习为中心的游戏。
第六章 废水处理工艺
a. 简介。废水的初步处理通常包括从废水流中去除碎片和粗大可生物降解材料和/或通过均衡或化学添加来稳定废水的过程。初级处理通常是指主系统或二级处理之前的沉淀过程。在生活污水处理中，初步和初级过程将去除约 25% 的有机负荷和几乎所有的非有机固体。在工业废水处理中，初步或初级处理可能包括流量均衡、pH 调节或化学添加，这对整个处理过程极为重要。表 6-1 列出了按处理程度划分的典型流出物水平。本手册的这一部分将讨论可用的各种类型的初步和初级处理过程。
下一代复合材料和工艺
• Fives Cincinnati/Lund – Flightware 和轮廓仪 • Danobat – Profactor • MTorres – Airbus InFactory Solutions、Profactor • Electroimpact – Aligned Vision（777X 机翼） • Coriolis – Edixia • Coriolis – 通过 SuCoHS 项目在 NLR 的 Apodius • Electroimpact – 实时过程检测技术
未来的半导体材料和工艺
横截面 HAADF-STEM 图像和相应的 EDS 图，显示了交替堆叠的 TiO 2 和 SiO 2 层以及单层 Al 2 O 3，全部通过等离子 ALD 在纳米级沟槽结构上生长。