增材制造 (AM) 是一种变革性制造方法,能够构建具有自由形式和复杂几何形状的零件。聚合物具有广泛的材料特性,可以通过多种不同的 AM 工艺进行加工。在聚合物复合材料中添加各向异性可为聚合物 AM 开辟新的应用,因为它可以获得额外的功能并创建具有定制特性的复合材料。创建定制各向异性复合材料的新方法之一是配对外部场,这些外部场可以对填料施加力并在聚合物基质内操纵它们。设计了四种主要类型的外部场 - 剪切、声学、磁场和电场 - 来控制聚合物复合材料中的填料方向和浓度。本综述重点介绍了场辅助增材制造技术的最新研究进展,目的是创建具有可控各向异性方向和浓度的聚合物复合材料。
激光粉末床熔合是一项新兴的工业技术,尤其适用于金属和聚合物应用。然而,由于氧化物陶瓷的抗热震性低、致密化程度低以及在可见光或近红外范围内的光吸收率低,将其应用于氧化物陶瓷仍然具有挑战性。在本文中,给出了一种增加粉末吸收率和减少激光加工氧化铝零件过程中开裂的解决方案。这是通过在喷雾干燥的氧化铝颗粒中使用均匀分散和还原的二氧化钛添加剂(TiO 2 − x)来实现的,从而导致在粉末床熔合过程中形成具有改善的热震行为的钛酸铝。评估了不同还原温度对这些颗粒的粉末床密度、流动性、光吸收和晶粒生长的影响。使用含有 50 mol% (43.4 vol%) TiO 2 − x 的粉末可以制造出密度为 96.5%、抗压强度为 346.6 MPa 和杨氏模量为 90.2 GPa 的裂纹减少的零件。
5.1 t es eSt车辆............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ....................................................................................................................................... 16 6 ANNEXES ........................................................................................................................................................... 17
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络,它用于量化 LQG 中的物理时空。最近,利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念,并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力,还可用于量子力学。利用这一观点,我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
助理教授 Choong Yuen Onn 博士 日期:2022 年 6 月 16 日 联合导师 商务与公共管理系 东姑阿都拉曼大学商务与金融学院
关于 SOS International 自 1989 年以来,SOS International (SOSi) 一直提供专业服务,支持美国的国家安全利益及其盟友的安全和稳定需求。SOSi 通过创新研究、分析和应用技术促进公共安全和国家安全。SOSi 在国防和情报工作的关键领域开展研究和分析,为选定的国家和国土安全组织提供高级系统工程服务,并为政府和商业消费者生产硬件和软件产品。该项目由 SOSi 的情报解决方案组进行。我们的员工都是经验丰富的、具有高级语言技能的合格分析师,我们的使命是为美国情报界、国防部和联邦执法部门的收集、分析和运营活动提供尖端、开源和文化情报支持。意见可发送给 SOSi 的情报整合总监 James Mulvenon 博士。 James Mulvenon 博士 情报整合总监 情报解决方案组 SOS International, LLC 2650 Park Tower Drive, Suite 300 Vienna, VA 22180 电话:571-421-8359 电子邮件:James.Mulvenon@sosi.com
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aabstr abtract Act ..在这项研究中,开发了一种数据驱动的深度学习模型,以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下,许多沉积层(以上30)通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析(FEA)能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络(FFNN)方法,以重现由FEA产生的温度场。因此,训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量,节点坐标和时间外,还认为五个相关的层数,激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明,FFNN可以很好地预测温度演化,在12秒内精度为99%。