1生产工程毕业后计划,巴西圣保罗卫理公会大学。2工程学校,麦肯齐长老会大学,圣保罗,巴西。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。 4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。 5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。 使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。3古巴圣地亚哥de Cuba的Oriente University机械与工业工程学院。4巴拉那帕拉纳帕拉纳联邦技术大学的客座教授。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。 *通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。 但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。 在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。 基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。 因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。 使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。5 Insper-巴西圣保罗教育与研究所。*通讯作者:dtasev88@gmail.com摘要激光金属沉积(LMD)工艺是一种增材制造技术,由于其能力具有复杂的几何形状和不同类型的金属材料,因此吸引了汽车和航空工业的兴趣。但是,沉积层的结构和制成部分的几何特性受沉积过程参数之间的相互作用的影响。在本文中,使用模糊推理(FIS)技术来开发两个模型,以预测几何特性,并使用AISI 316不锈钢粉末和底物优化LMD工艺参数。基于阶乘分析的实验设计用于将所选沉积过程参数,激光功率(LP),粉末流量(PF)和焦距(FL)与过程的几何特征珠高(BH),珠宽度(BW),渗透深度(DP),渗透(DP)和湿度(DP)和湿度(WA)相关联。因子LP和FL使用三个操作水平:LP = 225 W,250 W,275 W,FL = 4.8 mm,5.0 mm,5.2 mm。使用两个级别的因子PF,9.40 g/s和13.35 g/s。差异分析允许识别PF影响BH,BH/BW比率,D和WA。激光功率(LP)的增加导致几何特征BW和DP的增加。第一个FI,用于预测珠的几何特性,具有高足够的(相对误差高达8.43%),用于评估EX的体验条件。考虑到所研究的工作条件和评估的变量,第二FI表示最佳相互作用。使用沉积过程参数LP = 250 W,FL = 5 mm,PF = 9.40 g/s,获得了最大输出解体指数(ODI = 0.845)。关键字:激光金属沉积,模糊推理,珠几何预测,沉积过程参数,AISI 316不锈钢1.简介
引言激光修剪是指使用激光控制电子电路元件的操作参数的制造过程。最常见的方法是细微调整电阻组件,基本过程方法包括跌落切割,边缘切割,L-CUT,等。电阻取决于物体的几何特性,宽度和厚度(高度)以及目标材料的独特电阻,这是一种被动修剪,通过改变对象的几何特性来控制目标的电阻值[1,2,3,4]。unicl(产品名称)用作修剪的热抗体,是一种经济友好的热源,由于非常清洁和出色的能量效率和快速温度的升高,因此具有出色的反应。unicl的IR加热器是通过使用面具的打印过程制造的,核心热源组件IR加热器使用不锈钢作为基板,最重要的是化学材料(Exouteric source),绝缘层和绝缘层和一个合并的金属和无机材料。它具有一种结构,其中使用丝网印刷形成电线,并用厚膜形成。图1显示了各种加热板的示例。在这项研究中,我们将解释激光修剪过程的开发,这些过程可以通过将激光处理方法应用于校正IR加热器温度特性的电阻特性的变化来同时提高产品的产量和精度。
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树(GSIT),这是一个新颖的框架,通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证,简化执行步骤,同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构(PKI),增强隐私保护,化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺,并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而,必须仔细确定适当的工艺参数组合,以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此,讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示,对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性,线性回归相关性良好,R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
摘要:高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘,因为高压线附近的植被通常会被移除,而且与区域网络和低压网络相比,高压电线位于地面上方。相反,低压电线位于茂密的森林中间,在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中,应用一组标准(例如高度标准、密度标准和直方图阈值)来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后,采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比,93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。
为什么大脑有抑制连接?为什么深度网络有负权重?我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是(i)大脑在自然智能中的主要作用,以及(ii)深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是:学习更多函数。我们证明,在没有负权重的情况下,具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果,但据我们所知,无论是在机器学习还是神经科学中,都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外,我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解,从而实现更高效的生物和机器学习。
本文提出了通过整合量子信息测量(特别是纠缠熵和量子复杂性)来扩展爱因斯坦场方程。这些修改后的方程旨在弥合广义相对论和量子力学之间的差距,提供一个统一的框架,将时空的几何特性与量子信息理论的基本方面结合起来。这种方法的理论意义包括可能解决黑洞信息悖论等长期存在的问题和暗能量的新视角。本文介绍了经典解的修改版本,例如史瓦西度量和弗里德曼方程,并结合了量子修正。它还概述了引力波传播、黑洞阴影和宇宙学可观测量等领域的可测试预测。我们提出了几种未来研究的途径,包括探索与其他量子引力方法的联系,设计实验来测试该理论的预测。这项工作有助于对量子引力的持续探索,提供了一个可能将广义相对论和量子力学与可测试预测统一起来的框架。
任何这样的差异性f分别与捆绑包分别与束相关的f s和w u candemist f -Incinrisiant foriations。[CP])。考虑f -invariant且wu usatureated的层压λM。其叶子的几何特性沿稳定的全职投射时,与理解几个问题非常相关:保守系统的急性(例如[bw]),吸引子的有限性(例如[CPS]),混合属性(例如[tz]),以及其他属性。最近,Katz [ka]使用了一些定量量度测量,以获得基于来自均质和Teichmuller Dynamics [EL,EM]的想法的想法的测量刚度结果(相关的进度是随机动力学系统[BRH],请参见[OB]与[OB]与部分高度多性动力学的联系)。在本文中,我们打算研究[ka]提出的定量非关节可集成性(QNI)的概念。我们在这里仅考虑C 8差异性,并在这种情况下获得等效概念,这些概念似乎更概念化,更易于验证和使用。
本文中介绍的图像分析工作流程的图形摘要:工作流程始于一组整个幻灯片图像(WSIS),包括WSI染色的苏木精和曙红(H&E),免疫组织化学染色以及谷氨酰胺合成酶(GS)(GS)和细胞色素p450 isoforms and 3A 4a和3A的WSIS染色。在预处理过程中,将这些图像对准,并分离苏木精和曙红/DAB染色成分,以产生代表每个染色成分的灰度图像。然后通过小叶检测管道处理来自GS和CYP图像的DAB成分,以识别小叶和血管边界。同时,通过脂肪变性检测管道处理了注册的H&E载玻片,以鉴定大遗posisosis液滴。然后分析来自两个管道的所得数据集,以评估(1)小叶边界和大遗传液滴的几何特性,以及(2)蛋白质表达和大抗殖物的区域分布。