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World File Search System制造执行系统
微机械系统（MEMS）的添加剂制造
摘要：最近，应用于千分尺范围的添加剂制造过程（AM）过程受到宏观综合方法的影响以及数字设计和自由形式制造的吸引力。AM与常规微机械系统（MEMS）制造过程的其他步骤仍在进行中，此外，为此领域的专用设计方法的开发正在开发中。各种各样的AM过程和材料导致有关过程尝试，设置细节和案例研究的大量文档。但是，AM方法的快速和多技术发展将需要对过程的特定优势，限制和局限性进行有组织的分析。本文的目的是对微观尺度上的AM过程提供最新的总体视野，并组织和消除相关的表演，能力和决议。
最佳的执行策略通过市场制造纳入内部流动性
在执行大订单时，在短时间内进行交易可能会触发不可避免的市场变动，称为市场影响。在更长的时间内传播执行，使交易者面临市场风险。算法执行策略必须在这种权衡方面进行导航，并且这些策略通常被归类为静态策略，这些策略遵循预定的执行时间表和动态策略，这些策略会根据市场条件来调整时间表。Almgren和Chriss [1]和Bertsimas和Lo [3]的开创性工作引入了该领域的基础模型，代表市场中值是连续的差异过程，其市场影响纳入了漂移期限。此模型提供了使用变分方法得出静态最佳执行策略的框架。涉及静态策略，许多研究还扩展了市场影响结构的建模，包括非线性市场的影响，弹性和Dang中的瞬时影响[8]，Gatheral等。[9]，Galedal and Schied [10]和Curato [7]。在实际市场中，重要的是要考虑竞标差价，并最佳地使用市场订单（MOS）和限制订单（LOS）至关重要。Cartea等。 [6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。 他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。Cartea等。[6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。
迈向认知自我优化制造系统
摘要：工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时，生产系统的复杂性也随之大幅增加，并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战，需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来，基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面，从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此，人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用，从传感器融合方法到新型模型预测控制技术，从自优化机器到协作机器人，从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用，以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后，讨论了主要的未决挑战和未来前景。
为生物医学应用制造柔性压力传感器系统
所有的赞美都是对全能的真主。当我开始我的博士学位时旅程，我对进行研究，做出最佳演讲，撰写良好的研究论文和研究建议的了解很少。我不知道半导体和灵活的电子世界。在我在IIITH度过五年的美好生活之后，我学到了所有这些东西，还有更多。没有话可以表达我对我的导师，顾问和祝福者Aftab M. Hussain博士的感激和尊重。我要感谢他的全心全意，以选择我在他的指导下工作，升级我的研究质量，给我所有的人生课，激励我，指导我朝着正确的方向指导我，并提供道德支持。他不仅是一位杰出的导师，而且是一个令人惊叹且令人难以置信的人和一个好朋友。他是我的灵感和我的榜样，在成为教授后，我将一直仰望他寻求指导。我每天都感谢上帝给我这么出色的导师。特别感谢Kaust的电气和计算机工程助理教授Nazek El-Atab教授，他认为我是2023年Kaust的来访学生。我感谢她给了我机会从事有趣的项目和坚定不移的支持。她是一位了不起而值得称赞的导师。我深信我的研究小组中的所有朋友，他们在我身边，提供鼓励，灵感和社区意识。最后，我要感谢我的崇拜家人。我父亲，莫德。我对博士的衷心感谢。委员会成员S. S. Sundar Kumar Iyer教授，Nazek El-Atab教授和Anshu Sarje教授，借鉴了忙碌的时间，并提供了他们周到的见解，有见地的反馈和建设性的批评，从而极大地提高了本文的质量。首先，我要感谢我充满爱心的，extroror的夜间，保护性和坚强的母亲habeebunnisa。我将自己的一切成功和教育献给她。她是我强大的支持支柱，也是我敢于梦想和实现梦想的原因。Sameer Farooqui一直在鼓励并抚养我成为他坚强而坚定的女儿。其次，我要感谢我大胆，勇敢和亲切的兄弟Mohd博士。Umar Farooqui在我感到沮丧时，他的支持和持续的激励性谈话。我美丽而充满爱心的女儿Inaya Fatima一直是我在整个道路上取得成就的推动力，并带来了生活中的所有幸福。她的名字确实是她的名字 - “真主的礼物”。最后，我要感谢我的祖父母对我的鼓励和祈祷。
纳米制造和生物系统：边界和挑战
会议的目的是探索纳米和微加工的当代和新兴方法，以便它们适用于生物学和工程。会议的目的是将工程师/杂物科学家和生物学家/生物物理学家汇集在一起。会议将介绍纳米和微加工的材料科学和工程方面，以及生物学家如何在其研究工作中实施此类制造的设备。更具体地说，会议的目的是为0个为生物学家的需求提供材料科学家和工程师的信息，并同样向生物学家告知生物学家使用纳米和微观规模制造来揭示研究问题的可能性，而不是可能的； //）探索材料科学家和工程师可以利用生物学原理和生物组件来生产新的和杂乱无章的设备的方式；和///）在材料科学家，工程师和生物学家之间启动创新的生产互动。
1 中央执行系统1 近年来取得了很大进展......
大脑没有单一的组织顶峰……在对抗过程的舞台上……‘顶端’是分布的，而不是局部的。”（Dennett 2005，133）并且：“原则上，正是……[专门的大脑模块]彼此之间的可访问性（而不是某些想象的更高级的执行或中央自我）可以解释我们与意识相关的认知能力的急剧提高：可进行深思熟虑的反思，非自动化，简言之，开放的思想允许有意识的主体以任何它选择的方式考虑其权限范围内的任何事物。”（Dennett 2005，136）9 对于任何一组假设的认知操作，都必须找到一个涉及所有认知操作的任务，以及几个只涉及子集的任务。研究人员推断，在涉及该集合中所有认知操作的任务期间活跃的大脑区域在大脑层面实现这一认知操作，但在涉及一个认知操作以外的所有认知操作的任务中不会活跃。
斯堪尼亚制造系统自动化新时代
我们要感谢斯堪尼亚索德泰利耶智能工厂实验室的所有员工，他们参与了这项研究，为解决任何问题和疑虑做出了贡献，也感谢他们愉快的待遇和支持。这段时间对我们很有启发，将对我们未来的工作生活大有裨益。最重要的是，我们要感谢斯堪尼亚的主管 Juan Luis Jiménez Sánchez 和 Lars Hanson 给我们这个任务，鼓励和指导我们。特别感谢隆德大学工程学院的主管 Anders Robertsson 和 Charlotta Johnsson 在论文项目期间的支持和帮助。最后，我们要感谢幕后的家人和朋友，感谢他们在这个和即将到来的项目中给予我们的指导和激励。感谢你们在过去这段时间里与我们进行了一次非常鼓舞人心、不断发展和有趣的合作。
飞机及其制造系统：从早期需求到全球设计
摘要。飞机制造系统的设计高度依赖于飞机本身的设计。在本研究中，我们提出了一种基于概念建模和优化方法的方法，该方法可以考虑飞机设计对其装配线设计的影响。我们首先在真实的工业用例环境中引出早期需求。使用面向目标的需求工程，我们强调系统之间的依赖关系以及必须优化才能获得最佳全局系统的关键元素。然后，基于概念模型和操作研究，我们介绍了我们开发的工具，以支持最佳整体系统的开发。我们分析了在不同飞机设计上进行的实验，并确定并总结了从这次经验中吸取的教训。
采用混合增材制造系统制造螺旋桨叶片
摘要 混合增材制造 (Hybrid-AM) 描述了多操作或多功能的增材制造系统。在工业中，混合增材制造的应用趋势日益增长，这带来了改进制造新零件或混合零件的新方法的挑战。混合增材制造无需任何组装操作即可生产功能齐全的组件。在本研究中，混合增材制造系统意味着要设计一个物体，该物体部分由预制或现成的零件制成，并通过电弧增材制造 (WAAM) 工艺添加。为此，设计并构建了一个使用脉冲 TIG-Wire-Arc 技术的混合增材制造原型系统。构建的成型金属沉积 (SMD) 系统在 x、y 和 z 轴上有三个驱动器和一个额外的旋转驱动器（第四轴）。使用混合增材制造机器，可以将线状材料沉积在现有的原始轮廓上，即棒、管、轮廓或任何 3D 表面上，从而缩短生产时间。通过这种方式，可以将螺旋形特征或扭曲的叶片形状添加到圆柱形零件上。在本研究中，使用开发的混合 AM 原型机将不锈钢螺旋桨叶片沉积在管道上。使用非平面刀具路径沉积后续层，并使用 4 轴 CNC 加工完成螺旋桨叶片的表面。
SOEC 制造系统自动化，以低成本实现高产量
拟议的授予活动将在三个预算期 (BP) 内进行，BP 之间设有 Go/No Go 决策点。SOEC 生产线的授予管理和安装将在犹他州北盐湖城的 OxEon Energy 进行。质量验证和建模将在华盛顿州里奇兰的太平洋西北国家实验室进行。社区福利计划的支持将在犹他州凯斯维尔的犹他先进材料制造计划进行。质量评估将在科罗拉多州戈尔登的国家可再生能源实验室进行。项目规划和能源分析将在犹他州盐湖城的犹他大学进行。设施规划和设备组装的支持将在田纳西州纳什维尔的 JR Automation 进行。生命周期分析将在佛罗里达州塔拉哈西的佛罗里达农工大学和佐治亚州亚特兰大的佐治亚理工学院进行。技术经济分析将在新墨西哥州阿尔伯克基的新墨西哥大学进行。