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使用...制造的光学透明木材的分析
报告介绍了一项研究，其中使用预定的制造方法将轻木、白蜡木和桦木制成透明木材。透明木材有许多可能的应用，包括节能建筑、包装、太阳能电池和电子设备。这项研究的目的是比较获得的透明样品的形态和光学特性，并将这些结果与它们的微观结构联系起来。这样做是为了确定哪种木材最适合预定的制造方法。所选的制造方法包括三个步骤：脱木素、溶剂交换和聚合物渗透。该工艺的第一步，即脱木素，目的是去除木质素，木质素是木材中赋予木材颜色的成分。这是通过在酸性环境中用醋酸盐缓冲液和亚氯酸钠进行化学处理，同时诱导加热来实现的，木材样品由此变白。然后将样品放入真空干燥器中，脱木素化学品首先与乙醇交换，然后与丙酮交换。乙醇可防止纤维收缩，丙酮可去除木材结构中的最后化学残留物。在最后一步聚合物渗透之前，甲基丙烯酸甲酯单体聚合成低聚物。然后在真空条件下将它们渗透到木材样品中，在那里它们聚合成聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA)。PMMA 具有与木材相似的折射率，这减少了光散射并增加了样品的透明度。然后将木材样品包装在两块玻璃板之间，用铝箔包裹，并在烤箱中加热以完成聚合。此后，获得透明的木材片。对木材样品的光学特性和形态进行了表征。为了确定光学特性，测量了透射率和雾度。透射率表示有多少光可以穿过样品，而雾度表示与透射率相关的光散射量。这些参数是根据 ASTM D1003“透明塑料雾度和透光率的标准方法”测量的。使用扫描电子显微镜 (SEM) 表征样品的形态，并获取高分辨率图像。通过这些图像，可以分析木材样品的微观结构，并评估脱木素和聚合物渗透的程度。光学特性测量结果表明，轻木的透光率最高（81-87%），其次是桦木（74-83%），然后是白蜡木（早材 66-78%，晚材 74-83%）。此外，轻木的雾度约为 65-70%，桦木约为 70-75%，白蜡木约为 74-80%。分析 SEM 图像后，得出结论：轻木的脱木素程度最高。这是通过观察纤维之间的细胞壁角来确定的，未经处理的木材中细胞壁角充满了木质素。观察到这些空间在脱木素的轻木中大多是空的，这表明这种木材的脱木素程度最高。由于所有样品中都有气穴，因此三种木材的聚合物渗透程度被认为是相同的。总的来说，这导致轻木是三种木材中最透明的，因此可以认为它最适合这种制造方法。
木制建筑的数字设计和制造的进步
摘要本文讨论了数字时代木结构建筑设计的可能性。本文的第一部分将基于材料的设计作为塑造自由形式对象的新方法。问题在于，新的地理要求需要新的材料或新的著名建筑材料和结构的方法。缺乏合适的材料来构建曲线自由形式表面，导致以新的方式使用了传统材料。第二部分描述了曲线木制形式的设计和制造的历史技术。将它们与数字构造学作为建筑设计中的新方法进行了比较。从历史上看，建筑师和木匠使用了立体切割方法和制造的非标准木质元素（例如吉他座舱和阳台），考虑到材料的固有特性。数字CAD/CAM技术从根本上改变了建筑和工程设计的概念方法。使用数字参数工具创建的建筑形式是根据几何形状，材料属性和生产方式来考虑的。诸如圣莫里茨（瑞士）的Chesa Futura和科隆（德国）的Weltstadthaus之类的著名建筑物作为木制建筑中数字构造设计的模型示例。在讨论中，本文介绍了木材建筑的优势。新一代的高性能木材材料提供了独特的建筑可能性。数字时代导致将传统构造学转变为根据数字设计和制造工具原理形状的构建逻辑运行的数字构造学。CAD/CAM系统是数字构造方法的基本公式，它揭示了木材作为天然物质的固有特性。
2021年至2026年添加剂制造的市场发展和趋势
CuticuresCerionsystem建立的公司进入市场并提供DED技术和解决方案。DED市场参赛者市场参与者考虑了工业应用。系统建立的公司进入市场600 x 600 x 600125
数据驱动添加剂制造的可传输性分析
数据驱动的增材制造（AM）的研究在近年来取得了巨大的成功。这导致了许多科学文献的出现。这些作品中的知识包括AM和人工智能（AI）上下文，这些环境尚未以综合的方式开采和形式化。此外，没有任何工具或准则可以支持从一个上下文到另一种上下文的数据驱动知识转移。结果，仅针对特定的AM过程技术开发并验证了使用特定AI技术的数据驱动解决方案。有可能利用各种AM技术的固有相似性，并使用AI（例如转移学习）将现有解决方案从一个过程或问题调整到另一个过程。我们在AM中提出了一个三步知识转移性分析框架，以支持数据驱动的AM知识传输。作为可转让性分析的先决条件，AM知识被介绍为已识别的知识组成部分。该框架由转移，转移和转移后的步骤组成，以完成知识转移。在旗舰金属AM过程之间进行了案例研究。激光粉末床融合（LPBF）是知识的来源，它是由于其在定向能量沉积（DED）上应用AI时相对成熟度（DED）的来源，它可以将知识转移的需求作为较少探索的目标过程。我们在数据驱动的解决方案的不同级别上显示了成功的传输，包括数据表示，模型体系结构和模型参数。AM
在 Er 中制造的通道波导的特性
摘要：提出并实施了两种在掺铒碲酸盐玻璃中制作通道波导的方法。在第一种方法中，通过特殊的硅掩模将 1.5 MeV 和 3.5 MeV 能量的 N + 离子以不同的通量注入玻璃样品来制作通道波导。以 1.0 × 10 16 离子/cm 2 的通量注入的波导工作波长高达 980 nm，并显示出铒离子的绿色上转换。在第二种方法中，使用 11 MeV C 4+ 离子微束在 Er 3+ ：TeO 2 W 2 O 3 玻璃中直接写入通道波导，通量范围为 1·10 14 –5·10 16 离子/cm 2 。波导在单模状态下工作，最高可达 1540 nm 电信波长。通过逐步热退火，传播损耗从辐射波导时的 14 dB/cm 降低至 λ = 1400 nm 时的 1.5 dB/cm。
染料的完全添加性制造的台面...
摘要：在染料敏化的太阳能电池（DSSC）中，反电极（CE）作为电子传递剂和氧化还原夫妇的再生剂起着至关重要的作用。与通常由玻璃基底物（例如FTO/玻璃）制成的常规CE，聚合物底物似乎是新兴的候选物，这是由于它们的内在特性轻巧，高耐用性和低成本。尽管有很大的希望，但当前的CES在聚合物基板上的制造方法遭受了严重的局限性，包括低电导率，可伸缩性，过程复杂性以及对专用真空设备的需求。在本研究中，我们采用并评估了一条完全的加性制造路线，该路线可以以高通量和环保的方式为DSSC制造CE，并提高性能。提出的方法顺序包括：（1）材料挤出3-D打印聚合物底物； （2）通过冷喷雾颗粒沉积的导电表面金属化； （3）用石墨铅笔过度涂层薄层催化剂。制造的电极的特征是微结构，电导率和光转换效率。由于其有前途的电导率（8.5×10 4 S·M-1）和微区岩石表面结构（rA≈6.32µm），与由FTO/Glass制成的传统C相比，具有添加性生产的CES的DSSC导致了繁殖的CES，导致了约2.5倍的光率效率。研究结果表明，提出的添加剂制造方法可以通过解决常规CE制造平台的局限性来推动DSSC的领域。
量子机学习智能制造的新领域：
抽象量子机器学习可以在智能制造应用中起重要作用。本文旨在了解机器学习中量子计算的艺术状态及其在智能制造中的作用。对1995 - 2021年34个著名期刊的45篇文章进行了系统文献综述。该研究将文档分为不同的类别和子类别，以进行详细分析。研究了四个广泛的类别，即量子神经网络，量子回归，量子聚类和智能制造技术的量子。但是，分析表明，大多数研究属于量子神经网络。用于智能制造的量子正在引起研究人员和实践者的注意，美国和中国等发达国家正在促进实施智能制造的量子机器学习。这项研究提出了一个量子集成智能制造的框架，并指定了未来趋势和方向的重大研究差距。此外，还提供了对量子机学习及其对智能制造的采用的宝贵见解。
到 2030 年制造的纳米材料 - INRS
至于风险和相关预防需求的变化，也是研究所涉及问题的不同部门进行多学科反思的结果。远见还必须有助于巩固研究所全面处理工作场所健康和安全问题的能力：这种方法看似纯粹是智力上的，但也是面对当今现实工作的一种手段，有助于为具体问题提供具体答案。按照这个逻辑，你手中的练习贡献集合就是这种严谨性的见证者和保证者。
基于多模态熔融长丝制造的智能机器...
摘要 在增材制造技术中，熔丝制造 (FFF) 对于高性能应用越来越重要，例如在生物医学和制药领域，这些领域要求产品符合严格的功能和几何规格。在最先进的技术中，正在积极研究过程监控以改进 FFF：在制造过程中监控机器和零件可以保持质量的持续控制，允许提前终止流程或在发现问题时采取纠正措施。本文介绍了正在进行的“智能” FFF 机器实施研究，其中传感和机器学习相结合以实现实时过程监控和自我调节能力。通过传感器，智能 FFF 机器可以监控挤出速率、温度和压力。机器视觉可用于监控当前层的几何形状和形貌，检测出现的形貌缺陷和零件形状错误。数字孪生（即正在制造的部件和 FFF 系统的计算机模拟）的存在发挥着重要作用，机器 AI 可将其用作决策过程的辅助手段，并通过传感器数据不断更新以反映当前的制造状态。通过这些数字孪生，可以突出开发智能 FFF 机器的当前机遇和挑战