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World File Search System参数组合
培训数据分布通过机器学习
目的：监督机器学习（ML）为定量MRI中的参数映射提供了一种令人信服的替代方法。这项工作的目的是证明和量化不同训练数据分布对超级访问的ML用于拟合时的准确性和精度的影响。方法：我们使用传统的模型拟合和监督ML拟合了两个和三校区的生物物理模型以及模拟的扩散数据的扩散测量。对于监督的ML，我们培训了几个人工神经网络以及随机的森林回归器，以不同的地面真相参数分布。我们比较了使用合成测试数据从不同估计中获得的参数估计值的准确性和精度。结果：当训练集中参数组合的分布与在健康人类数据集中观察到的参数组合匹配时，我们观察到高精度，但对非典型参数组合的估计值不准确。相反，当从整个合理参数空间中统一采样训练数据时，对于非典型参数组合，估计值往往更准确，但对于典型的参数组合可能具有较低的精度。结论：这项工作强调，使用监督ML对模型参数的估计在很大程度上取决于训练集分布。我们表明，使用ML获得的高精度可能会掩盖强偏置，并且参数图的视觉评估不足以评估估计值的质量。
不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
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。
不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
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。
CLC服务器命令行工具
•对于探索性工作，我们建议使用CLC工作台。例如，使用图形接口更容易解释参数更改的效果。对于许多用户，通过图形接口选择和管理数据也更直观。此外，图形用户界面具有更多的约束，可以帮助指导参数的合理选择和参数组合；这些约束并非全部存在于CLC服务器命令行工具中。
航空航天零部件增材技术的质量体系
本研究采用灰色关联分析和增材制造质量方法，分析了 Ti-6Al-4V 合金选择性激光熔化制造的质量体系。在所提出的方法中，通过选择最佳的替代 AM 技术工艺参数组合来解决多标准问题，以满足根据多项标准制造的航空航天零件所需的质量参数（期望目标）。开发了用于规划增材制造的决策算法，用于构建替代方案矩阵和评估适应系数。选择精度、粗糙度、强度、成本、打印时间作为模型中的质量标准。基于对 SLM、DMD 和 EBM 技术的适应系数值的分析，第一种用于制造航空航天产品的技术——选择性激光熔化，被认为是最佳的。关键词：航空航天零件；增材制造；质量参数；灰色关联分析；适应系数。
不同处理参数对
选择性激光熔化（SLM）是添加剂制造技术之一，可以使用3D CAD软件逐层构建复杂的结构模型。但是，更高的研究成本几乎无法通过传统方法进行，解决问题的最佳方法是使用仿真软件。本文旨在通过剪辑加成式（SA）软件找到具有最小失真和最低残留应力的样品的最佳处理参数组合。在最佳处理参数下的仿真结果，导致失真和残留应力的最小值是扫描功率与300W，扫描速度为1.3m/s的组合，扫描速度，扫描间隔，一个点直径（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）和热处理持有时间为4H。此外，计算结果还提供了一种新的研究方法，以验证不同加工参数对SLM制造的Inconel 718合金的影响。
科学期刊 - 伦敦大学学院发现
严格控制纳米粒子与生物系统相互作用的选择性对于靶向疗法的开发至关重要。然而，可调参数数量众多，如果没有指导原则，很难确定最佳设计的“最佳点”。在这里，我们将超选择性理论与软物质物理学结合成一个统一的理论框架，并以血脑屏障细胞为目标证明了它的有效性。我们将我们的方法应用于用靶向配体功能化的聚合物囊泡，以确定在粒径、刷长和密度以及系绳长度、亲和力和配体数量方面最具选择性的参数组合。我们表明，将多价相互作用组合成多路复用系统使相互作用成为细胞表型的函数，即表达哪些受体。因此，我们提出设计一种“条形码”靶向方法，可以根据独特的细胞群进行量身定制，从而实现个性化治疗。
键合过程参数对储存期间在200°C
电线粘结仍然是微电子包装中的主要互连技术。在过去的三年中，显而易见的是，从AU和Cu线粘合到Cu键合的显着趋势变得显而易见。这是由于一般努力降低诸如AU之类的原材料的制造成本和价格上涨所致。尽管在最近几十年中已经进行了许多研究，但大多数都集中在Au Ball/楔形上。这项研究的结果表明，键合参数，键合质量和可靠性密切相互联系。然而，与AU相比，Cu的不同材料特性（例如对氧化和硬度的依从性）意味着这些见解不能直接传递到Cu键合过程中。因此，有必要进一步研究。本文讨论了在各种键合参数下的键合界面形成的研究。Cu线在AlsICU0.5金属化上键合，并进行了键合参数优化以识别有用的参数组合。根据这种优化，使用低，中和高的美国功率和粘合力的参数组合组装不同的样品。通过剪切测试和HNO 3蚀刻进行了界面分析。在200 c退火168 h和1000 h的设备的横截面上分析了金属相生长。在剪切测试期间，与低键合力和高美国势力的接触倾向于围墙。 粘合力被证明对金属间的形成产生显着影响，而我们的功率仅施加了较小的影响。金属相生长。在剪切测试期间，与低键合力和高美国势力的接触倾向于围墙。粘合力被证明对金属间的形成产生显着影响，而我们的功率仅施加了较小的影响。使用EDX分析退火样品的金属间相形成，并根据相形成动力学进行解释。确定了三个主要的金属间相。2010 Elsevier Ltd.保留所有权利。
利用 RSM 和意愿函数方法对大探针标记 IC 引线键合进行多响应优化
(2008) 指出，RSM 可以清楚地预测参数交互作用和平方项的显著性。RSM 技术可以根据显著参数、它们的交互作用和平方项对响应进行建模。因此，该方法是一种比田口方法更好的优化工具。田口方法的大多数应用都解决单响应问题，对多响应问题的关注有限 (Su, 2013)。在解决多响应问题时，应用传统的田口方法会导致在确定最佳参数设置时产生冲突。也就是说，当找到满足质量特性 A 的最佳参数组合时，可能无法满足质量特性 B。在实践中，工程师通常使用反复试验来调整引线键合参数。为了在不损失质量的情况下降低制造成本，铜线