主动剂将存储或环境能量转换为机械工作,将其注入系统的最小尺度[1-5]。他们通常通过某种形式的自我推测引入活动,通过比对或吸引力抑制力与邻居相互作用,并可能受到噪声的影响。近年来,已经研究了许多不同的活动系统模型,具有多种参数组合,这可能会导致各种方案和非平衡阶段。到目前为止,只有少数几个被鉴定出来,与具有各种形式的(极性或列表)定向秩序的自组织状态[6-8],聚类[9-12]或相位分离[13,14];以及代理在随机变化方向上移动的无序状态。显示出取向秩序的最多研究的阶段之一的特征是集体运动,在该状态下,所有试剂都均为对齐并朝着共同的方向前进[15,16]。可以在不同类型的生物学系统中找到集体运动的例子,包括环骨骼运动蛋白[17-19],细菌菌落[20-22],昆虫群[23,24],鸟羊群[25,26]和鱼类学校[27-30]。它也可以在人工系统中发展,例如主动胶体悬浮液[11],胶体辊[31,32],振动的极性磁盘[33,34]或机器人群[35 - 42]。这种类型的自组织最初被认为需要局部比对相互作用[43],但现在已显示出从吸引力 - 抑制力和标题方向之间的局部耦合中出现的[44,45]。无论其潜在机制如何,在所有这些情况下,集体运动都对应于从无序阶段出现的对齐剂的有序阶段。此外,两个阶段有时被细分为具有不同密度分布的参数区域[9,10,12,14,46 - 51]。除了集体运动之外,其他集体状态最近在弹性或堵塞的活动中被确定
摘要可持续的能源过渡刺激了最大程度地减少材料和能源浪费的技术的开发,例如增材制造(AM)。激光金属沉积(LMD)是一种有希望的AM技术,但其复杂性和有限的自动化阻碍了其在生产链中的实现。为提高生产率,已经开发了高沉积率LMD(HDR-LMD)技术,需要先进的设备和强大的激光来源。相比之下,常规的LMD(C-LMD)过程更简单,实施便宜。这项研究旨在通过调节激光功率,扫描速度,粉末进料速率和Inconel 718单轨道上的秒距离来优化C-LMD的生产率和效率。一种创新的方法消除了切割标本以评估单个轨道的必要性,从而可以通过有限的操作员参与,使整体的几何形状和性能表征更快,更强大。进行了广泛的实验运动,以研究过程参数对轨道几何,生产力和效率的影响。多目标优化过程确定了参数组合,同时保持高效率和理想的外壳形状。该研究达到的沉积率范围从700至800 g/h,粉末集水效率在75%至90%之间。使用包括1775 W激光功率的参数,扫描速度在960到1140 mm/min,粉末进料速率在810至1080 g/h之间以及9 mm的秒距离。该研究还清楚地表明,可以进一步提高C-LMD过程性能。本文收集的发现是工作第二部分中进一步优化的基础,该研究的重点是多通邮政多层,并达到1500 g/h的沉积速率,从而促进了工业级别的C-LMD过程。
摘要 电子束粉末床熔合制造部件是一种复杂的增材制造工艺,在航空航天和许多工业过程中具有广泛的优势。它降低了成本,并且对粉末粒度有更大的要求。与激光粉末床熔合工艺相比,这具有更高的质量沉积速率,从而缩短了生产时间。粉末床制造工艺通常会导致沿构建方向形成柱状晶粒结构,从而产生具有各向异性的物理和机械性能的组件。这是限制该技术应用的主要问题。为了促进等轴晶粒的形成,以及细化柱状形态和消除各向异性,需要考虑工艺条件和孕育剂或异质成核位点的存在的作用。在本研究中,通过添加氮化钛孕育剂,利用熔化策略和可变工艺参数促进铁素体不锈钢中柱状晶粒向等轴晶粒的转变。我们发现,热梯度 (G) 与凝固速率 (R) 之比 (G/R 比) 控制着晶粒形态和纹理:低 G/R 比已被证明可以促进等轴晶粒的形成。研究了这种转变的工艺条件。在 Freemelt One 机器中打印单线轨迹后对样品进行分析,然后借助光学显微镜进行研究,以确定导致柱状晶粒成功转变为等轴晶粒的机器参数组合。研究得出结论,在低热梯度、高扫描速度和低面积能量的条件下,等轴晶粒的比例有所增加。最终,需要进一步研究以确定促进铁素体不锈钢从柱状晶粒转变为等轴晶粒的确切工艺参数。未来的研究人员可以使用这项研究的结果来创建这种钢种的凝固图,并帮助行业定制铁素体不锈钢中的特定纹理,以实现所需的微观结构和机械性能。关键词:增材制造、E-PBM、孕育、工艺参数、TiN、CET
摘要 目的。视神经是视觉神经假体的理想位置。当受试者无法接受视网膜假体时,可以将其作为目标,并且它比皮质植入物的侵入性更小。电神经假体的有效性取决于必须优化的刺激参数组合,优化策略可能是使用诱发的皮质反应作为反馈进行闭环刺激。然而,有必要确定目标皮质激活模式,并将皮质活动与受试者视野中存在的视觉刺激联系起来。视觉刺激解码应在视觉皮层的大面积上进行,并使用尽可能可转化的方法,以便将来将研究转移到人类受试者身上。这项工作的目的是开发一种满足这些要求的算法,并可以利用该算法自动将皮质激活模式与产生它的视觉刺激联系起来。方法。向三只小鼠展示十种不同的视觉刺激,并使用广角钙成像记录它们的初级视觉皮层反应。我们的解码算法依赖于卷积神经网络 (CNN),该网络经过训练可以从相应的广角图像中对视觉刺激进行分类。我们进行了几项实验来确定最佳训练策略并研究推广的可能性。主要结果。最佳分类准确率为 75.38% ± 4.77%,在 MNIST 数字数据集上对 CNN 进行预训练并在我们的数据集上对其进行微调后获得。通过对 CNN 进行预训练以对鼠标 1 数据集进行分类并在鼠标 2 和鼠标 3 上对其进行微调,可以进行推广,准确率分别为 64.14% ± 10.81% 和 51.53% ± 6.48%。意义。广角钙成像和 CNN 的组合可用于对皮质对简单视觉刺激的反应进行分类,并且可能是现有解码方法的可行替代方案。它还使我们能够将皮质激活视为未来视神经刺激实验中的可靠反馈。
摘要:人们穿衣服以进行温暖,生存和现代生活的必要性,但是在现代时代,生态友好,缩短生产时间,设计和智慧也很重要。确定数据系列之间的关系并验证每个数据系列的接近性,灰色关系分析或GRA应用于纺织品,在纺织品中,无缝键合技术增强了组件之间的键。在这项研究中,聚氨酯前聚合物,2-羟基乙基丙烯酸酯(2-HEA)作为终端封顶剂,N-辛基丙烯酸酯(ODA)作为光吸剂用于合成双溶液的聚氨酯热融合粘合剂。taguchi质量工程和灰色关系分析用于讨论NCO的不同摩尔比:OH的影响以及添加丙烯酸丙烯酸甲酯对机械强度的摩尔比的影响。傅立叶变换红外光谱(FTIR)的结果显示了前聚合物的聚合反应的终止,并且在1730 cm -1时的C = O峰强度,表明有效键合与主链。晚期聚合物色谱法(APC)用于研究与丙烯酸丙烯酸甲酯键合的高分子量(20,000–30,000)聚氨酯聚合物聚合物,以达到光热术效应。热重分析(TGA)的结果表明,聚氨酯热融合粘合剂的热分解温度也增加,并且它们显示了多水醇的最高热解温度(349.89℃)。此外,使用双固定光热聚氨酯热融合粘合剂检测到高骨强度(1.68 kg/cm)和剪切强度(34.94 kg/cm 2)值。信噪比也用于生成灰色关系程度。据观察,NCO:OH的最佳参数比为4:1,单体的五摩尔。使用Taguchi质量工程方法来找到单质量优化的参数,然后使用灰色关系计算来获得多质量优化的参数组合,以热固化聚氨酯热融化粘合剂。该研究旨在满足纺织工厂中无缝粘合的要求,并通过设置可以有效提高生产速度并减少处理时间和成本的目标值来优化实验参数设计。
在商务周期频率上。2我在这篇简短的论文中显示的是,一旦我添加了附带约束,这种等价性就不再存在,因此EDF模型和DEIR模型之间的选择不再是一个琐碎的问题。i建立在基线小型开放经济模型的基础上。我首先添加了上述文献中的EDF和DEIR机制,然后,我还添加了一个简单的财务约束,例如Mendoza(2002),该文献也用于突然停止。3后者意味着国内代理商不能从世界资本市场借入超过其资产的一小部分,因此,当它具有束缚时,就像突然停止一样。为了证明这两种机制的不同含义,我首先解决并评估这两个模型(即EDF和DEIR)通过比较侧支约束结合和不结合时的稳态解。然后,我解决并评估它们的动态。特别是我认为这两个模型恰好处于财务上不受限制的稳态平衡(在模型之间相同),然后被TFP的暂时不利冲击击中。再次,我比较了有和没有附带约束的两个模型,在这种情况下,我使用Guerrieri和Iacoviello(2015)的方法来允许偶尔具有结合的侧支约束。我的主要结果如下。这既适用于稳态和过渡。因此,一旦我添加了附带约束,适当的参数组合不足以使这些流行的模型规范等效。财务约束的存在打破了EDF与DEIR模型之间的等价性,更普遍地打破了对使小型开放经济模型固定方式无动于衷的著名结果。鉴于此,对两个模型的动力学进行了比较表明,EDF模型预测,与DEIR模型相对较慢的经济经济恢复较慢,从而使经济上的经济恢复较慢,这也有助于使小型开放经济模型更接近风格化的事实。非等效性结果来自外国债券和资本的Euler方程,从某种意义上说,侧支约束的引入增加了额外的扭曲,也称为资产定价楔形,在EDF和DEIR模型之间有差异。这让人想起资产负债表货币政策的文献。一旦添加金融摩擦(例如借用限制,交易成本,细分市场,道德危害等)进入华莱士(Wallace)(1981)基线模型,不同的平衡页面票面策略可能会导致不同的资产定价楔形,这使这些政策及其组合会影响实际的经济活动(请参阅Walsh 2017,第11.5章,以获取综述)。纸张的其余部分如下。第2节介绍了经济环境。第3节解决了模型。最后一部分关闭了这篇简短的论文。