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利用金属沉积进行增材层制造
在金属增材制造技术中，涉及金属沉积的技术，包括激光熔覆/直接能量沉积（DED，带粉末送料）或线材和电弧增材制造（WAAM，带线材送料），具有几个吸引人的特点。例如，可以提到高质量效率（LMD 为 50-80%，WAAM 为 100%）、大构建速率（超过 100 cm 3 / h）、具有有限孔隙度的良好微观结构以及构建梯度或多材料的能力。尽管相应的工艺已经开发了相当长一段时间，但对各种主题的研究工作仍然有很大的需求，例如新型或梯度材料的沉积、后处理和沉积材料的磨损行为。当前的特刊包括六篇文章，旨在介绍针对所有这些方面的最新原创研究，重点关注涂层而不是 3D 结构。
使用金属沉积进行增材层制造 - SAM
在金属增材制造技术中，涉及金属沉积的技术，包括激光熔覆/直接能量沉积（DED，带粉末送料）或线材和电弧增材制造（WAAM，带线材送料），具有几个吸引人的特点。例如，可以提到高质量效率（LMD 为 50-80%，WAAM 为 100%）、大构建速率（超过 100 cm 3 / h）、具有有限孔隙度的良好微观结构以及构建梯度或多材料的能力。尽管相应的工艺已经开发了相当长一段时间，但对各种主题的研究工作仍然有很大的需求，例如新型或梯度材料的沉积、后处理和沉积材料的磨损行为。当前的特刊包括六篇文章，旨在介绍针对所有这些方面的最新原创研究，重点关注涂层而不是 3D 结构。
广东先导稀材股份有限公司
Jun 13, 2024 — 功能材料事业部拥有先进的火法和湿法冶金工艺,采用侧吹炉工. 艺、真空蒸馏工艺、以及溶剂萃取、离子交换、电解等先进工艺,回收. 和精炼各种含稀散金属固体、浆料和溶液。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
草地固碳增汇技术评价规范
1) 计算权重在软件中可选择熵值法、层次分析法等计算方法； 2) 也可对定性指标进行权重计算。 d) 综合评价 — TOPSIS 分析。 根据软件运行结果，选择评价对象与最优方案接近程度最大的值，该值越大说明越接近最优方案 （系统会根据值的大小自动排序）。
金属混合增材和减材的自动化工艺规划
确定机器设置 ................................................................................................ 85 确定 AM 方向和库存定位 ...................................................................................... 88 总结 .......................................................................................................................... 90 参考文献 ...................................................................................................................... 91 附录 A. Jack 模型的测试结果 ................................................................................ 93 附录 B. AE Bracket 模型的选定测试结果 ............................................................. 96
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。
增材设计中的多学科设计优化...
增材制造 (AM) 设计涉及各个设计领域的决策，包括产品设计、材料选择和工艺规划。在实践中，工程师通常采用顺序设计流程按顺序优化这些设计领域。但是，顺序设计流程中没有充分考虑耦合因素，例如共享变量、相关约束和冲突目标，导致工作流程效率低下和设计解决方案不理想。为了解决上述问题，本文提出了一个多学科设计优化框架来同时优化不同的领域，从而能够在复杂约束下快速探索和充分利用 AM 设计空间。更具体地说，所提出的框架基于并发优化方法，通过允许自动交换设计信息来协调不同设计领域的优化。此外，该框架还利用替代建模方法来近似高保真模拟，以促进迭代过程。通过两个示例验证了所提框架的有效性，一个是带孔设计的板，另一个是钩子设计，这两个示例涉及工艺和结构领域的多个设计目标，即打印时间、打印面积、应变能和最大 von Mises 应力。
关岛增材材料与制造业计划...
然而，该计划的基础仍然是在关岛建立一个卫星校园，与关岛大学和美国本土一所以其在制造业教育和技术研究方面的领先地位而闻名的大学合作。这一战略发展为该地区带来了尖端的培训机会，并辅以方圆数千英里内唯一的工业零件检测实验室。因此，教育需要支持零件检测培训，以建立主要的先进制造企业，确保岛上生产的每个部件都符合既定的质量标准。通过为国防和关键商业部门提供现场生产和即时验证零件，该项目有望重塑关岛的经济前景。
SoFIA 增材工业制造解决方案...
SoFIA（“SOlutions pour la Fabrication Industrielle Additive métallique” - 工业金属增材制造解决方案）是一个金属增材制造应用研究项目。SoFIA 的目标是通过研究整个金属增材制造价值链（粉末、机器、工艺）为这项技术的发展做出贡献。为此，SoFIA 促进了其高级合作伙伴提供的技能之间的协同效应：工业参与者，以 Fives Michelin Additive Solutions 合资企业为中心（Aubert & Duval、ESI Group、FUSIA、Michelin、Safran、VOLUM-E、Zodiac Aerospace）和学术机构（法国国家科学研究院和以下研究型大学：中央理工学院、南特中央理工学院、巴黎综合理工学院、巴黎高等师范学院（ENS Cachan）、巴黎狄德罗大学、巴黎第十一大学和巴黎第六大学皮埃尔和玛丽居里大学）。