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文件编号：NMS 201，修订版A，8月7日，2024年8月7日
这些复合材料预报材料系统旨在用于制造航空航天结构，特别是辐射群。这些材料专为根据NPS 82014基线治疗周期“ A”而专门为真空袋的高压灭菌器设计。可用的替代自动熟食疗法可用，但本文中没有资格。它们通常用于需要调整介电特性的Radome应用中。材料属性数据，包括基于统计的材料允许物品，可公开用于此规范所涵盖的材料。希望利用材料属性数据，允许物和规格的部分制造商可以通过证明重现原始材料属性的能力来做到这一点；一个称为等效的过程。有关此等效过程的更多信息，包括测试统计及其局限性，请参见DOT/FAA/AR-03/19和CMH-17-1G第8.4.1节的第6节。此规范是根据公开可用的材料属性开发的。购买者可以指定本规范中指定的其他要求，尤其是当购买者生成了超出可用的材料属性或应用程序需要其他要求时的其他材料属性时。其他要求需要供应商审查和批准。使用此规范不能保证材料或结构性能。1.3分类：每个详细信息规范都有一个唯一的分类。例如，材料用户应积极参与评估材料性能和质量，包括但不限于执行定期购买者质量控制测试，进行定期等效性/附加测试，参与材料变更管理活动，进行统计过程控制以及进行常规供应商审核。示例规范标注在每个详细规范的合格产品列表中提供。预处理应分类为以下类型，类和等级或样式：1.3.1类型应指定名义预处理树脂内容。
薄壁高强度压铸合金
问题 – 高流动性铝合金和镁合金无法通过减小截面实现轻量化 – 高强度合金（A201、A206）无法压铸 目标 – 开发用于薄壁应用的高流动性合金、加工参数和模具设计方法 – 开发用于高强度合金（如 A201 和 A206）的 SSM 和挤压铸造工艺参数 优势 – 通过减轻重量、提高强度和提高生产可靠性实现更高质量/性能的部件 – 通过缩短周期时间、减少金属用量和增加模具寿命实现成本节约 – 通过增加模具寿命实现供应链可靠性 – 环境改善（降低能耗） 里程碑/可交付成果 – 薄壁合金成分和工艺参数 – 高强度铝合金加工参数 – 属性数据 – 模具和工艺设计的计算机建模方法
成分信息学：食品开发的未来
成分信息学是一种利用人工智能优化食品各种研发过程的技术。通过利用机器学习，分析食品成分功能数据、物理属性数据、最终产品质量数据和消费者购买数据之间的相关性，成分信息学可以轻松预测和提出理想的成分组合，以塑造消费者想要的食品和菜肴。具体来说，该技术可用于根据最新的消费趋势设计新概念，提高质量（口味、质地、营养价值、健康功能等），并使用替代成分（减少脂肪、盐、糖含量等）改进现有产品。它还可以应用于搜索具有特定功能的食品成分的过程。基于外部公共数据（成分数据库、学术论文、食谱、社交网站等）或公司持有的内部数据（消费者购买数据、感官评价数据、组学分析数据）的综合数据集构建专有算法并提供服务。1
使用应变寿命疲劳数据的有限元分析和设计
作为 AMC 的铸造准备解决方案 (CSR) 的一部分，美国铸造协会在国防后勤局 (DLA) 资助的研究期间开发了铸造金属的应变寿命疲劳数据库。该数据库包含单调和循环属性数据，以及各种铸铁（包括灰铸铁、球墨铸铁、蠕墨铸铁和白铸铁以及一些铝合金）的相关化学分析、截面厚度、成型工艺和微观结构数据。数据库中的疲劳数据是根据 ASTM 标准 E606 开发的，寿命范围为 100 次循环至 500 万次循环，拉伸数据是使用 ASTM 标准 E8 测试棒开发的。当前项目将这些经过验证的应变寿命疲劳数据整合到凝固和工程建模软件中，以帮助工程师设计铸造部件，并使用制动转子的铸钢轮毂作为案例研究，该轮毂在轻轨应用中用螺栓固定在车轴上（上图）。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
材料 4.0 与数字孪生交互的指南
新基础设施项目的快速发展要求在新的环境中加速部署新材料。材料 4.0 对于实现这些目标至关重要。多年来，数字化在材料领域的应用一直处于研究的前沿，但目前尚无统一的方法来描述该领域的框架，从而创造出发展空间。这与人们对数字孪生 (DT) 的更广泛期望相混淆，因为数字孪生是所有这些问题的可能答案。问题在于，没有公认的组件 DT 定义，以及它应该包含哪些信息以及如何在整个产品生命周期中实施它。在本立场文件中，明确区分了“制造 DT”和“组件 DT”；前者是后者的起始边界条件。为了实现这一点，我们还讨论了引入数字线程作为将数据从制造传递到服务的关键概念。给出了从材料角度定义 DT 开发框架的阶段，承认了在学术界创造新理解与在工业中逐个组件应用这些知识之间的区别。确定了组件 DT 广泛应用的许多挑战；所有这些都会导致属性和位置的不确定性，解决这些问题需要在提供安全相关的材料属性数据时做出判断。
材料 4.0 与数字孪生交互的指南
新基础设施项目的快速发展需要在新的环境中加速部署新材料。材料 4.0 对于实现这些目标至关重要。多年来，数字化在材料领域的应用一直处于研究的前沿，但目前尚无统一的方法来描述该领域的框架，从而形成了一些发展空间。这与人们对数字孪生 (DT) 作为所有这些问题的可能答案的更广泛期望相矛盾。问题在于，没有组件 DT 的公认定义，以及它应该包含哪些信息以及如何在整个产品生命周期中实施它。在本立场文件中，明确区分了“制造 DT”和“组件 DT”；前者是后者的起始边界条件。为了实现这一点，我们还讨论了引入数字线程作为数据在制造和服务过程中传递的关键概念。本文给出了从材料角度定义 DT 开发框架的阶段，承认了在学术界创造新理解与在工业中逐个组件应用这些知识之间的区别。作者确定了组件 DT 的广泛应用面临的许多挑战；所有这些都会导致属性和位置的不确定性，解决这些问题需要在提供安全相关材料属性数据时做出判断。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
建筑材料分类的数据管理视角：系统评价
材料信息（例如属性和指标）对于建筑性能评估至关重要。应用程序之间的互操作性以及与建筑、材料、能源消耗、环境性能等相关的数据的协调已在研究中得到广泛讨论。建筑信息模型 (BIM) 使工具之间的数据交换更加透明和准确。语义数据建模和 Web 技术对建筑和材料建模领域产生了重大影响，因为它们允许基于其正式的语义表示链接数据结构。然而，材料建模、数据建模和建筑模拟之间缺少一个环节，可靠且可扩展的材料信息经常被忽视。本研究介绍了建筑材料数据、属性定义和分类的数据管理视角。本文对 BIM、材料信息建模、材料数据库的交叉点以及现有建筑性能模拟工具各自的材料数据交换能力进行了广泛的系统回顾。最后，本文提出了一种依赖于建筑和材料领域的概念和标准的材料分类和映射机制。研究结果表明：(i) 各种模拟软件的分类法不一致；(ii) 材料信息的聚合不一致；(iii) 材料信息的高聚合水平和低聚合水平之间缺少联系。所提出的材料分类和映射方案旨在协调来自多个来源的材料信息定义，并帮助以准确和可扩展的方式访问和检索此类信息。因此，该研究有助于更深入地了解如何定义和建模材料属性数据，以实现更准确、更高效的材料数据交换和性能评估。
铸件质量提示：工艺中焊接返工
规范场景 最常见的场景 - 规范中未注明工艺内焊接返工：已焊接、混合、热处理并通过所有图纸指定检查的铸件通常在尺寸、物理、化学、冶金和结构上符合图纸要求。因此，商业铸件中很少注明限制或记录工艺内焊接返工表面缺陷的规范。同样，未按服务严重程度分类的军用或航空航天铸件通常也没有限制或记录工艺内焊接返工的规范。指定 AMS 2175（铸件分类和检验）的场景：对于军用和航空航天铸件，在 AMS 2175 中，铸造部件服务的严重程度分为 1 至 4 级，表面和/或内部完整性指定为 A 至 D 级。不同等级需要不同级别的无损检测取样，以验证是否符合指定的完整性等级。值得注意的是，等级与分类铸件高应力表面的循环寿命直接相关。AMS 2175 涵盖了几乎所有铸造工艺和全系列铸造合金，因此它也被用作安全关键铸件的商业标准，SAE 2175 与之相同。重要的是，AMS 2175 没有提及过程中焊接返工，仅规定 A 至 D 级缺陷的程度在射线照相、磁粉、模具渗透检测和/或目视检查中为“分级”。这是在所有铸件精加工过程（包括最终热处理）完成后进行的检查。这些精加工过程包括过程中焊接返工（如果适用）。无论是否焊接，通过指定等级都表明铸件设计的允许转换应力将实现预期的循环寿命。相反，不良的过程中焊接返工将导致表面和/或地下迹象无法通过指定完整性等级的测试。单击此链接“工艺中焊接返工规范和属性数据”，获取铝合金和镁合金最终热处理后焊接与铸态母合金的静态、循环和断裂韧性数据。工艺中焊接返工受到限制或必须记录的情形：使用 AMS 2175 来确保与循环寿命设计意图直接相关的表面和内部完整性，限制或要求记录工艺中焊接返工是一种不必要的“安全带加吊带”预防措施。例如，AMS-A-21180（高强度铝合金铸件）允许调用“无焊接区”或“仅在获得购买者书面许可的情况下进行焊接返工”。可能需要显示焊缝位置、尺寸和深度的地图