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World File Search System工艺条件
雷达精度指数心跳技术
如果用户打算使用该设备指示罐内液体的体积/质量，建议首次校准是进行完整的“湿校准”，以在规定条件下建立罐内液位与该液体体积/质量之间的关系。典型程序包括根据校准表将雷达液位测量装置的读数与体积/质量指示进行比较。该表是为具有规定几何形状的固定储罐或反应器以及精确计量的参考液体体积/质量而建立的，例如在规定条件下使用参考校准流量计确定。上述所有测量（例如计量介质的数量、罐体几何形状、环境和工艺条件）都会影响整体测量不确定度。
采用高能直接沉积（DED）工艺层压钴铬合金...
本研究采用定向能量沉积（DED）工艺来增材制造钴铬合金材料，该材料常用于模具、牙科/骨科医疗应用、车辆和飞机。利用DED技术获得的沉积质量受工艺参数的影响。因此，本实验的目的是评估激光功率、激光头移动速度和送粉速率等参数变化引起的微观结构变化，以改善和优化堆叠质量。利用光学显微镜分析了微观结构的形状、热影响区和稀释率。此外，还计算了全局能量密度（GED），因为它会影响3D打印产品的质量。通过计算不同工艺条件下的GED，确定DED方法的最佳工艺条件。
结构钛合金的“冶金学”：过去-现在-未来
关于日本结构钛 (Ti) 合金的研究和开发趋势，本文回顾了过去和现在的情况，并提出了我们对未来战略的想法。作为变形加工和微观结构控制的基本研究政策，有必要通过数据科学方法促进研究和开发的“回顾”，以确定不依赖于经验规则的最佳工艺条件和微观结构形成。此外，合金/微观结构/机械性能的优化设计作为一种“改变游戏规则的方法”，例如专注于非平衡相（马氏体、欧米茄相）或尚未开发用于结构部件应用的 Ti 合金中的杂质添加，被列为创新研究方向。与钢相比，钛的历史非常短，因此它仍然具有巨大的潜力。
第二周期，30学分电子束粉末床熔合过程中工艺参数对铁素体柱状到等轴转变（CET）的影响
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
Memtrex* HFE - 哈拉尔 PTFE
Memtrex HFE 完全由氟聚合物材料制成，包括 Halar (ECTFE)。（Halar 是 Ausimont 的商标）和 PTFE。Halar 是一种具有出色耐溶剂性的工业级氟聚合物。MHFE 受益于边缘层压技术，可确保较低的压降和更高的流速。MHFE 过滤器使用这些高耐性材料构造，可承受最恶劣的工艺条件。凭借广泛的化学兼容性，您可以依靠我们的过滤器在最苛刻的过滤应用中产生一致、均匀的工艺流。MHFE 提供高流速和高纯度结果，具有绝对额定效率（根据 ASTM F795 和 F661 测试方法，额定孔径下的过滤效率为 99.9%）和保留率
基于人工智能的污水处理厂排放水质预测技术
《水污染防治法》规定了污水处理厂排放水的排放标准，并对化学需氧量 (COD) 进行控制。濑户内地区和其他指定区域的污水处理厂还对总氮含量 (TN) 和总磷含量 (TP) 进行额外监管。为了满足标准，污水处理厂使用自动测量设备来监测这些控制和调节参数；但是，根据流入污水处理厂的污水质量和污水处理工艺条件，排放水质可能会恶化。要将这种恶化的水质恢复正常，需要维护人员的经验和专业知识，而且由于需要经过一定的时间，因此也需要维护人员的劳动。为了让维护人员能够提前发现水质恶化，日信电机株式会社开发了一种技术，可根据这些控制和调节参数的过去实际数据，使用人工智能 (AI) 预测未来的水质变化。该技术有助于防止水质恶化，同时减轻维护人员的负担。
具有自动控制器调节功能的激光增材制造数据驱动自适应控制
摘要：直接能量沉积 (DED) 需要闭环控制来稳定工艺并提高制造质量。大多数现有的 DED 控制器都需要通过实验进行系统辨识以获得工厂模型或与层相关的自适应控制规则，而此类过程繁琐且耗时。本文提出了一种新颖的数据驱动自适应控制策略，通过熔池尺寸反馈来调整激光电压。开发了一种多任务控制器架构，包含一个自动调节单元，该单元可根据 DED 工艺数据自动优化控制器参数。实验验证表明，受控样品的几何精度和熔池一致性有所改善。所提出的控制器的主要优点是它可以适应具有不同零件形状、材料、刀具路径和工艺参数的 DED 工艺而无需进行调整。即使工艺条件发生变化也不需要进行系统辨识，这减少了最终用户的控制器实施时间和成本。
科学艺术与工艺 (SAM) - 艺术与工艺
摘要 – 自动化和灵活生产方式的出现导致了对稳健监控系统的需求。此类系统旨在通过将其作为表征工艺条件的关键变量（称为特征）的函数来估计生产工艺状态。因此，特征选择问题对于基于传感器的监控应用至关重要，即在给定一组原始特征的情况下，找到一个子集，以使监控系统的估计精度尽可能高。考虑到实际应用，由于可用数据集合的不完善，特征选择可能很棘手：根据数据采集条件和受监控工艺操作条件，它们可能是异构的、不完整的、不精确的、矛盾的或错误的。传统的特征选择技术缺乏处理来自不同集合的不确定数据的解决方案。数据融合提供了解决方案来一起处理这些数据集合，以实现一致的特征选择，即使在涉及不完善数据的困难情况下也是如此。在这项工作中，工业钻井系统中工具的状态监测将作为基础，展示如何在这种困难情况下使用数据融合技术进行特征选择。
2050年基于生物统计学和生物识别技术的人工智能在人类医疗保健体系中的作用；
自 21 世纪初以来，将机器学习 (ML)（人工智能 (AI) 的一个分支）融入医学科学的动力日益增强。人类的基本目标之一是调节这些变化以造福人类。医学和制药领域尤其如此，这些领域正在不断发生巨大的变化。这些领域专注于开发和发现医学诊断、手术和使用生物分子/化学物质及其各种组合的治疗，包括使用它们来减轻身心痛苦。人工智能 (AI) 的实际应用正在极大地改变我们的生活，了解这一进展及其成功对于预测未来的发展计划非常重要。肿瘤学和相关领域也是如此，人工智能目前正在为改善癌症患者的治疗创造新的、重要的前景。 1 基于此观点，本文将重点介绍 2050 年人类医疗保健系统面临的各种机遇和挑战。通过测试原材料、在制品、最终产品特性、批量操作和固定工艺条件来保护成品质量的监管框架已经存在了几十年，现在控制着药品的生产。2