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采用微米 TiO2 颗粒进行摩擦搅拌加工
2 泰国那空帕侬大学教育学院科学系，48000 电子邮件：a Suriya.p@npu.ac.th，b，* p_thanatep@yahoo.com，c，* chaiwelding@ms.npu.ac.th（通讯作者）摘要。由于对具有优异机械性能的材料的需求不断增加，特别是在航空航天和汽车行业，高性能铝基复合材料 (AMC) 的开发至关重要。本研究通过摩擦搅拌处理 (FSP) 用微 TiO 2 颗粒增强 AA6061-T6 铝合金，解决了提高其硬度和冲击能量的需求。主要目标是优化 FSP 参数以改善这些机械性能。采用灰色-田口方法进行多响应优化，重点关注工具转速、横移速度和 TiO 2 颗粒体积。该方法利用田口正交阵列 (OA) 来最小化实验运行，同时仍捕获全面的数据。应用灰色关联分析 (GRA) 来处理多个相关响应，将它们转换为统一的指标，即灰色关联等级 (GRG)。结果确定最佳 FSP 参数为工具速度为 1100 rpm、横移速度为 20 mm/min 和 TiO 2 颗粒体积为 450 mm³，这显著提高了机械性能。比较分析表明，最佳参数将硬度和冲击能量都提高了 15.80 J，GRG 值为 0.905，表明预测结果与实验结果之间存在很强的相关性。确认实验验证了这些结果，GRG 增加了 0.099，表明工艺参数的组合非常有效。研究结果强调了 TiO 2 颗粒体积对复合材料机械性能的显著影响。这些结果为生产先进的 AMC 提供了关键见解，为实现工业应用的高性能材料提供了途径。关键词：铝基复合材料、FSP、Grey-Taguchi 多响应。
开发多颗粒光轨迹技术用于用于深色发酵的搅拌罐的流体动力分析
深色发酵（DF）是一种生物学过程，能够从有机废物中产生氢气，这可以作为生物精炼厂中的基础发挥关键作用。，但仍需要优化DF的流体动力条件以增强气体液传质，从而减少了可溶性氢的自抑制作用。质量转移增强受到限制，因为对微生物的液压应力必须受到限制，并且该过程的经济可持续性必须保持。最近的结果表明，在层流和湍流方案之间的过渡区域中，DF增强了。为了更好地了解该制度中的3D流体动力特征，开发了一种改进的光学轨迹技术并将其应用于配备双型物件设备的2-L生物反应器。所提出的方法旨在同时使用三个摄像机来监测多达十个颗粒作为示踪剂的轨迹，但也能够在每个相机的2D图像中提供颗粒的实时位置，以最大程度地减少治疗后时间。应用了该方法，包括立体摄像机校准，实时和后处理以重建3D轨迹，并针对2D-PIV和CFD数据进行了验证。达成了良好的一致性，但是由于粒径，很难捕获附近壁和叶轮的区域。结果表明，与单个粒子作为示踪剂相比，使用五个颗粒的工作能够减少3-4的测量时间，而较高数量的示踪剂增加了伪像的镜头。
AI驱动的银行客户搅拌的预测建模
美国银行业在一个非常动态和竞争的环境中运营，在越来越苛刻的客户的压力下提供了广泛的服务。在金融机构的背景下，客户流失被定义为客户终止与银行关系的现象。该研究项目的核心宗旨是设计和开发人工智能的预测模型，这些模型可以帮助从银行的角度解决客户流失问题。用于此分析的银行客户流失预测的数据集包含有关领先金融机构的客户的全面数据。它包括广泛的客户记录，每个客户记录都用代表客户行为和人口统计学不同维度的功能描述。为这项研究选择了三种最具影响力的算法：逻辑回归，随机森林和XG-Boost。每个模型都有不同的优势，非常适合客户流失预测的内在复杂性。随机森林在模型之间的准确性方面是最好的，具有相对精度，这可能表明该算法最适合数据中的基本模式。在美国金融领域，AI驱动的流失预测模型的整合对银行具有深远的影响，从而提高了其运营效率和客户关系管理。首先，它可以以高度准确性的身份确定高风险的客户，从而帮助银行实施可重点的保留策略，从而可以显着降低流失率。
通过搅拌铸造制备的基于铝制的复合材料的进展：汽车，航空航天和军事应用的机械和摩擦学特性
摘要：包括汽车，航空航天，军事和航空在内的制造业正在密切关注对具有更好特性的复合材料的需求。复合材料由于其高质量，低成本的材料具有超出特征和低重量而在行业中大量使用。因此，由于其低成本，出色的耐磨性和出色的强度与重量比，铝基材料比其他传统材料优先。但是，可以使用合适的增强剂进一步改善基于Al的材料的机械特性和磨损行为。各种增强剂，包括晶须，颗粒，连续纤维和不连续的纤维，由于具有与裸合金相当的摩擦学和机械行为而被广泛使用。此外，可以通过优化处理方法的过程参数以及加固的数量和类型来获得复合材料的整体特征的进步。在各种可用的技术中，搅拌铸造是制造复合材料的最合适技术。增强量控制复合材料的孔隙率（％），而增强类型通过改善复合材料的整体特性来识别与Al合金的兼容性。粉煤灰，SIC，TIC，AL 2 O 3，TIO 2，B 4 C等。是AMMC中最常用的增强剂（铝金属基质复合材料）。当前的研究强调了不同形式的加固如何影响AMMC，并评估增强对复合材料的机械和底环特性的影响。
二硼化锆对液相搅拌铸造AA2017组织和力学性能的影响
摘要 金属基复合材料 (MMC) 因其增强的机械性能而广泛用于各种应用。MMC 能够减轻结构重量，从而降低燃料消耗，因此在地面运输和航空领域尤其具有吸引力。在本研究中，通过搅拌铸造 [SC] 路线生产了用二硼化锆 (ZrB 2 ) 增强的 AA2017。增强颗粒 ZrB 2 以不同的重量百分比 0、5、10 和 15 混合。根据 ASTM 标准，对铸造样品进行机械表征，例如显微硬度和拉伸测试以及扫描电子显微镜 (SEM) 分析。SEM 分析表明 ZrB 2 颗粒在 AA2017 基体中分散均匀，团聚较少。机械测试结果显示性能有所改善，并且这是针对 AA2017-15wt.% ZrB 2 合成复合材料实现的。显微硬度测试显示，与基础铸态合金相比，VHN 值增加了约 101 (40.28%)。极限抗拉强度 (UTS) 也比铸态合金提高了约 155 MPa (59.79%)。
利用机器学习算法进行电子搅拌的全面预测和分析研究
摘要：准确预测客户流失对于希望增强客户保留和维持增长的电子商务企业至关重要。这项研究评估了各种机器学习模型在预测客户流失方面的性能，包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），极端梯度增强（XGBOOST），随机森林（RF），决策树（DT）和适应性增强（Adaboost）。通过评估每个模型的准确性，精度，召回和F1分数，我们确定集合学习方法，尤其是随机森林和XGBoost，都是优越的。随机森林模型的出色精度为96.81％，精度为95.20％，召回98.70％，F1得分为96.92％。同样，XGBoost的精度为96.27％，精度为93.72％，召回99.31％，F1得分为96.43％。SVM和决策树模型显示出中等的有效性，而逻辑回归和Adaboost的性能指标较低。这些结果突出了整体技术在处理搅拌预测的复杂性方面的强度。该研究得出的结论是，利用高级机器学习模型，尤其是集合方法，可以显着提高客户流失预测的准确性和可靠性。这种进步使电子商务企业能够实施积极有效的客户保留策略，降低流失率并提高客户忠诚度。未来的工作应考虑合并其他功能，并将这些模型应用于现实世界数据集，以进一步验证和完善其预测能力。关键字：客户流失，数据分析，电子商务，机器学习，预测建模。
干细胞培养的能力3D磁性搅拌和一次性生物反应器系统
人类IPS细胞（1231A3）在Imatrix-511上保持了（CAT。编号np891-011） - 涂层板和在STEMFIT®培养基中生长（Cat。编号akn02）。细胞，并使用Tryple Select（Thermofisher）（热泡）将其分解为单个细胞，并进行洗涤和计数。然后将单细胞在补充10 µM Y27632的StemFit培养基中以10 5个细胞/ml的播种（Cat。编号04-0012），并以55 rpm的恒定旋转器搅动转移到能够的30 mL一次性生物反应器中。在第2天和第4天收获细胞，并被Tryple Select分散的球体分散，并用锥虫蓝色染色并计数。细胞，并被Tryple Select分散的球体分散，并用锥虫蓝色染色并计数。
Türkiye中的生态足迹：搅拌模型
自古以来，人类的活动对环境产生了影响。迅速增加的人口使生活空间和环境易受不利相互作用。但是，为了使人口维持地球上的存在，有利的气候条件是必须的（Sen，2022）。技术的进步引起了新的挑战，超过了自然环境的自我保存能力。涵盖工业革命的时期（1760-1830）在温室气体浓度的升级中发挥了作用，尤其是二氧化碳（CO 2）和甲烷（CH 4）。预测表明，由于这些人为活动，预计到2030年，全球平均温度预计会导致大约3°C的激增（Telecommunication Branch局，2008年）。
使用机器学习在银行业中进行搅拌预测
在每个业务中，服务提供商的数量都在迅速增加。在这些日子里，银行业的客户选择将钱放在哪里的选择不足。因此，客户流失和参与已成为大多数银行的主要问题之一。使用机器学习技术来预测银行中客户流失的方法，这是人工智能的一个分支。该研究通过使用机器学习算法（例如KNN，SVM，决策树和随机森林分类器）来分析客户行为来促进对客户行为的探索。另外，已经采用了一些功能选择方法来找到更相关的功能并验证系统性能。实验是在Kaggle的搅拌模型数据集上进行的。将结果进行比较，以找到具有更高精度和可预测性的合适模型。因此，在准确性方面，与其他模型相比，过采样后的随机森林模型的使用更好。