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AI和智能制造中的新兴技术
摘要：智能制造是指多种先进技术的融合，最著名的是人工智能，以增强生产，以改善在截端，能量，吞吐量和质量的4个维度上的操作参数。领先的制造商从数据和分析，AI和机器学习（ML）中实现了显着价值。本文总结了AI在制造中的关键应用，范围从质量和维护，启用AI的自动化和自动化过程控制。我们还讨论了现实世界的例子，以展示AI对行业的变革性影响。我们还简要介绍了AI的最新进步，尤其是Generativeai，这将进一步释放运营效率。关键字：人工智能，操作，行业4.0，制造，Generativeai 1。引言最近十年使公司在越来越多的破坏水平下运营。迅速改变客户的偏好以及需求不确定性和破坏，这是挑战于前所未有的程度的计划系统。国家安全利益，贸易障碍和物流中断正在促使企业寻找全球化供应链的替代方案。需求中的主要波动呼吁在某些地区进行急剧的运营和资本成本降低，而其他领域的迅速增长。物理距离和远程工作迫使制造商重新配置制造流和管理。同时，全球对人类活动的环境影响的关注不断增加，迫使公司重新考虑制造策略。
机械、热和电的影响...
金属有机骨架 (MOF) 是新兴的低 k 介电材料，可用于下一代微电子和电信设备。通过利用 MOF 普遍存在的介电响应并克服直流电导率和荧光方法的局限性，MOF 电介质可以用作具有高灵敏度和化学选择性的智能传感器。在此，我们研究了材料合成、施加的机械应力 (37-520 MPa)、变化的温度 (20-100 °C) 和客体封装对 HKUST-1 MOF 的频率相关介电响应 (4 Hz 至 1 MHz) 和交流电导率的影响。特别地，我们表明，在 HKUST-1（主体）中三乙胺 (NEt 3 ) 客体分子的限制产生了可通过机械、热和电扰动进行调节的 NEt 3 @HKUST-1 系统。在 10 kHz 至 1 MHz 的频率范围内，在 20 °C 时，我们表明客体封装系统的介电常数 (𝜀 ') 可以调整到 2.8 至 7.2 之间的值；在 100 °C 时，𝜀 ' 的范围甚至可以达到 3.1 至 9.5。相反，我们发现，在使用相同的操作参数时，多孔（无客体）HKUST-1 的介电可调性相对更有限（𝜀 ' = 2.8 至 4.9）。此外，客体分子在 HKUST-1 中的限制增强了粉末在压缩制粒应力下的机械弹性和屈服强度。总之，这些结果阐明了利用 MOF 中的主客体相互作用以及电热机械刺激来调节设计低 k 材料的精确介电响应的新潜力。
经济/通用监管机构
I.服务常规服务不以正常方式运行的单元应从服务中删除，直到可以进行维修或更换为止。修复后，应进行全面测试，以确保用户已将其返回其原始操作参数。Matheson可以维修或更换设备。要安排维修或更换服务，请致电1-800-828-4313并要求保修管理员。，Matheson不会收到任何产品，没有迹象表明汽油服务，也没有保修管理员提供的适当退货材料授权。（所有维修都必须由Matheson或分配和批准的设施进行，以维护任何保证或担保）。如果该单位处于适用的保修期内，请将单元退回Matheson进行维修或更换。要安排保修服务，请致电1-800-828-4313并要求保修管理员。，Matheson不会收到任何产品，没有迹象表明汽油服务，也没有保修管理员提供的适当退货材料授权。如果保修管理员建议将产品退还给Matheson，请在包装盒外部由保修管理员分配的RMA编号进行装运和写作。另外，如果保修管理员的要求，请向产品提供完整的RMA表格。请确保在原始运输容器中充分包装产品，并在原始运输容器中进行预付费（Matheson将不接受COD货运），并描述观察到的不足，以提高：
设计优化创新的分层径向流量高温填充床热能存储
目前的工作介绍了一种创新的分层径向流量堆满的热能储能，能够增强热力和静水性能，从而限制了它们固有的权衡。通过1D-TWO相数值方法，在热力学方面和流体动力学方面都在建模所提出的填充床的热量储能概念的性能。用于工业应用和实验室原型的代表性存储大小被认为是为了突出规模的潜力和原型制作的代表性。形象。研究包括一组主要设计变量以及一组旨在突出主要操作参数影响的敏感性分析的热量存储设计的多目标优化。结果表明，所提出的存储几何形状可以同时优化热力学性能和流体动力性能。相对于统一的径向流量堆积的床存储（相对于轴向流量单位，高于85％），提议的存储单元可以以高于70％的压降降低，而有用的持续时间降低低于5％。工业规模的存储将受益于低宽高比和模块化单元的布置，从而确保系统的灵活性增强并减少了寄生消耗，这要归功于较低的压力损失，同时保证了充电和放电操作的大量有用持续时间。这项工作为未来的原型制作和验证铺平了道路。缩小的原型可以很好地表示所提出的热量储能解决方案的热和水动力行为和验证相关的基础。
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
整流器应用 - Thierry LEQUEU
ON Semiconductor 和 Semiconductor Components Industries, LLC (SCILLC) 的商标。SCILLC 保留对此处任何产品进行更改的权利，恕不另行通知。SCILLC 不对其产品是否适用于任何特定用途提供任何保证、陈述或担保，也不承担因应用或使用任何产品或电路而产生的任何责任，并明确否认任何和所有责任，包括但不限于特殊、间接或附带损害。SCILLC 数据表和/或规范中可能提供的“典型”参数在不同应用中可能会有所不同，实际性能可能会随时间而变化。所有操作参数，包括“典型值”，都必须由客户的技术专家针对每个客户应用进行验证。SCILLC 不转让其专利权或他人权利下的任何许可。SCILLC 产品并非设计、预期或授权用于作为用于手术植入体内的系统的组件，或其他用于支持或维持生命的应用，或用于任何其他 SCILLC 产品故障可能导致人身伤害或死亡的情况的应用。SCILLC 是一个平等机会/平权行动雇主。如果买方购买或使用 SCILLC 产品用于任何此类非预期或未经授权的应用，买方应赔偿并保护 SCILLC 及其管理人员、员工、子公司、附属公司和分销商免受所有索赔、成本、损害和费用以及合理的律师费，这些索赔、成本、损害和费用以及合理的律师费直接或间接地由与此类非预期或未经授权的使用相关的人身伤害或死亡索赔引起，即使此类索赔声称 SCILLC 在零件的设计或制造方面存在疏忽。
用于纯电动汽车 (BEV) 系统推进目的的电动机驱动器的比较分析
本文对纯电动汽车 (BEV) 推进系统的电动机驱动器进行了分析。本文对电动汽车 (EV) 应用中常用的交流和直流电动机驱动器进行了全面的回顾和数学分析。各种类型的电动机驱动器已用于 EV 推进，其中，永磁同步电动机 (PMSM) 驱动器是最佳选择。PMSM 驱动器具有卓越的性能和众多优势，包括结构坚固、效率高、尺寸紧凑、维护成本低和扭矩波动最小。与其他电机相比，这些特性使其成为更适合 EV 推进的选择。本研究调查了 PMSM 驱动器与 EV 推进系统中使用的其他竞争性电动机驱动器（即无刷直流电机 (BLDCM)、感应电机 (IM) 和开关磁阻电机 (SRM)）相比的性能。评估侧重于电动机的关键标准——输出功率和扭矩密度，这对于在 EV 推进系统中的有效应用至关重要。本文介绍了两种著名 PM 电机系列（PMSM 和 BLDCM）之间的新型数学和分析关系。这两种电机在功率和扭矩输出方面都极具竞争力。数学分析和图形绘图模拟结果表明，PMSM 驱动器在三种电机驱动器中提供最高的功率和扭矩密度。具体而言，在功率因数、尺寸、额定值和效率等操作参数相同的情况下，PMSM 驱动器的功率和扭矩密度比 BLDCM 驱动器高 29.90%，比 SRM 驱动器高 88.68%，比 IM 驱动器高出惊人的 200%。这些发现凸显了 PMSM 驱动器的显著优势，使其成为电动汽车推进系统的上佳选择。
气化：生物质加工和...
全球能源环境正在发生变革性的转变，因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年，欧盟致力于实现零排放的承诺，这促使人们对可再生气体的兴趣，这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中，气体已成为一种有前途的解决方案，为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会（EBA）起草了一篇论文，探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论，重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍，例如原料预处理，气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径，以及对生物炭的价值的讨论，这是产品通过产品的气体化。此外，已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置，并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素，重点是技术经济方面。促进可再生能源，生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展，生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用，同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。
集成惯性/相机系统的视轴校准
集成惯性/相机系统的视轴校准 Mohamed M. R. Mostafa Applanix Corporation 85 Leek Cr., Richmond Hill Ontario, Canada L4B 3B3 电话：(905) 709-4600 分机 274 电子邮件：mmostafa@applanix.com 个人简介 Mohamed Mostafa 负责 Applanix Corporation 机载系统的研究和开发，并担任美国摄影测量和遥感学会直接地理参考委员会主席。他分别于 1991 年和 1994 年获得亚历山大大学理学学士学位和理学硕士学位，并于 1999 年获得卡尔加里大学博士学位。他的研究兴趣是使用多传感器系统进行地图绘制。摘要 集成成像/惯性系统的视轴校准是地图制作的关键因素，尤其是在数字成像传感器的情况下。因此，本文的重点是使用不同方法进行视轴校准。介绍了两种视轴校准方法，即机载和地面方法。传统的机载视轴校准已成功使用了几年，但它不能满足某些机载数字系统的某些操作参数。或者说，这里介绍的地面校准方法从未在典型的数字地图制作中使用过。在本文中，针对数字多传感器系统介绍了机载和地面视轴校准的概念。提供了数据结果和分析，以强调使用这两种方法实现的准确性。1.简介 过去几年，测绘行业一直致力于实施新技术先进的多传感器系统进行地图制作。这些系统目前正在取代传统的航空测绘系统，用于资源测绘和机载遥感等应用，并开始在工程和地籍测绘等其他应用中展开竞争。通常，多传感器数字系统由一个或多个用于图像采集的数字相机系统和 GPS 辅助惯性系统组成
靶向解吸电喷雾电离质谱成像用于药物分布、毒性和组织分类研究
摘要：随着质谱成像 (MSI) 在药物研发中的应用越来越广泛，我们有机会开发出结合探索性高性能分析和更高容量、更快靶向 MSI 的分析流程。因此，为了实现更快的 MSI 数据采集，我们提出了利用三重四极杆 (TQ) 质谱分析仪的分析物靶向解吸电喷雾电离质谱成像 (DESI-MSI)。与传统的飞行时间 (TOF) 质谱分析仪相比，评估的平台配置提供了更高的灵敏度，因此有可能生成适用于药物研发的数据。该平台成功运行，采样率高达 10 次扫描/秒，与同类 DESI-TOF 设置上常用的 1 次扫描/秒相比具有优势。更高的扫描速率使得研究内源性脂质物种（如磷脂酰胆碱）和四种口服药物（厄洛替宁、莫西沙星、奥氮平和特非那定）的解吸/电离过程成为可能。这可用于了解解吸/电离过程的影响，从而优化操作参数，与 DESI-TOF 分析或基质辅助激光解吸/电离 (MALDI) 平台相比，提高了脑组织切片中奥氮平和主要奥氮平代谢物羟基奥氮平的化合物覆盖率。该方法可以减少记录信息量，从而将数据集的大小从每个实验高达 150 GB 减少到几百 MB。在案例研究中证明了该方法对绘制药物分布图、药物引起的肾毒性的空间分辨分析以及卵巢肿瘤标本的分子组织学组织分类的适用性，其性能得到了改善。