XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无缺陷的
Thijssen，Quin
摘要：我们使用环境异常校正的电子显微镜在一系列氧气压力的氧化气环境中，在氧化气环境中能量电子在氧化气环境中的影响下，在氧化气环境中能量电子在氧化气环境中的损伤阈值和途径上提出了前所未有的结果。我们观察到损伤的级联反应，该过程抵抗损害，直到与碳纳米管相比，较高的电子剂量，启动了无缺陷的BNNT侧壁，并通过从结晶纳米管转换为从结晶纳米管转换为无定形的硼氮化物（bn），均可抵抗氧化。我们将碳纳米管氧化的先前结果进行比较，并提出了将两种情况下损害发作的模型归因于物理氧气层，从而降低了损害发作的阈值。出乎意料的是，升高的温度可提供防止损害的保护，电子剂量率显着超过了氧剂量率，而我们的模型将两种影响都归因于物理氧气人群。
DS-SAFEB1G57KE0F00.pdf - Murata
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通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。
膜科学杂志
在此，首次评估了高分子量氟化芳族聚酰亚胺，以恢复与其他氢氟甲苯和氢氟氟此类的混合物中的差异（R-32）（R-32）（R-134A：R-134A：1,1,1,1,1,1,2- Tetrafluoroorothane，r-125：r-125：pentane and pentane and-pentane and-1-pentane，and-1-pentane，and-1-1-134：pentane and rororo; 2,3,3,3-tetrafluorpene）。First, a screening was performed with thick flat membranes made of the 4,4 ' -(hexafluoroisopropylidene)diphthalic anhydride (6FDA) and three different amines: 2,2 ′ -bis(4-aminophenyl)hexafluoropropane (6FpDA), 2,4,6-trimethyl-m-phenylenedi amine （TMPD）和2,3,5,6-四甲基-1,3-苯二胺（Durene）。因此，由于其每种形式出色的R-32分离，因此选择了6FDA-TMPD来制造无缺陷的空心纤维薄膜复合膜（HF-TFCM）。这些HF-TFCM表现出出色的分离性能，可从商业二进制混合物R-410A和R-454B（R-32和R-1234YF的混合物）中获得高纯度R-32（渗透浓度> 99 Vol％）。此外，我们首次报告了从三元混合R-407C（R-32/R-134A/R-125 38.2：43.8：18 Vol％）的R-32膜回收率。最终，对CO 2 /CH 4（50:50 vol％）和CO 2 /N 2（15:85 vol％）的合成气体混合物的分离进行了基准测试，这表明制备的HF-TFCM保持了6FDA-TMPD厚的厚膜的分离性能。
热输入对焊接微观结构的影响和...
在本研究中，使用4043 MIG填充线（WAAM）制造了300 x 200 x 20 mm 3的矩形平板300 x 200 x 20 mm 3。研究了焊接电流（热输入）对4043 WAAM合金的焊缝微结构和机械性能的影响。通过将焊接电流从140到160 a改变，以使其他焊接参数从140 a变化为恒定值。实验发现表明，所有焊接接头都是无缺陷的，并且焊接的强度降低了焊接电流的增加。在较低的热输入（140a）焊接接头的情况下，达到了120 MPa的最高关节强度（占基本WAAM强度的119％）。显着的强度是由于存在更精致的e术树突微观结构和融合边界尺寸较小的原因。焊接接头的韧性分别为低，中和高热量输入的10、11和12焦耳。焊接接头的韧性显示出焊接电流增加的趋势增加。更多的焊接接头软化导致了更高的延展性和韧性。蚀腐蚀研究的结果表明，由于Al基质中存在更多的Si，总体而言，在所有焊接接头中都实现了更好和类似的腐蚀行为。焊接微结构中的热输入和谷物变高的差异归因于焊接接头腐蚀性的变化。但是，焊接接头的耐腐蚀性在行业标准的可接受极限之内。
使用原位宽频带宽声压检测线材和电弧增材制造中的缺陷
摘要 线材和电弧增材制造 (WAAM) 是一种增材制造 (AM) 工艺，可以生产大型金属部件，材料浪费少，生产率高。然而，WAAM 的高沉积率需要高热量输入，这可能导致孔隙、裂纹、未熔合或变形等潜在缺陷。为了在工业环境中实际实施 WAAM 工艺，必须确保无缺陷生产。然而，使用传统 NDT 技术（例如超声波、涡流、X 射线）进行 NDT 检测是一项非常艰巨的任务，尤其是在零件生产过程中。因此，需要可靠的在线 NDT 检测和监测技术来推广 WAAM 的工业应用。这项工作的目的是使用频率带宽为 10 至 1MHz 的现场采集声学数据来检测 WAAM 生产零件上的缺陷形成。WAAM 零件经过故意引入污染物的处理，同时获取其声学信号以将不同的信号特征与缺陷关联起来。为了识别缺陷形成，使用了两种不同类型的麦克风从同一沉积过程中获取数据。信号处理包括应用时域和频域技术，即功率谱密度和短时傅立叶变换。获得的声学特征可以区分有缺陷和无缺陷的信号，并确定污染物的空间位置。获取的声学信号还表明，传统麦克风获取的数据不足以完全表征 WAAM 工艺发出的声谱。这项工作展示了声学数据和信号处理在 WAAM 生产部件的在线检查中的潜力。关键词：WAAM、声学、傅里叶变换、光学麦克风、STFT
1672/1673 FC/1674 FC
有限保证和责任限制 每种 Fluke 产品在正常使用和服务下均保证无材料和工艺缺陷。保修期为 3 年，从发货之日起开始。零件、产品维修和服务保修 90 天。此保修仅适用于 Fluke 授权经销商的原始购买者或最终用户客户，不适用于保险丝、一次性电池或 Fluke 认为被误用、改装、疏忽、污染或因意外或异常操作或处理条件而损坏的任何产品。Fluke 保证软件将在 90 天内基本按照其功能规格运行，并且已正确记录在无缺陷的介质上。Fluke 不保证软件没有错误或不间断运行。Fluke 授权经销商应仅向最终用户客户延长对全新和未使用产品的保修期，但无权代表 Fluke 延长更高或不同的保修期。仅当产品通过 Fluke 授权销售网点购买或买方已支付相应的国际价格时，才可获得保修支持。当在一国购买的产品送往另一国维修时，Fluke 保留向买方开具维修/更换零件进口费用发票的权利。Fluke 的保修义务仅限于（由 Fluke 选择）退还购买价格、免费维修或更换在保修期内退回 Fluke 授权服务中心的缺陷产品。要获得保修服务，请联系您最近的 Fluke 授权服务中心以获取退货授权信息，然后将产品送至该服务中心，并说明问题，预付邮资和保险费（目的地离岸价）。Fluke 不承担运输过程中损坏的风险。保修维修后，产品将退回买方，运费已预付（目的地离岸价）。如果 Fluke 确定故障是由疏忽、误用、污染、改造、事故或异常操作或处理条件引起的，包括因超出产品规定额定值使用而导致的过压故障，或机械部件的正常磨损，Fluke 将提供维修费用估算，并在开始维修前获得授权。维修后，产品将以预付运输费的形式退还给买方，买方将支付维修和退货运输费用（FOB 装运地点）。本保证是买方的唯一和专属救济，取代所有其他明示或暗示的保证，包括但不限于任何适销性或特定用途适用性的暗示保证。对于任何特殊、间接、偶然或结果性损害或损失，包括数据丢失、因任何原因或理论引起的。由于某些国家或州不允许限制默示担保的期限，或排除或限制偶然或间接损害，因此本担保的限制和排除可能不适用于每位买家。如果本担保的任何条款被法院或其他有管辖权的决策者裁定无效或不可执行，则该裁定不会影响任何其他条款的有效性或可执行性。
5700A/5720A 系列 II - 福禄克计量校准部
有限担保和责任限制 每种 Fluke 产品在正常使用和服务下均保证无材料和工艺缺陷。担保期为一年，从发货之日起计算。零件、产品维修和服务的担保期为 90 天。此担保仅适用于 Fluke 授权经销商的原始购买者或最终用户客户，不适用于保险丝、一次性电池或 Fluke 认为已被误用、改装、疏忽或因意外或异常操作或处理条件而损坏的任何产品。Fluke 保证软件将在 90 天内基本按照其功能规格运行，并且已正确记录在无缺陷的介质上。Fluke 不保证软件没有错误或不间断运行。Fluke 授权经销商应仅向最终用户客户延长针对全新未使用产品的保修期，但无权代表 Fluke 延长更长或不同的保修期。如果产品是通过 Fluke 授权销售网点购买的，或者买方已支付适用的国际价格，则可获得保修支持。如果产品在一个国家/地区购买并送往另一个国家/地区进行维修，Fluke 保留向买方开具维修/更换零件进口费用发票的权利。Fluke 的保修义务仅限于（由 Fluke 选择）退还购买价格、免费维修或更换在保修期内退回 Fluke 授权服务中心的有缺陷产品。Fluke 不承担运输过程中损坏的风险。要获得保修服务，请联系您最近的 Fluke 授权服务中心或将产品连同问题描述、预付邮资和保险费（FOB 目的地）一起寄送到最近的 Fluke 授权服务中心。保修维修后，产品将退还给买方，运费预付（FOB 目的地）。如果 Fluke 确定故障是由误用、改装、事故或操作或处理异常情况引起的，Fluke 将提供维修费用估算并在开始工作前获得授权。维修后，产品将以预付运费的方式退还给买方，买方将支付维修和退货运输费用（FOB 装运点）。本保证是买方的唯一且排他性补救措施，并取代所有其他明示或暗示的保证，包括但不限于任何适销性或特定用途适用性的暗示保证。对于任何特殊、间接、偶然或结果性损害或损失（包括数据丢失），FLUKE 概不负责，无论该等损害或损失是因违反保证而引起，还是基于合同、侵权、信赖或任何其他理论而引起。由于某些国家或州不允许限制默示担保的期限，或不允许排除或限制偶然或间接损害，因此本担保的限制和排除可能不适用于每个买家。如果本担保的任何条款被有管辖权的法院裁定为无效或不可执行，则该裁定不会影响任何其他条款的有效性或可执行性。Fluke Corporation Fluke Europe B.V. P.O.Box 9090 P.O.Box 1186 Everett, WA 98206-9090 5602 BD Eindhoven U.S.A.荷兰 5/94
基于激光的普通碳和低粉末床熔合...
查尔姆斯理工大学摘要：尽管激光粉末床熔合 (LB-PBF) 作为一种增材制造技术具有突出地位，但获准用于该工艺的合金数量仍然有限。在传统制造中，铁合金是最常见的合金组，主要由普通碳钢和低合金钢组成。然而，在 LB-PBF 中，铁合金的生产仅限于少数奥氏体/沉淀硬化不锈钢和工具钢。普通碳钢和低合金钢的缺乏源于碳在加工过程中的负面影响，这会促进成品材料内开裂缺陷的形成。因此，为了扩大 LB-PBF 的机会，必须了解如何加工这些含碳铁合金。本研究探讨了各种普通碳钢（0.06 至 1.1 wt.% C）和低合金钢（4130、4140、4340 和 8620）的 LB-PBF 加工性能和微观结构。微观结构分析发现，成品试样由回火马氏体组成，这种回火马氏体是由于 LB-PBF 过程中的初始快速冷却和随后的固有热处理而形成的。此外，在 C 含量≥0.75 wt.% 的合金中观察到残余奥氏体的存在，这是由于马氏体转变温度降低，导致冷却至室温时部分奥氏体未转变。就缺陷而言，成品试样内的孔隙率可能与所选的体积能量密度 (VED) 和合金的碳含量有关。在低 VED 下，试样含有与未熔合孔隙有关的大而不规则的孔隙，而在高 VED 下，试样含有与小孔隙有关的圆形中等大小的孔隙。就碳含量而言，发现增加碳量可减少低 VED 下的未熔合孔隙的数量，而增加高 VED 下的小孔隙的数量。未熔合孔隙的减少是由于熔池的润湿性和流动性改善，而小孔隙的增加是由于碳含量较高导致熔池深度增加。除了孔隙之外，在一些普通碳钢和低合金钢中还观察到冷裂纹，形成于硬度超过某些阈值的试样中：Fe-C 合金为 ≥425 HV，4140 合金为 >460 HV，4340 合金为 >500 HV。增加 VED 或激光功率会降低样品硬度，因为这两个因素都会增强 LB-PBF 的固有热处理。这意味着如果使用足够大的 VED 或激光功率，就可以避免（某些合金中的）开裂。碳含量还会影响成品样品的硬度，从而影响开裂敏感性，这一发现解释了为什么低碳合金（<0.43 wt.% C）在任何测试的 VED 下都不会出现开裂，而高碳合金（≥0.75 wt.% C）会在任何测试的 VED 下出现开裂。% C) 在每次测试的 VED 中都出现开裂。利用这些发现，建立了加工窗口，无需预热构建板即可生产出高密度 (>99.8%)、无缺陷的普通碳钢和低合金钢样品。
制造业中的人工智能
摘要：毫无疑问，超过 60% 的制造公司正在使用人工智能技术。制造业中的人工智能减少了停机时间并确保了高质量的最终产品。此外，制造公司正在将基于人工智能的分析解决方案应用于其信息系统，以提高工作效率。制造业中的人工智能将对生产环境的智能维护产生至关重要的影响。为了避免机器突然损坏，制造商正在提供预测解决方案。这些面向制造公司的人工智能解决方案可以在设备损坏之前预测设备故障。同样，制造业中的人工智能还可以帮助制造商按时将无缺陷的产品推向市场。因此，制造业中的人工智能会影响产品质量并确保利润。关键词：人工智能 (AI)、制造业制造业中人工智能的十大用例人工智能在制造业中的应用令人难以置信。工业人工智能机器人协作使制造商能够更快地交付生成产品。制造业中的人工智能正在改变制造商设计产品的方式。制造业的人工智能解决方案提供了对最佳设计的见解。同样，人工智能为制造公司提供了多方面的好处。在此，列出了制造业中人工智能的十大显着优势。 #1 质量检查 设备的内部缺陷无法轻易检测到。有时专家也无法通过观察产品的功能来检测产品中的缺陷。但是，人工智能和机器学习技术可以有效地做到这一点。人工智能可以检测到机械中的细微瑕疵。制造过程中的人工智能可以提高质量控制。智能人工智能解决方案可以监控机械的生产率。这就是为什么大多数制造公司在其生产流程中使用人工智能自动化的原因。基于人工智能的工具可以检测生产线上的产品缺陷。USM 开发了设备维护人工智能解决方案。#2 预测设备故障 制造商面临着机械故障的挑战。一种产品从外观上看起来很完美，但在使用时性能却很低。这会影响生产率。这是制造业对人工智能需求增加的第二大原因。制造公司正在部署人工智能来获取设备损坏信息，以确保出色的性能。#3 设备预测性维护 设备的预测性维护使制造商能够降低设备维护成本。使用机器学习驱动的预测解决方案，制造业的人工智能工具可以预测机械何时需要维护服务。同样，云和物联网传感器也在制造业现代化中发挥着重要作用。它们嵌入机器中，可以更好地预测维护并克服未来可能发生的设备问题。制造业的人工智能服务和应用有助于实现智能制造运营并降低成本开销。＃4 数字孪生 数字孪生将基础设施、产品或服务可视化。它将虚拟和物理属性配对，以分析传感器或摄像机收集的大量数据。数字孪生的最终目标是虚拟设计和测试设备。＃5 供应链管理 人工智能在供应链管理中的使用正在迅速增加。该技术在整个供应链管理运营中发展势头强劲。机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人和语音识别使供应链管理任务更加智能。人工智能在供应链管理中有多种应用。它们包括：