粗晶粒和柱状晶粒结构沿增材制造金属的构建方向外延生长是一种常见现象。因此,成品部件通常表现出明显的各向异性机械性能、延展性降低,因此开裂敏感性高。为了提高增材制造部件的机械性能和可加工性,等轴和细晶粒结构的形成被认为是最有益的。在本研究中,研究了激光丝增材制造过程中通过超声波激发熔池来细化晶粒的潜力。开发了一种超声波系统并将其集成到激光丝沉积机中。AISI 316L 钢用作基材和原料。通过光学显微镜、扫描电子显微镜和电子背散射衍射分析,证实了粗柱状晶粒 (d m- = 284.5 μ m) 转变为细等轴晶粒 (dm = 130.4 μ m),并且典型的 <100> 纤维织构随着振幅的增加而减弱。结果表明,晶粒细化的程度可以通过调节超声振幅来控制。没有观察到树枝状结构的显著变化。超声焊极/熔池直接耦合与激光丝沉积工艺的结合代表了一种开创性的方法和有前途的策略,可用于研究超声对晶粒细化和微观结构调整的影响。
如前所述,谎言被用来为拟议改进之前和之后的模型预测提供解释。没有细化,解释显示出次优的肿瘤节覆盖率,平均仅为32.41%。在引入改进机制后,使用了三种不同的技术(Canny,Laplace,Otsu的阈值)用于生产脑面膜。为了确定生成有意义解释的最佳段数,我们探索了使用精制的石灰图像解释器选择最佳的1、3和5段的影响。检查肿瘤细分市场的覆盖范围,我们发现依靠单个细分市场的平均覆盖率为27.63%,非常类似于挑选最佳3个细分市场而没有我们的细化的表现。选择最佳的3个细分市场时,观察到了实质性的改进,平均增加到50.28%。采用5个部分的肿瘤覆盖率为63.84%。
摘要 — 胎儿皮质板分割对于定量分析胎儿大脑成熟度和皮质折叠至关重要。手动分割皮质板或手动细化自动分割非常繁琐且耗时。另一方面,与皮质板的薄结构、部分体积以及妊娠期间大脑成熟时皮质板形态的广泛变化相比,重建的胎儿大脑 MRI 扫描的分辨率相对较低,这给皮质板的自动分割带来了挑战。为了减轻手动细化分割的负担,我们开发了一种新的、强大的深度学习分割方法。我们的方法利用完全深度学习模型中的混合核卷积和新的深度注意模块
此计划将根据政府的GX政策(包括能源总体计划、全球变暖减缓措施、NDC)、电力供需状况、电力系统设计、产业发展进度等情况,适时更新、检讨及细化。
摘要。本文展示了如何使用一种新的危险分析技术 STPA(系统理论过程分析)在概念开发阶段的早期生成高级安全需求,然后帮助设计系统架构。这些一般的系统级需求可以在做出决策时使用 STPA 进行细化。该过程与设计和生命周期的其余部分密切相关,因为 STPA 可用于提供信息以协助整个开发甚至运营阶段的决策。STPA 也适用于基于模型的工程过程,因为它在系统模型上工作(在做出设计决策时也会进行细化),尽管该模型与当今通常为基于模型的系统工程提出的架构模型不同。该过程促进了整个开发过程的可追溯性,因此可以更改决策和设计,而对重新进行先前分析的要求最低。最后,虽然本文描述了与安全性相关的方法,但它可以应用于任何新兴的系统属性。
摘要。本文展示了如何使用一种新的危害分析技术 STPA(系统理论过程分析)在概念开发阶段的早期生成高级安全要求,然后帮助设计系统架构。在做出决策时,可以使用 STPA 来细化这些一般的系统级要求。该过程与设计和生命周期的其余部分密切相关,因为 STPA 可用于提供信息以协助整个开发甚至运营阶段的决策。STPA 也适用于基于模型的工程过程,因为它在系统模型上工作(在做出设计决策时也会进行细化),尽管该模型与当今通常为基于模型的系统工程提出的架构模型不同。该过程促进了整个开发过程的可追溯性,因此可以更改决策和设计,而对重新进行以前的分析的要求最低。最后,虽然本文描述了与安全性相关的方法,但它可以应用于任何新兴系统属性。
图5:相关图,显示了德克萨斯州威尔科克斯集团的岩石地层学划分。岩性和沉积环境的总变化为将Wilcox组细化为重大回归 - 推出循环提供了基础(M. I. Olariu&Ambrose,2016)
• 在此级别应用高级损伤模型存在几个困难: • 如果使用与试件相同的细化级别,则模型大小 • 通常:不同故障机制之间的相互作用 • 通常:复杂载荷(平面外效应)并不总是在试件级别进行评估
*1寿命时间价值 *2 2简单的MUFG合并子公司的个人客户数量属于R&D业务组 *3 3在每个业务组细化ROE后,在过去1个月 *4中使用Mitsubishi UFJ直接使用的客户数量(参考:P.54)