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World File Search System能量吸收
Baobab树皮纤维（Adansonia digitata）和竹纤维（Bambusa vulgaris）的开发和表征
摘要：本研究研究了氯化氯化物（PVC）复合材料的机械性能，吸水行为和纤维 - 矩阵相互作用，该复合材料用Baobab树皮和竹纤维增强。使用液含水，机械加工并用氢氧化钠（NaOH）处理纤维以增强其表面特性。压缩成型用于制造复合材料。拉伸测试结果显示，纤维负荷的拉伸强度和弹性模量的增加，在20 wt％纤维载荷下达到峰值（分别为30.40 MPa和286.20 MPa）。除此之外，进一步的纤维载荷导致两种特性的下降。冲击强度随较高的纤维含量而增加，最高能量吸收为10/90 wt％。硬度稳定增加，在40/60的组成比下为64.28 hv峰值，但以50/50的比例降低。随着Baobab树皮纤维含量的增加，弯曲强度降低，最高强度（28.28 MPa）以20/80的组成比。在50 wt％纤维含量下的吸水最高，在10 wt％时最低，纤维浓度较低，导致PVC矩阵更好地封装。结果强调了纤维组成与机械性能之间的复杂关系，从而提供了为特定应用优化纤维负载的见解。关键字：聚氯乙烯（PVC）复合材料； Baobab树皮纤维；机械性能；吸水； Fibre-Matrix相互作用
轻巧的卫星平台添加剂制造
摘要：在过去的20年中，具有内部晶格和封闭外壳的内部晶格的轻质结构，由于其刚度的提高，屈曲强度，多功能设计和能量吸收，因此引起了很多关注。添加剂制造的典型几何自由允许为航空应用设计更轻，更硬和更有效的结构。激光粉床融合技术，特别是可以制造具有复杂几何形状的金属零件，从而改变了机械组件的设计和制造方式。这项研究提出了一种重新设计原始卫星结构的方法，该卫星结构由墙壁和肋骨组成，并具有封闭的晶格设计。提出的新结构必须遵守机械性能，尺寸准确性和重量的限制要求。最具挑战性的是原始卫星根据传统制造而设计的第一个频率请求。为了克服这个问题，开发了特定的框架，以局部增厚晶格的临界区域。使用新设计允许符合动态行为并获得维护机械性能的重量。这种主要结构的添加剂制造的制造证明了这项新技术可以满足航空航天局中具有挑战性的请求的可行性。
分析和提高纳米颗粒和天然纤维增强复合材料的弯曲强度和冲击强度
生物复合材料面临的巨大挑战之一是提高弯曲强度和冲击强度。因此，本研究的重点是优化和参数研究天然混合纤维增强纳米复合材料。聚丙烯中的红麻/玄武岩/纳米石墨烯纤维用于增强生物复合材料样品。采用响应面法 (RSM) 研究并根据包括玄武岩纤维重量百分比、红麻纤维以及纳米石墨烯在内的多个参数提出了生物复合材料性能的数学模型。在弯曲和冲击试验下讨论了样品的性能，并使用 FESEM 图像解释了结果。根据弯曲强度和能量吸收的增加、样品重量的减轻，将参数的最优值设置为多目标，并考虑到设计目标绘制了帕累托图。研究结果表明，弯曲性能最佳的复合材料试件弯曲强度为 51.2558 MPa，由 0.8723 wt% 的玄武岩纤维、15% 的洋麻纤维和 0.76881% 的石墨烯纳米颗粒组成。此外，冲击性能最佳的试件能量吸收率为 116,809 J / m，由 8.23% 的玄武岩纤维、0.808% 的石墨烯纳米颗粒和 15% 的洋麻纤维组成。
设计和建模新一代高级混合复合夹心结构装甲，用于国防应用中的弹道威胁
摘要：弹道冲击负荷下的复合三明治结构可能是防御应用设计的关键点。本文介绍了新的装甲设计，由两个复合板和蜂窝状核心的两个复合板组成，这些板通过0.3口径弹药弹弹APM2受到弹道撞击。复合材料的数值建模在模拟其在撞击载荷下模拟其各向异性行为方面构成了巨大的挑战。考虑了优化故障标准并检查改变材料对弹道反应和能量吸收的影响。使用金属蜂窝核心的复合板和约翰逊 - 库克组成型模型增强的复合组成模型允许在LS-DYNA的撞击负载期间使用失败机理模拟动态塑性变形。通过对实验室测试的反分析，采用了三维模拟。发现数值模拟的结果与实验结果非常吻合。数值研究以评估不同复合材料和各种铝合金对蜂窝芯的影响，其影响速度对混合复合夹层装甲的行为不同。拟议的装甲设计可以对增强新装甲的几代人产生重大影响，并为防御应用实现良好的坚固和轻巧的装甲。
封闭的管状机械超材料作为轻质负荷结构和能量吸收器
周期性的桁架晶体材料，尤其是当与当前的添加剂制造技术结合使用时，引起了轻质材料工程的关注。作为基本立方桁架家族的成员，简单的桁架晶格沿主要方向具有最高的良好和强度，并且在承载载荷机械超材料中起着重要作用。高的各向异性机械性能和对屈曲载荷和剪切负荷的低阻力限制了其在能量吸收中的使用。在这里，我们提出了一类简单的封闭管晶格，具有有限的负载方向依赖性以及高机械性能和不规则的稳定后产物后反应。通过在微观上直接激光写作使其复杂结构的制造成为可能。实验和模拟表明，无论负载方向如何，弹性模量和简单封闭管状晶格的屈服强度都比简单立方体晶格的晶格明显大。在0.1的相对密度下，与桁架晶格相比，闭合的管状晶格可以分别吸收沿方向[100]和[110]的能量的4.45倍和6.14倍。平均标准化的Young的模量和屈服强度分别比最杰出的壳质超材料的质量大28％和53％。如此出色的机械性能使其成为用于承载和吸收能量的应用的潜在候选者。
积分
AURA AERO 将在 2019 年巴黎国际航空展 (SIAE) 上推出名为“INTEGRAL”的全新飞机系列。INTEGRAL 是一系列双座飞机，专为特技飞行、民用和军用飞行员训练以及休闲旅行而设计。该系列由两种型号组成，INTEGRAL S 和 INTEGRAL R。这两款飞机根据运营商的需求提供互补的功能。它们将高性能、面向未来的设计和无与伦比的运营效率融为一体。安全是这两种设计的核心要素。所有飞机都将配备弹道降落伞回收系统、防撞油箱和防撞能量吸收座椅，这是同类产品中的首创。在性能方面，I NTEGRAL 可以承受高载荷系数（单座版为 +9/-9G），可以进行激烈的特技飞行。其他特点包括巡航速度 180 节（335 公里/小时）、航程超过 1,000 公里、有效载荷高达 330 公斤。环保是该项目的另一个核心要素，通过使用碳木，这是一种易于实施和维修的轻质复合材料。第三个核心要素是人体工程学：INTEGRAL 拥有同类产品中最大的驾驶舱。下一代控制面板和符合人体工程学的座椅最大限度地提高了飞机的使用率，特别是在训练期间。“INTEGRAL 的动态线条强调并强化了其特技飞行传统。驾驶舱将这种风格和电子设计带到了
通过神经加速进化策略实现具有目标非线性响应的机械超材料的逆向设计
机械超材料最近成为一种有效的平台，可用于设计由几何形状而非成分支配的机械行为系统。[5–8] 虽然最初的努力集中在设计具有线性区域负特性的超材料，[9–12] 但最近有研究表明，通过在架构中引入易发生弹性不稳定的细长元素，可以触发高度非线性响应（通常伴随着较大的内部旋转）。[5,13] 这些非线性行为不仅表现出非常丰富的物理特性，而且还可用于实现高级功能，如形状变形[14,15]、能量吸收[3,16–18]和可编程性。[19–21] 虽然众所周知可以通过改变底层几何形状来调整这些功能，但识别导致目标非线性响应的架构并非易事。已经建立了稳健而高效的算法来指导线性范围内目标响应结构的设计。这些算法包括基于梯度的方法，如形状 [22] 和拓扑 [23] 优化，以及机器学习算法。[24–27] 然而，这些方法不能直接应用于非线性机械超材料的逆向设计。这是因为非线性系统的能量图景通常显示由大能量屏障隔开的多个最小值，因此导航非常具有挑战性。为了有效地探索这样的能量图景，已经成功使用了元启发式算法，如进化策略 [28–30]、遗传算法 [31] 和粒子群优化 [32]。此外，由于这些算法需要多次求解正向问题，最近的努力集中在通过将它们结合起来降低计算成本
聚乳酸（PLA）降解对3D印刷晶格结构的动态机械响应的影响
摘要：基于材料 - 排斥的3D打印与多乳酸（PLA）已改变了各种行业的轻量级晶格结构的生产。尽管PLA提供了诸如环保性，可负担性和可打印性等优势，但由于环境因素而导致其机械性能降低。这项研究研究了在室温，湿度和自然光暴露下造成物质降解的PLA晶格结构的影响。在Poisson的比例，poisson的比率和蜂窝的比例上，在泊松比，正对阴性（PTN）梯度方面进行了四种晶格核心类型（辅助性，负阳性（NTP）梯度，以及由于产量压力和失败菌株的下降而导致机械性能的变化。在各种屈服应力和失败应变水平下的机械测试和数值模拟评估了降解效应，并使用未基因的材料作为参考。结果表明，尽管物质减弱，但泊松比的结构对局部粉碎表现出了较高的抵抗力。与减少其屈服应力相比，降低材料的脆性（故障菌株）对影响反应的影响更大。这项研究还揭示了梯度核的潜力，梯度核心在中等降解（60％和80％的参考值下）（屈服强度和失败菌株）在中等降解（屈服强度和失败菌株）下表现出平衡（维持相似的峰值峰值力（保持相似的峰值峰值）和能量吸收（比辅助核高40％））。这些发现表明，使用辅助设计的泊松比的梯度结构对于在可变的环境条件下既需要强度和弹性的AM零件都是有价值的选择。
快速证据审查：智能材料
智能材料和超材料的定义是其响应性和工程设计，而不是材料特性，因此包含大量不同的潜在材料用途和应用。本综述考虑了当前和新兴的重要潜在智能材料和应用，尽管除了本综述中提到的应用之外，可能还有许多其他可能的应用。一些智能材料已经得到广泛应用，例如光纤（用于光纤通信），而其他智能材料则处于研究和开发的早期阶段（例如超材料，其发展目前主要由航空和国防领域的高科技研究推动）。一般来说，智能材料和超材料的制造在技术上可能很困难且成本高昂，这为大规模使用设置了障碍，尽管增材制造和纳米工程方面的进步将促进更大的发展。特别是对于超材料而言，人工智能的进步是未来发展的关键，因为这将有助于研究人员从大量可能的材料组合和设计中识别和模拟新的超材料和特性。潜在应用涵盖能量吸收和热传递、传感器、成像、计算和软机器人，超材料研究追求的“圣杯”包括隐形斗篷等极端应用。智能材料在照明、能量收集、各种涂层和建筑材料方面也有巨大潜在应用。该审查没有确定智能或超材料对最终用户造成的具体物理风险，但应该指出的是，这些材料在各种产品中的应用可能会产生对用户构成物理风险的产品或影响。
基于CTA-2045的混合ML模型，用于HVAC负载和储能的数字双胞胎控制功能
摘要 - 建造建模，专门的加热，通风和空调（HVAC）负载和等效的储能计算，代表了建筑物和智能网格控制的脱碳的关键重点。由于其复杂性而广泛使用的白盒模型在计算上太密集了，无法用于高分辨率分布式能源资源（DER）平台，而无需模拟时间延迟。在本文中，提出了一种超快速的一分钟分辨率混合机器学习模型（HMLM），作为新型程序的一部分，以复制白盒模型，以替代广泛的实验性大数据收集。使用了田纳西河谷管理局管理的三个现有智能房屋的实验校准能量置换模型的合成输出数据。HMLM采用合并的K-均值聚类和多个线性回归（MLR）模型来预测整个年度测试集的NRMSE误差少于10％的详细HVAC功率。提供了一种方法，可以通过新提出的混合模型将HVAC系统表征为适用于DER控制和事件类型的通用存储（GES）设备，该设备根据通信技术协会（CTA）2045标准和能量星指标，例如目前由行业开发的“能源收集”，以统一家庭设备控制。索引条款 - 储能存储系统（BES），通风和空调（HVAC），储能，ANSI/CTA-2045-B，能量星，能量恒星，能量吸收，家庭能量管理，需求响应（DR），机器学习，机器学习，机器学习，智能网格，智能网格>/div>