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World File Search System能量沉积
用定向能量沉积制造中金属组件的自动修复过程维修过程的重要性在于
用定向能量沉积的制造中金属组件的自动修复过程越来越重要。在这方面，定向能量沉积（DED）是一种有前途的金属添加剂制造技术，用于翻新组件。但是，实际实施和每天利用这种过程来维修目的，这引入了很高的复杂性。维修过程是劳动和时间密集的，因此限制了它们在行业中的采用。这项工作通过利用基于AI的方法和进一步的算法来克服当前局限性来证明修复过程的自动化。提议的工作流程涵盖了修复过程，从被计算机内部集成的3D扫描仪的反向工程开始，直到材料添加到DED，以实现更有利可图的解决方案和朝着循环经济发展的一步。
通过电弧等离子定向能量沉积制备高性能镍基高温合金 718：沉积后热处理对微观结构和力学性能的影响
a UNIDEMI，机械与工业工程系，里斯本新大学科学技术学院，Caparica 2829-516，葡萄牙 b 智能系统联合实验室，LASI，吉马良斯 4800-058，葡萄牙 c 里约热内卢联邦大学（UFRJ）冶金与材料工程项目，CEP，里约热内卢 RJ 21941-972，巴西 d Helmholtz-Zentrum Hereon，材料物理研究所，Max-Planck-Str. 1，Geesthacht 21502，德国和南京理工大学材料科学与工程学院 Herbert Gleiter 纳米科学研究所，南京 210094，中国 f Institut Pprime，UPR CNRS 3346，材料物理和力学系，ISAE-ENSMA，1 Avenue Cl´ement Ader，BP 40109，Chasseneuil，Futuroscope 86 961，法国 g CENIMAT|i3N，里斯本新大学科学与技术学院材料科学系，卡帕里卡，葡萄牙
电子束定向能量沉积制造的拉伸超弹性加速改进
摘要 250 ℃低温时效处理可显著提高电子束定向能量沉积 (EB-DED) 制备的 NiTi 合金的拉伸超弹性能。然而由于晶粒尺寸较大，需要很长的时效时间 (长达 200 h) 才能获得优异的拉伸超弹性能。为了加速时效进程，在时效处理之前通过人工热循环处理引入高密度位错（EB-DED 处理的 NiTi 合金中原始位错含量很低），这将促使后续在低温时效处理过程中均匀析出纳米级 Ni 4 Ti 3 颗粒。其相变行为始终保持稳定的两阶段马氏体相变。在 6% 应变循环拉伸试验下，经过热循环处理后，24 h 时效试样经过 10 次循环后的回复率仍在 90% 以上，与未进行热循环处理时效 200 h 的试样性能相当，时效效率大幅提高。
定向能量沉积添加剂制造（...
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激光定向能量沉积制备极低弹性模量钛合金，避免骨植入物骨吸收
皮质骨的弹性模量低于 30 GPa，而生物医学钛植入物的弹性模量高于 100 GPa。这种弹性模量的不匹配会导致由应力屏蔽效应和植入物的骨整合不良引起的骨吸收。本研究旨在确定激光定向能量沉积 β 型 Ti 合金锭中形成的强烈 <100> 纤维织构是否会导致弹性模量显着降低。我们证明激光沉积的 β 型 Ti-42Nb (wt%) 合金锭表现出各向异性的力学性能。由于强烈的 <100> 纤维织构，在构建方向上获得了低弹性模量（低于 50 GPa）和高屈服强度（高于 700 MPa）。新型激光沉积 Ti-42Nb 合金还表现出优异的体外生物性能，表明其适用于生物医学应用。
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
利用熔池图像数据开发定向能量沉积工艺中基于一维卷积神经网络的高度轮廓预测模型
摘要 定向能量沉积 (DED) 工艺是一种代表性的金属增材制造技术，它使用柔性沉积头，主要用于航天和海洋工业的维修。DED 工艺节省时间和金钱，因为它只修复受损的零件和部件。因此，几何控制对于经济准确地填充目标受损区域的体积非常重要。然而，效率取决于激光功率、扫描速度等工艺参数。本研究提出了一种一维卷积神经网络 (1D-CNN) 模型，利用熔池图像数据预测 DED 部件的高度轮廓。首先，对总共 9 种情况进行了 DED 实验，考虑了激光功率和扫描速度作为参数。对收集到的熔池图像数据进行预处理，只提取与感兴趣区域相关的数据。最初，从熔池图像中提取了大小、形状、位置和亮度等共 15 个特征。然后，通过置换特征重要性评估方法选择 10 个关键特征，将其输入到 1D-CNN 算法中，以预测沉积层的高度轮廓。在测试阶段，平均绝对百分比误差（MAPE）为9.55％，验证了所提模型的适用性。
AL6061-RAM2开发和热火测试，使用添加剂制造激光粉末的液体火箭的能量沉积
•LP-DED AL6061-RAM2原料规范和验证•LP-DED过程开发和验证•微结构和机械性能表征•热火测试7k-LBF推力类别再生冷却的喷嘴•打印大型再生式示威者NONOUGHESTOR NONOKELES NONUGHESTOR notuke notazzer
定向能量沉积过程中通过层间铣削提高 Ti-6Al-4V 的延展性
增材制造 (AM) 通常会导致钛合金强度高但延展性差。混合 AM 是一种能够同时提高延展性和强度的解决方案。在本研究中，通过将定向能量沉积与层间加工相结合，实现了 Ti-6Al-4V 的混合 AM。通过检查微观结构、残余应力和显微硬度，可以解释层间加工如何在保持与打印样品相同的强度的同时使延展性提高 63%。层间加工在打印中引入了反复中断，从而导致加工界面处针状 α 板条在缓慢冷却下变粗。选择性加工层上的粗 α 板条增加了拉伸载荷下的位错运动并提高了整体延展性。本出版物中强调的结果证明了混合 AM 提高钛合金韧性的可行性。关键词：混合增材制造、铣削、定向能量沉积、钛 1. 简介
在单个层压轨道的横截面形状上划分的能量沉积过程
在这项研究中，这项研究根据过程条件对熔体池形状变化特性进行了测试分析，以防止传感器在应用定向能源部门工艺技术作为生产嵌入式传感器金属结构的方法时，通过过程的高热能破裂。随着AI技术的发展，结构自我诊断的自我诊断的重要性正在增加，并且随着对结构和传感器融合措施的需求的增加，将传感器插入结构的研究正在扩大。如果将传感器和结构集成到一般制造方法中，则很难避免由过程热能造成的传感器损害。但是，如果您采用激光层压技术，则可以最大程度地减少融合能量以防止传感器破裂。的融合能。本研究比较了通过使用各种激光输出和射线低扫描速度组合的过程条件来比较熔体池组合的熔体池的宽度和深度。目标材料用于SUS316L，激光输出为900〜1,800W，扫描速度定义在800〜1,200mm/min的范围内。根据DIV的分析，随着能量密度的增加，熔体池的宽度增加，并且相同的能量密度证实，熔体池宽度随着产量的增加而增加。中产生的熔体池深度也与能量密度成比例增加，并在1,800W和800 mm/min的过程条件下显示最大深度为700μm。传感器盖的最小厚度，以防止传感器通过在熔体池上方制造。