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高层建筑用玻璃棉和 XPS 保温材料的热和热解动力学分析
摘要：本研究使用系统框架研究了包层系统中使用的玻璃棉 (GW) 和挤塑聚苯乙烯 (XPS) 隔热材料的动力学数据。确定适当的动力学特性（例如指数前因子、活化能和反应级数）对于准确模拟隔热材料的全尺寸防火性能至关重要。本研究的主要目的是提取高层建筑中使用的 XPS 和 GW 隔热材料的热和动力学数据。为了获得这些特性，以四种不同的加热速率进行热重分析 (TGA)：5、10、15 和 20 K/min。TGA 结果作为使用无模型和基于模型的方法组合确定动力学特性的基础。本研究的结果有望对定义热解反应步骤和提取此类隔热材料火灾建模的动力学数据大有裨益。这些信息将增进对这些材料在火灾事故中的火灾行为和性能的了解，有助于开发更精确的火灾模型并改进高层建筑覆层系统的消防安全策略。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Karamchedu, S., Fan, Y. et al (2022). Study of flaws in directing energy dep
采用定向能量沉积技术在用于硬面堆焊的热作工具钢基材上沉积了具有不同层数的冷作工具钢。本研究涉及了覆层工具钢中的缺陷和微观结构。在沉积区发现了包括孔隙和裂纹在内的缺陷，其数量随着沉积高度或层数的增加而增加。大的不规则孔隙主要位于沉积层的下部区域。此类孔隙的形成归因于合金元素在孔隙表面的偏析和热量输入不足。非平衡共晶微观结构是孔隙邻近区域的特征。另一方面，开裂往往发生在沉积层的上部。确定了导致开裂的两个重要因素。第一个是微观结构梯度，当从底部移动到顶部沉积层时，微观结构梯度从细胞状树枝状晶变为柱状树枝状晶。其次，根据Thermocalc软件的模拟，沉积的冷作工具钢表现出相对较大的凝固温度范围，从而对热裂纹具有很高的敏感性。
超高灵敏度弱磁场检测...
摘要：提出了基于单孔纤维（SHF）的超高灵敏度检测磁液表面等离子体共振（SPR）传感器，以检测弱磁场。传感器是用单孔纤维构造的，其中覆层中的独家气孔带有金属线，并用磁性流体（MF）填充以增强磁场灵敏度。研究和优化了结构参数，嵌入式金属和芯层之间对磁场灵敏度和峰值损耗之间的折射率差异的影响。系统地分析了传感器的灵敏度，分辨率，功绩（FOM）和其他特征。数值结果揭示了451,000 pm/mt的最大磁场灵敏度，FOM的最大磁场灵敏度为15.03 mt -1。超高磁场灵敏度使传感器能够首次在PT水平上检测弱磁场，此外检测范围从3.5吨到17吨。SHF-SPR磁场传感器具有高精度，简单结构和易于填充的速度，在诸如矿产资源探索以及地质和环境评估之类的应用中具有巨大的潜力。
低海拔立方体屋顶空调机组的风洞研究...
低矮建筑物上的风荷载被认为是一种危险，需要不断获取知识才能有效缓解。当前的美国标准 ASCE 7-98 为整个结构系统以及屋顶和墙壁等结构部件（包括局部覆层压力）提供了详细的风设计荷载。另一方面，屋顶附属物上的风荷载并未得到具体解决。但是，ASCE 7 风荷载任务委员会正在考虑在下一版标准 ASCE 7-00 中规定空调机组等附属物的设计荷载。如果该提议被接受，当前的烟囱和水箱指南将扩展到包括屋顶设备，并建议采用更高的阵风影响系数（> 0.85），例如 1.1 或更高。由于典型的屋顶设备尺寸相对较小，往往会导致较高的面积平均峰值压力，因此使用较高的阵风影响因子是合理的。此外，设备可能位于屋顶边缘附近的加速流区，因此需要更高的阵风影响因子。但是，由于缺乏对屋顶设备的研究或风洞研究，尚未确定任何特定的阵风影响因子值。
激光重熔对界面缺陷的影响
尽管基于 WC-Co 直接能量沉积的熔覆层不断优化，但多层涂层的沉积目前仍具有挑战性。在中大型多层涂层中，一直观察到沿沉积厚度延伸的孔隙和裂纹。在多层沉积中，基材从钢变为硬质金属，取代了所有的热特性和稀释模式。本研究探讨了通过在后续层之间进行重熔来提高 WC-Co 多层金属切削应用的沉积质量的方法。为了确定关键工艺参数并确定重熔的影响，首先在单道单层简化条件下检查涂层的特性。这些初步测试表明，重熔可降低孔隙率并确定“白层”微观结构的变化。然后检查了多层配置，对微观结构的彻底分析表明，表面中 Fe-Co-C 元素的富集有利于第二层的沉积。本文讨论了重熔对孔隙率和微观结构的影响，并明确了该方法的优点和缺点，以供未来潜在应用。
项目测量员主要项目职位描述
工作目的 以个人或团队形式管理、负责并承担全市一个或多个建筑项目、工作计划和/或专业测量服务的责任，对市议会的住房、建筑和土地进行维修和/或改进，确保所开展的工作质量最高、设计和材料合适并物有所值。 承担责任，对所分配的项目、计划或服务的所有方面负责，特别是要维护客户的体验，以最大限度地提高客户满意度。 项目或计划可能包括： 新建计划、外墙保温覆层 (EWI)、土地评估、改建和扩建、消防安全、拆除、油漆计划、屋顶、窗户、供暖、电气重新布线、厨房更换、洗衣房翻新。 浴室、土地评估、建筑检查/状况调查、《分界墙法》通知、边界争议解决和环境改善项目。职位持有人可能参与一个或多个项目/计划，并可能根据资产和投资策略的要求在其他项目/计划之间或之间调动。 关键工作成果/责任 1. 评估、指定和执行维修、状况/改进调查/检查
光纤和微波控制的纤维尖端内窥镜
我们提出了一个坚固的，基于光纤的内窥镜，其射频发射的银色直线射击结构（RF）发射旁边是光纤面的发射。因此，我们能够激发和探测样品，例如钻石中的氮呈（NV）中心，带有RF和光学信号，并通过纤维完全测量样品的荧光。在我们的目标频率范围约为2.9 GHz的范围内，纤维芯的小平面位于RF引导银结构的近场中，这具有最佳RF强度随距离迅速降低的优势。通过在光纤的覆层上创建银结构，我们在光学激发和检测到的样品与天线结构之间达到了最小的距离，而不会影响光纤的光学性能。这使我们在考虑具有集成光学和RF访问的内窥镜解决方案时可以在样品的位置实现高RF振幅。通过光学检测到的磁共振（ODMR）测量对NV掺杂的微足面的测量进行量化，我们将其探测为实际用例。我们演示了17.8 nt /√< / div>的设备的磁灵敏度
在UV/Violet上运行的低损坏单模波导...
集成的光子学是一种在应用程序的各个领域，包括光学共同传感和生物传感。尤其是，片上生物感应引起了极大的兴趣，这是由于其在低成本，紧凑性和低检测极限方面的潜力。CMOS兼容的氮化硅（SIN X）目前在片上光谱中起着重要作用，是可见/近红外（MR）平台的首选材料[1]。然而，sin x在蓝色/紫外线波长下遭受高吸收损失[2]。已经努力研究了在紫外线波长的波导，但紫外线平台仍处于起步阶段。对于理想的光子平台，低损耗和单模操作对于结合芯片上多个光学组件至关重要。最近，X。Liu等[3]报道了一个单晶AIN平台。从k = 390 nm处的出色胶片质量，中等的波导损失为8 db/cm。然而，即使使用电子束光刻，大波导维度和高指数（N）值为2.2也会导致多模式引导。相反，使用原子层沉积（ALD），氧化铝（A10 X）具有较低的折射率值，高于220 nm [4]的高透明度，可以很好地控制A10 X膜的均匀性和厚度。G.N. West等。 在“ k = 371 nm [5]时，以令人印象深刻的低损失为〜3 db/cm的A1G X波导，需要步进光刻来进行模式波导，然后才能实现单个模式操作。 在402 nm的波长下证明了5 dB/cm的传播损失。G.N.West等。 在“ k = 371 nm [5]时，以令人印象深刻的低损失为〜3 db/cm的A1G X波导，需要步进光刻来进行模式波导，然后才能实现单个模式操作。West等。在“ k = 371 nm [5]时，以令人印象深刻的低损失为〜3 db/cm的A1G X波导，需要步进光刻来进行模式波导，然后才能实现单个模式操作。在402 nm的波长下证明了5 dB/cm的传播损失。此外，它们的平台将氧化硅（Sio X）的实现为硬面膜，后来将其作为顶级层面。尽管这将有效地降低核心和覆层之间的指数对比，然后减少散射损失，但Sio X-覆层不可避免地会抑制平台的生物感应电位。在本文中，我们提出了由常规接触光刻（Karl Suss Ma6对准器）制造的空气层单模A10 X波导。在实施昂贵且耗时的步进光刻之前，该A10 X平台利用了一种高效且具有成本效益的光刻工具来制造紫外线/紫罗兰色频谱设备的研究原型。
NPL 报告 QM119 环境部...
1996 年 3 月 NPL 报告 QM 119 环境部技术合作伙伴 - 技术基础设施计划 - 窗框结构热性能设计工具的验证：通过商定的测量程序进行独立验证。第一阶段报告 - 比较由隔热铝框、PVC-U 框和硬木框组成的三个窗户系统的测量和模拟 U 值。Ray Williams（国家物理实验室）Richard Harris（窗户和覆层技术中心）摘要本报告总结了上述项目第一阶段的结果。使用 CEN/TC 89 N 216E rev 中指定的程序在 NPL 壁式防护热箱中测量三个窗户系统的 U 值和表面温度。与 CWCT 使用 prEN 30077 第 1 部分和第 2 部分中规定的程序计算和模拟的结果进行了比较。测量和模拟的 U 值之间的一致性表明良好，使用简化程序计算的 U 值与测量的 U 值之间的一致性也足够。提出了一些建议来改进 prEN 30077 的第 1 部分和第 2 部分。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。