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核设施材料和部件的老化管理
材料和部件老化对于核电站和其他核设施的安全、可靠和经济运行至关重要。老化会影响检查频率、部件维修或更换频率，并最终影响核设施的使用寿命。太平洋西北国家实验室 (PNNL) 的科学家和工程师了解老化的重要性，并运用我们的专业知识开发更坚固的材料，了解材料降解的条件，在缺陷导致故障之前检测出缺陷，并开发修复或减轻老化相关损坏的技术。在 PNNL 进行的研究和开发支持了美国目前运行的轻水反应堆 (LWR) 机组的持续运行，并可以支持部署未来更安全、更经济的核系统。
弹性部件-3d-打印.pdf
直到最近，弹性体 3D 打印仍面临诸多挑战，阻碍了其用于生产最终用途部件的适用性。其中一个重大问题是光聚合物弹性体的撕裂强度低，这限制了它们承受机械应力的能力，导致打印件易碎。此外，这些光聚合物弹性体的回弹性低，缺乏许多实际应用所需的弹性和回弹性。此外，所有类型的弹性体可用的材料属性范围有限，限制了设计师和工程师的材料选择。为了应对这些挑战，3D 打印中使用的热塑性弹性体表现出明显的各向异性，导致不同方向上的机械性能不一致。
引信、点火安全装置和其他相关部件...
331D 的测试配置文件基于最新测量结果。附录 B3.1 中增加了针对火炮的战术地面车辆振动测试参考，参考 ITOP 1-2-601。附录 C.8.1 中的泄漏测试也已更新，用放射性同位素方法取代了卤素气体方法。附录 F 中现在引用了几种联合军械测试程序 (JOTP)，F5 中引用了一种称为电气应力测试的新测试，该程序发布为 JOTP 053。陆军、海军和空军的安全审查机构最近要求进行此测试。附录 G 增加了一个新部分 (G5) 以及一些编辑更改/澄清。此外，还添加了一些定义以支持此标准对点火安全装置以及起爆系统其他组件的适用性。整个文档中都进行了拼写更正和澄清。
重要部件的名称 安装肩带
现有的科学证据并未表明使用低功率无线设备会导致任何健康问题。但是，没有证据表明这些低功率无线设备绝对安全。低功率无线设备在使用时会发射微波范围内的低水平射频能量 (RF)。高水平的 RF 会对健康产生影响（通过加热组织），而不产生加热效应的低水平 RF 不会对健康造成已知的不良影响。许多关于低水平 RF 暴露的研究均未发现任何生物学效应。一些研究表明可能会发生一些生物学效应，但这些发现尚未得到进一步研究的证实。DC-G97（HMN 为 1PJ2402）经过测试，符合 ISED 为非受控环境规定的辐射暴露限制，并符合 ISED 射频 (RF) 暴露规则的 RSS-102。
在扭矩下生产三组分部件
Barnes Group Barnes Molding Solutions 是 Barnes Group 的一个战略业务部门，该集团旗下拥有 Männer、Synventive、Thermoplay、Priamus、Gammaflux 和 Foboha 等公司，其中包括注塑成型领域（模具制造、热流道、温度控制和过程控制）的知名品牌。该集团在欧洲、中国和美国拥有自己的制造基地。母公司 Barnes Group (USA) 是高度工程化的产品和工业解决方案的供应商。www.BGInc.com
建筑、暖通空调、消防和部件 – SBD-118
a. 监理专业人员 – 如果建筑面积为 50,000 立方英尺或更大（SPS 361.40），我已根据 SPS 361.40 被业主聘为监理专业人员，负责监督合理的现场观察，以确定施工是否基本符合已批准的计划和规范。施工完成后，我将向计划审查机构提交一份书面声明，证明据我所知，施工是否基本符合已批准的计划和规范。如果我不再与此项目有关联，我将提交一份合规声明（SBD-9720），通知计划审查机构并说明当前的合规状态。
机器学习预测增材制造部件的机械行为
航空航天 [ 1 ]、汽车 [ 2 ]、电子 [ 3 ]、医药 [ 4 ]、建筑 [ 5 ] 和医疗保健监测 [ 6 ]。根据美国材料试验协会 (ASTM) 的定义，AM 分为七种工艺：粘合剂喷射、板材层压、直接能量沉积、材料挤出、粉末床熔合、材料喷射和大桶光聚合[ 7 ]。基于 AM 的应用，该领域已对不同工程方面进行了研究。例如，最近的研究工作研究了可持续性 [ 8 ]、机械强度 [ 9 ]、环境影响 [ 10 ] 和不同的焊接应用 [ 11 ]。由于 AM 加工参数（例如粉末大小、打印速度、层厚度、激光功率和光栅方向）对 3D 打印部件的结构完整性和机械性能具有至关重要的影响，因此已经使用不同的方法来优化这些参数并预测打印部件的机械行为 [12 e 17]。例如，最近在 [16] 中，基于一系列拉伸试验确定了 3D 打印聚合物复合材料的强度和刚度。此外，还记录了纤维取向对所检查部件机械性能的影响。在 [17] 中，从微观和宏观层面研究了工艺条件对 3D 打印复合材料制造的影响。在此背景下，基于材料挤出技术打印了短碳纤维增强聚合物复合材料。基于图像的统计分析用于微观结构表征（例如纤维体积分数）。此外，还使用蒙特卡洛采样方法来丰富数据集。结果表明，工艺参数对孔隙产生和孔隙体积分数分布起着至关重要的作用。文献调查显示，与实验实践并行，数值模型和不同的人工智能 (AI) 方法也已用于研究 3D 打印部件的性能特征 [18 e 21]。例如，在 [22] 中，采用 3D 有限元模型来确定工艺参数对陶瓷材料 3D 打印中熔池轮廓和焊珠形状的影响。同时，提出了一种基于物理的分析模型来评估增材制造金属零件中的残余应力 [23]。为此，使用温度分布预测来评估该过程的热特征。据报道，热应力用作计算残余应力的输入。这些先前的研究表明，进行的模拟仅集中在 AM 过程的一个或两个方面。由于快速准确地预测所有机械性能和某些制造方法的整个过程是不切实际的，因此人们使用了数据驱动模型，其统一称为机器学习 (ML) [ 24 和 28 ]。机器学习是一门跨学科的学科，是人工智能的一个分支，它通过算法学习促进了低成本计算[29]。在机器学习方法中，不需要一长串基于物理的方程，而是使用以前的数据。基于机器学习方法的优势，它们已在增材制造领域用于不同目的[30e39]。例如，在[30]中，提出了一种混合机器学习算法来推荐3D打印部件的设计特征。通过3D打印汽车部件的设计检验了所提出的方法。经验不足的设计师可以在设计阶段使用所述方法。基于建议的增材制造设计特征，机器学习算法的功能
美国航空部件公司是第二代...
我们许多值得信赖的客户都因该行业固有的较长的工厂交货期而备受困扰。我们创新的制造方法可让客户快速获得优质产品，交货期更短，最低订购量 (MOQ) 更低。因此，我们的客户能够更快地完成项目，并最大限度地减少通常行业标准设定的不确定性和不可靠的期望。
是否存在...
目的：心理因素，包括心理困扰和福祉，与心脏代谢疾病风险有关。在这里，我们检查了一个心理过程，即个人如何应对压力源与已被研究的风险有关。方法：2004年至2006年，在美国中年生活中没有心脏病和糖尿病的2,142个诊断者完成了验证的应对库存，评估了六种策略（积极的重新诠释和增长，积极应对，计划，计划，专注于情绪，否认，拒绝，行为否认）和相关的辅酶。作为应对较高性的代理，参与者也被分类为使用这些策略的较低，中等或更大的可变性。心脏病和糖尿病在2013年至2015年记录。logistic回归对调整后的优势比（AOR）和95％的心脏病和糖尿病的置信区间（CI）分别进行了应对暴露。结果：在社会人口统计学调整模型中，更多地使用较低糖尿病风险的适应性策略（例如，阳性重新解释和生长：AOR = 0.83; 95％CI [0.72，0.96]）;不良适应性策略的估计性较弱，所有策略与心脏病无关。应对变异性的所有关联均为无效。在二次分析中，更多地使用自适应策略会预测受过教育的参与者的心脏病风险降低（例如，积极应对：AOR = 0.71; 95％CI [0.55，0.92]），而女性中只有较低的糖尿病风险仅在女性中（例如，aor = 0.75; aor = 0.75; 95％; 95％ci; 95％CI [0.961，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91，0.91]）。的结果是对健康，行为和社会因素进行调整。结论：调查结果表明，应对心脏病和糖尿病的联系中的性别和教育差异。未来的研究应重新识别适应性策略可能对某些人群的健康更有效。
