2025年7月17日，荷兰格罗宁根大学的研究人员开发了一种低成本、可扩展的方法，利用3D打印模型、振动分析和机器学习来检测风机叶片的故障。该研究通过使用PLA材料制作的NREL 5MW叶片的缩放复制...
2025年7月16日，来自格罗宁根大学的研究人员开发了一种低成本、可扩展的方法，利用 3D打印模型、振动分析和机器学习来检测风力涡轮机叶片的故障。这项研究展示了如何使用 PLA 制造的 NREL 5...
骨组织工程中，骨诱导性支架的关键结构因素和参数尚未明确，孔隙结构的复杂性与多样性导致其与骨诱导性的关系模糊，缺乏支架结构设计的指导方针和数据支持，制约了高性能骨再生材料的发展。来自四川大学张兴栋院士/朱向东研究员团队利用DLP...
本研究论文聚焦机器学习辅助高细胞密度生物打印硬度预测。细胞负载水凝胶的生物打印是组织工程中一个迅速发展的领域。数字光处理(DLP)三维(3D)生物打印技术的出现革新了复杂三维结构...
2025年2月21日，加拿大多伦多大学应用科学与工程学院的研究人员利用机器学习设计出纳米结构材料，这种新材料既具有碳钢的强度，又具有泡沫塑料的轻盈特质，在汽车、航空航天等多个行业有着巨大应用...
随着机器学习领域的不断发展，新的算法和技术不断涌现。关注和研究这些新型机器学习算法在增材制造金属材料疲劳寿命预测中的应用潜力，如深度强化学习、图神经网络等，充分发挥其在处理复杂数据和挖掘深层次规律方面的优势，为解决增材制造金属材料疲劳性能预...
作者：刘尧，高祥熙，朱思铫，何玉怀，许巍单位：中国航发北京航空材料研究院 近年来，增材制造技术不断提升，但增材制造件内部随机分布的缺陷仍难以完全避免。微小缺陷对疲劳性能的影响难以通过传统物理模...
2024年11月21日，来自昆士兰科技大学 (QUT) 的生物医学工程师开发出一种新的自动化方法，可大幅推进熔融电写技术(MEW)的发展。熔融电写技术是一...
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