上传时间：2025-07-15 浏览次数： 2

      铝铸造方法的可靠性和质量提供至关重要的环节。
      第一个项目与加州大学尔湾分校、加州Adjacency ML Analytics和Objective Inc开展合作，旨在发展一个基于图片识别的机器学习工具，从而诊断铝铸件的缺陷。该工具会让用户更加快速地辨别和诊断铝砂铸件的缺陷，增加良品率。该项目的第二个目标则是获取和完善当下铝行业质量从业人员的专业知识，并将经验迅速地转化到下一代铝金属铸造机当中。该项目的成功将会加快铸造过程，缩短订货交付时间，改良铸件质量并降低成本。
      第二个项目则与PDA进行合作，旨在为各合金建立数据集，这些合金将会被收录到《金属材料性能发展与标准化手册》（MMPDS）和《铸造合金数据库搜索》（CADS）中。该数据集囊括合金的化学、机械性能以及其它的设计特点，将会为美国国防部最终用户提供谱系化数据，从而采用C355-T6铝合金铸件实现设计，且无需强度折减系数，并通过结构优化进一步提升性能
      第三个项目与密苏里科技大学进行合作，旨在为铝精铸件的自动化生产发展一个尖端集成化工具，这对美国国防部至关重要。具体的改进方法为在陶瓷型壳中嵌入光纤传感器，以实时检测各个工艺环节的温度以及应变。该数据将用于构建型壳制备和铸件成型过程的数字化映射。

      该研究由美国铸造协会赞助，是铝铸件性能倡议（ACPI）、新兴金属铸造解决方案（EMCS）项目的一部分，由以下单位联合资助：弗吉尼亚州贝尔沃堡国防后勤局信息作战司令部J68研发处及宾夕法尼亚州费城国防后勤局部队保障部。

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