Spectra 航空航天与国防
Spectra Aerospace and Defense , LLC是一家新成立的公司,收购了Argon Corporation,该公司是一家为机载、海军和陆基军事应用提供坚固耐用的计算和显示解决方案的制造商。新公司将扩大Galleon的能力,同时保持其客户服务模式。该公司提供坚固耐用的计算解决方案,以满足国防工业的要求。其主要产品线包括高速数据采集、高密度存储和复杂信号记录系统。
内容
其核心业务是航空航天和国防电子行业
该公司为商业、军事和政府组织制造组件和系统。该公司有四个部门:仪器仪表、数字成像和工程系统。仪器部门提供监测和控制仪器,而数字成像部门则提供成像有效载荷和系统。航空航天和国防电子部门生产电子元件和通信产品,工程系统部门设计、建造和支持工程系统。
Spectra 航空航天与国防
Teledyne是全球领先的电子和通信产品供应商。其三个部门包括制造相机和传感器的数字成像部门,以及为航空航天和国防工业提供通信和电子元件的航空航天和国防电子部门。工程系统部门提供复杂的制造解决方案。其总部位于加利福尼亚州千橡市。该公司通过四个部门运营:仪器部门、数字成像部门和工程系统部门。
Spectra Aerospace and Defense 为政府和军事用户提供信息
该公司专注于为无线系统提供产品,包括军事和商业系统。其子公司分为四个部门:航空航天和国防电子部门、数字成像部门和工程系统部门。仪器仪表部门专注于传感器和摄像头的设计、制造和集成,而工程系统部门则开发复杂的制造解决方案。
Spectra Aerospace and Defense 的网站提供一系列支持军事和公共部门的产品和服务。订阅者可以在线阅读本杂志,也可以在PC或移动设备上下载。该公司的网站提供其产品的数字版和印刷版。全面搜索公司网站将产生最相关的信息。该网站还包括指向专业国防和太空应用的链接。
Spectra 航空航天与国防
Spectra Aerospace and Defense 的在线版每周出版一次。其产品旨在满足军用和民用工业的需求。通过整合它们,该公司帮助军事和民用部门实现了他们的目标。此外,它还为各种应用提供了一系列创新的解决方案。该公司的使命是实现工业增长市场。其四个部门包括数字成像、航空航天和国防电子以及工程系统。
Spectra Aerospace and Defense 收购 Galleon Embedded Computing
Spectra Aerospace and Defense, LLC是一家多元化的设计者和制造商,提供高度工程化的航空电子设备和电子解决方案。该公司主要服务于国防技术和航空航天市场。Spectra 多样化的专有产品和服务组合支持任务关键型数据收集的整个数据采集生命周期。该公司的产品用于军事、商业和研发计划。提供坚固耐用的计算解决方案的 Argon 部门是 Spectra 的子公司。
Spectra A&D Holdings LLC 成立于 2021 年 2 月,是一家多元化的航空电子和电子解决方案设计商和制造商。该公司最近宣布将收购Galleon Embedded Computing,这是一家坚固耐用的嵌入式计算系统的欧洲供应商。此次收购将扩大Galleon的能力,同时保持其以客户为中心的方法。Galleon 成立于 2000 年,专注于高速数据采集、高密度存储和复杂信号记录系统。
Spectra将成为一家多元化的航空电子解决方案提供商,拥有涵盖整个数据采集生命周期的多样化专有产品组合。这将是Vance Street Capital的III L.P.的第三项平台投资,并将成长为航空电子和电子解决方案的领先供应商。对Argon的收购是其成立以来的首次战略补充。两家公司拥有相同的关键任务愿景,并将帮助公司成长和发展成为其市场的全球领导者。
南洋理工大学研发一种评估3D打印金属零件质量的新型成像方法
新加坡南洋理工大学(NTU Singapore)的研究人员研发了一种快速且低成本的成像方法,用于评估3D打印金属零件质量。这种方法可以分析3D打印金属零件的结构以及材料质量。
大多数3D打印金属合金由无数微观晶体组成,这些晶体在形状、大小和原子晶格方向上都有不同之处。通过绘制这些信息,科学家和工程师可以推断出这种合金的性能,比如强度和韧性。这就像是观察木纹,当木纹在同一方向上连续时,强度和韧性最强。
这项由南洋理工大学创造的新技术可以使航空航天部门受益——能够对涡轮、风扇叶片和其他关键部件进行低成本的快速评估,这对维护和检修行业有重大意义。
然而到目前为止,在3D打印金属合金中分析“微观结构”一直是一个费时费力的过程,通常是使用扫描电子显微镜进行测量来实现的,扫描电子显微镜的成本在10万到200万新币之间。
但是由南洋理工大学的Matteo Seita助理教授和他的团队开发的新型合金成像方法只需几分钟即可提供质量分析。他们使用了一个由光学相机、手电筒和笔记本电脑组成的系统,该系统运行该团队开发的专有机器学习软件,总成本约为2.5万新币。
这个方法首先需要用化学物质处理金属表面以揭示其微观结构,然后将样品面向相机放置,用手电筒从不同方向照亮金属,拍摄多幅光学图像。然后,该软件会分析不同金属晶体表面反射的光产生的图案,并推断出它们的方向。整个过程大约需要15分钟。该团队的发现已发表在《npj计算材料学》(npj Computational Materials)上。
“通过使用低成本且快速的成像方法,我们可以很容易地分辨出好的3D打印金属零件和有缺陷的零件。目前,除非我们详细评估材料的微观结构,否则我们不可能分辨出其中的区别,”南洋理工大学机械与航空航天工程学院和材料科学与工程学院的助理教授Seita解释道。“即使两个3D打印的金属零件可能是使用相同的技术生产的,并且具有相同的几何结构,但他们绝不相同。从理论上讲,这类似于两个原本相同的木制物件可能各自拥有不同的纹理结构。”
新的成像方法改进了3D打印认证和质量评估。Seita助理教授认为,他们创新的成像方法可能简化3D打印生产的金属合金零件的认证和质量评估。
3D打印金属零件最常用的技术之一是使用高功率激光熔化金属粉末,并将它们一层一层地熔合在一起,直到打印出完整的产品。
然而,微观结构以及由此产生的印刷金属的质量取决于许多因素,包括激光的速度或强度,在下一层熔化之前金属冷却的时间,甚至使用的金属粉末的类型和品牌。这就是为什么由两台不同的机器或生产车间打印的相同设计可能会导致不同质量的零件。
Seita助理教授和他的团队开发的“智能软件”没有使用复杂的计算机程序来测量采集到的光信号中的晶体方向,而是使用一个中性网络来模拟人脑如何形成联想和处理思维。然后,该团队使用机器学习为该软件编程,为其提供数百张光学图像。
他们的软件最终学会如何根据光从金属表面散射的不同,从图像中预测金属中晶体的方向。然后创建一个完整的“晶体取向图”,该图提供了有关晶体形状、大小和原子晶格取向的全面信息。
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