Bewerbung mtla ausbildung Muster

Bahun, C. J. & Engquist, R. D. Metallurgische Anwendungen von Lasern. In IRE Proc. Natl. Electron. Conf. vol. 18 607–619 (1962). In der Literatur wird die Instabilität des Schlüssellochs aufgrund der hohen Wahrscheinlichkeit, dass Dampf gefangen wird, als eine Hauptquelle für Porosität angesehen11,20,47.

In der vorliegenden Arbeit verschmolzen jedoch die Poren, die sich während eines instabilen Schlüssellochs bildeten, meist mit dem Schlüssellochkanal und verschwanden (Abb. 3A, t = 9 ms). Dieses Verhalten erklärt sich dadurch, dass die bei unserer Arbeit verwendete Geschwindigkeit (1,5 mm/s) viel niedriger war als die Geschwindigkeit, die bei realen Schweißanwendungen verwendet wird, die in der Regel Hunderte von Millimetern pro Sekunde beträgt3,47. In unserem experimentellen Zustand konnten die Poren nicht weit weg vom schwankenden Schlüssellochkanal reisen und waren daher anfällig für eine Verschmelzung mit dem Kanal. Eine andere typischerweise gemeldete Quelle der Porosität ist durch den schnellen Zusammenbruch des Schlüssellochkanals am Ende des Prozesses, was oft dazu führt, dass Dampf im Schmelzbecken gefangen wird und Poren bildet11,48,49. Dieses Phänomen wurde auch in unserer Arbeit beobachtet und ist in Abb. 3A, t = 10–10,5 ms zu sehen. Die resultierende Pore ist durch einen schwarzen Pfeil gekennzeichnet.

Eine Gruppe aus jedem Faltungs-Layer, jeder Feature-Map und einem Pooling-Layer besteht aus einem selbst-feature-Extraktionsblock (Abb. 2C, 1) des CNN. Im Vergleich zu den regulären neuronalen Netzwerken bietet dies eine bessere Möglichkeit, nach den repräsentativsten Mustern in den Daten zu suchen28,29. Es wird durch Abstimmung der inneren Parameter (d.h. neuronale Gewichte) der lokalen Filter in den Faltungsschichten während des Trainings durchgeführt. Die Reihenfolge der selbstfunktionalen Extraktionsblöcke (Abb. 2C, 1) ermöglicht eine multiskalige Datenanalyse. Der Ausgang der selbstfunktionidenden Extraktionsblöcke kann dann in ein normales, voll vernetztes Netzwerk eingeteilt werden (Abb.

2C, 2). In der vorliegenden Studie wurde zu diesem Zweck eine versteckte Schicht verwendet, während die Ausgabe nach einer endgültigen Softmax-Schicht beobachtet wurde (Abb. 2C, 3)29. Ein weiteres interessantes Ereignis, nämlich die Entfernung der Poren, wurde auch während der Experimente beobachtet. Abbildung 4 zeigt die Röntgen-Röntgenbilder von zwei aufeinanderfolgenden Laserpulsen in einem weiteren Experiment mit 10 ms Pulsdauer und 1 kW Laserleistung. Die Bildung einer Pore am Ende des ersten Laserpulses (Abb. 3A) ist bei t = 10,5–12 ms zu beobachten. Interessanterweise verschmilzt die Pore mit dem Schlüssellochkanal, der durch den zweiten Impuls gebildet wird, und verschwindet, wie in Abb. 3B, bei t = 3,3–6,9 ms dargestellt.

Dieses Phänomen wurde auch von Zhao et al.51 durch post-mortem-Inspektion eines Werkstücks berichtet, das zwei aufeinanderfolgenden Laserschweißnähten unterzogen wurde. Neben den guten Klassifizierungsraten sind weitere Stärken des gegenwärtigen Ansatzes die Echtzeitleistung und die Bereitschaft zur industriellen Umsetzung. Erstens erfordert die Berechnung für jede Klassifizierung nur 2 ms, was auf die Möglichkeit hindeutet, den Prozess in Echtzeit zu verfolgen. Zweitens machen die kostengünstigen Einbettungen von Algorithmen in die parallele Computerhardware solche Systeme bereit für die reale Nutzung. Bei der praktischen Anwendung dieses Ansatzes muss die Röntgenbeobachtung nur einmal verwendet werden, um eine Bibliothek von Funktionen für verschiedene Regime/Ereignisse von Interesse zu erhalten. Danach kann das Echtzeit-Überwachungssystem mit einfachen und kostengünstigen Sensortechniken arbeiten, wie in der vorliegenden Arbeit vorgeschlagen. Um die Verallgemeinerungsfähigkeiten des Überwachungssystems zu untersuchen, wird die Möglichkeit, das auf einem Material geschulte Modell auf andere anzuwenden, in zukünftigen Arbeiten angesprochen. Es muss betont werden, dass dieser Ansatz auch eine mögliche Lösung für die Überwachung anderer laserbasierter Prozesse wie additive Fertigung, Laserbohren und Laserschockpeening ist. Um an der Ausbildung zum MTLA (Medical Technical Laboratory Assistant) teilzunehmen, benötigen Sie ein Diplom von einer sogenannten “Realschule” oder einer gleichwertigen Schulausbildung sowie die Fähigkeit, die körperlichen und gesundheitlichen Anforderungen für Auszubildende zu erfüllen, die für die Ausübung der Arbeit benötigt werden.