Materials Design & Processing Communications由Hindawi与John Wiley & Sons公司联合出版，是一本纯开放获取期刊。

Material Design & Processing Communications的宗旨是传播并促进材料方面的研究，提升人们对新型设计方法、生产技术和故障预测模型技术的了解，并提高此类技术的适用性。

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A Survey of Machine Learning in Friction Stir Welding, including Unresolved Issues and Future Research Directions (2022)

https://www.hindawi.com/journals/mdp/2022/2568347/

作者：Utkarsh Chadha,School of Mechanical Engineering (SMEC),Vellore Institute of Technology,632014,Vellore,Tamilnadu,India等

搅拌摩擦焊（FSW）是一种将熔焊难度大的材料相焊接的方法。FSW主要属于一种高效的固相焊接法，能够加工出低成本、低形变焊缝。其焊缝质量和应力可通过计算所传递的热量来加以确定。近年来，大量研究人员开发了各种算法来优化制造技术。这些应用于搅拌摩擦焊工艺的机器学习技术，能在缺陷发生前做出预测。研究人员对自适应神经模糊干扰系统、回归模型、支持向量机和人工神经网络等机器学习方法进行了研究，旨在预测搅拌摩擦焊技术的误差百分比。本文中，研究人员利用人工神经网络（ANN）控制断裂失效，并利用卷积神经网络（CNN）来检测故障，从而研究机器学习技术在搅拌摩擦焊工艺中的应用。

Reduced Coefficient of Friction of Laser Surface Hardened AISI 4130 Steel Substrates (2022)

https://www.hindawi.com/journals/mdp/2022/7541853/

作者：Matheus Rodrigues Furlani,Mechanical Engineering Department,Federal University of Espirito Santo,Av.Fernando Ferrari 51,Vitoria ES 29075-910,Brazil等

尽管AISI 4130钢具有多种工程用途，但在传统热处理技术中淬透性一般。为此，本研究旨在确定在有或没有碳涂层（C）的情况下，进行特定激光表面处理（LST）后所得到的最终硬度和往复磨损摩擦系数（COF）。结果表明，裸露（B，无涂层）条件下因富碳等离子屏蔽而导致渗碳层深度较大。

Gear Tooth Root Bending Strength Estimation under the Assumption of Fatigue Limit Existence (2022)

https://www.hindawi.com/journals/mdp/2022/5056057/

作者：Luca Bonaiti Politecnico di Milano,Dipartimento di Meccanica,Via La Masa 1,Milano 20156,Italy等

能够正确预测齿轮故障，是实现轻型变速箱可靠性的关键。齿根弯曲疲劳是几种齿轮故障中最危险的一种，因为发生齿根弯曲疲劳意味着整个齿轮箱均已停止运转。研究人员在表征存在这种现象的齿轮时，最常采用的是单齿弯曲疲劳（STBF）强度试验。然而，进行STBF试验时，不存在滑动/滚动接触，且由于样本是齿而非齿轮，因此试验条件与实际情况之间有一定差异。本文利用相关统计数据，从第一齿开始估算齿轮SN曲线。

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