实验安全意识润入式培养模式研究——以现代控制工程课程为例

提高学生的实验室安全意识,对于“双一流”高校的建立必不可少。而当前,我国高等院校普遍也缺少行之有效的实验室安全教学管理模式及其相关的科研教育环境,所以在校生的实验室安全意识依然普遍淡薄。随着我国的高等教育建设进入了新时期的阶段,教学模式也取得了新的进展,共享体系的建立深入实施,而高等学校实验室安全意识教学管理工作也面对了全新问题。因此,在常规的安全教育之外,提出了一种润入式的教学模式,即交叉和融合,把实验安全意识融入到其他教学课程中,潜移默化的培养了高校研究生实验安全意识。

层间熨平法增强熔丝制造CF/PEEK复合材料的力学性能

为减小熔丝制造(FFF)3D打印碳纤维增强聚醚醚酮(CF-PEEK)复合材料的孔隙率,提高其力学性能,提出一种层间熨平方法,即打印完一层后,喷嘴不挤出材料,并再次在这一层表面压过“熨平”。采用FFF工艺制备了CF/PEEK复合材料试样,通过单因素试验研究了扫描间距和层间熨平角度对CF/PEEK复合材料力学性能的影响。使用微米X射线三维成像系统对试样的内部孔隙缺陷进行表征。结果表明,当扫描间距为0.3 mm,纤维质量分数为10%时,无熨平CF/PEEK试样的孔隙率为1.91%,拉伸强度为78.5 MPa,弯曲强度为111.2 MPa。采用层间熨平法可以显著降低CF/PEEK复合材料试样的孔隙率,提高其力学性能。0°和90°熨平后,扫描间距为0.5 mm的CF/PEEK试样的孔隙率分别降低了74.08%和72.48%,拉伸强度分别提高了49.89%和41.98%,弯曲强度分别提高了20.66%和15.99%。当纤维质量分数为10%时,扫描间距0.3 mm的CF/PEEK试样的力学性能最佳,0°熨平的拉伸强度为90.9 MPa,90°熨平的弯曲强度为126.1 MPa。研究表明,层间熨平是一种降低孔隙率和提高力学性能的简单而有效的方式。

合流区智能网联汽车协同控制方法综述

车辆进行交会的区域被指定为上匝道合流区。如果主线和匝道交通流密度达到饱和,匝道合流区的交通效率就会急剧下降。智能网联技术作为当前的交通上的研究热点,依靠智能网联汽车(connected-automated vehicle,CAV)的高精度运动控制和高效率通信,可以显著地提高合流区的通行效率。针对三种不同的控制范式:反馈控制、最优控制和强化学习,对CAV使用的融合策略进行了评估。通过对现有研究的回顾,总结了三种方法在这种情况下的不足之处,并给出了具体的改进措施。此外,全面地总结了这一特定科学领域的最新发展和趋势。

激光增材制造316L从单层到多层沉积的热行为模拟与实验研究

基于ABAQUS软件构建激光金属沉积(laser metal deposition,LMD)316L不锈钢增材制造的有限元模型,采用生死单元和双椭球移动热源结合的方式进行数值模拟,研究单道单层LMD过程中的温度场以及不同工艺参数对温度场、不同区域特征点温度梯度的影响。进一步探究了单道多层LMD过程中熔池的温度变化和各层之间的热循环规律。设计相关实验,验证数值模拟结果。结果表明:降低扫描速度或提高激光功率,熔池作用范围会变大。激光功率对温度梯度影响更大,尤其是纵向温度梯度。随着LMD层数的增加,且由于往复扫描的工艺路径,温度梯度显著增加,因此成形零件容易发生弯曲变形。单道多层薄壁件的整体形貌进一步说明了LMD温度梯度模拟的准确性。

数据驱动的变压器生产物料智能配送研究

在传统变压器离散装配车间信息化、数字化、智慧化转型的背景下,生产物料的高效智能配送是亟待解决的问题。提出了一种物料备料、路径决策二阶段的生产物料智能配送方法,将物料配送任务分为生产物料备料阶段及生产物料路径自决策阶段。在生产物料备料阶段,提出了基于Adam优化LSTM循环神经网络的变压器生产物料备料时间预测模型,利用生产物料相关时序性数据将Adam优化后的LSTM循环神经网络模型进行训练,准确可靠地实现了对下一阶段生产物料需求时间的预测。在生产物料配送路径自决策阶段,运用五点三次法改进的A*算法生成了路径平滑,转向较少的配送路径。最后,以某变压器离散制造车间为对象,验证了生产物料的智能化配送方法。

基于多智能体强化学习自动合流控制方法研究

对于智能网联车辆(connected automated vehicle,CAV)来说,上匝道合并是一项具备挑战性的任务,考虑到未来一段时间内有CAV和人工驾驶车辆(human-drive vehicle,HAV)的混合交通将存在于更多的交通场景中。根据合流区交通特性,将多车协同汇入表示为马尔可夫决策过程,建立了同时考虑车辆安全和效率的奖励函数。基于分布式多智能体强化学习(muti-agent reinforcement learning,MARL)框架提出中心式训练分散式执行的改进框架(centralized training and decentralized execution,CTDE)的MARL算法框架,节省了单智能体上的计算资源。建立基于两种框架的优势动作评论家(advantage actor critic,A2C)和近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)两种控制算法。仿真实验结果表明,所建立的改进算法的整体性能优于原算法,提升了车辆平均行驶速度,满足最小车头时距同时降低了碰撞率和汇入等待时长,满足了合流区车辆的通行安全和提高了通行效率。

基于三周期极小曲面晶胞梯度支架的设计及力学性能

背景:现阶段骨软骨一体化支架的弹性模量与天然骨软骨相差较大,植入人体后会引起应力遮蔽现象,从而导致植入物松动变形,影响骨软骨组织修复。轴向三周期极小曲面晶胞梯度支架可与人体骨软骨组织孔隙率及弹性模量相匹配,为骨软骨支架设计提供一种新的思路。目的:研究不同晶胞种类和孔径结构对晶胞梯度支架力学性能的影响。方法:使用Gyroid(G)型、Diamond(D)型Primitive(P)型3种基础晶胞,通过三周期极小曲面数学建模,在梯度区域使用不同尺寸、不同种类晶胞,共计构建6种晶胞梯度支架(G-2P-4D、P-2D-4G、D-2P-4D、G-2D-4P、P-2G-4D、D-2G-4P),进行力学实验及仿真模拟实验,评估支架的力学性能,通过计算流体动力学仿真得到了支架内流体的流动性能参数。结果与结论:有限元力学仿真和轴向压缩实验表明,P-2G-4D型与P-2D-4G型梯度支架的弹性模量相较高,分别为148.67 MPa和152.1 MPa,能够承受较高的轴向载荷,提高植入物的力学稳态;D-2P-4G型梯度支架应力分布最为均匀,可有效减少应力集中,使得连接函数区域均能够有效传递应力,减少应力遮蔽;G-2D-4P型梯度支架流动速率变化最小,为0.10-0.48 mm/s,渗透率较高,有利于植入后体液在支架内部流动。基于三周期极小曲面的晶胞梯度支架设计为骨软骨支架设计提供了新思路,仿真分析结果也为支架植入人体后的骨整合预测提供了参考。

桡骨远端C1型骨折三种内固定方式的有限元分析

背景:桡骨远端C1型骨折属于关节内不稳定型骨折,治疗上存在较大的难度。目前对桡骨远端骨折不同内固定接骨板的临床研究较少,缺乏多种内固定接骨板的生物力学对比研究,在内固定接骨板的选用上仍存在争议。目的:通过有限元分析法比较不同内固定接骨板在桡骨远端C1型骨折治疗中的生物力学特性。方法:使用一名健康女性志愿者的桡骨模型,顺序导入Mimics 21.0、Geomagic Wrap 2017、Solid Works 2021等软件进行处理,制作桡骨远端C1型骨折模型。根据厂家提供的接骨板数据,分别建立桡骨远端掌侧斜T形锁定板、桡骨远端掌侧蝶形锁定板、桡骨远端掌侧万向锁定板和螺钉的三维模型,并且和骨折模型进行装配,在ANSYS 19.0中赋予材料属性,设定各接触面相互作用关系并定义载荷及边界条件,模拟其腕关节压缩、背弯、掌屈和扭转等4种载荷工况,比较其生物力学性能。结果与结论:①3组内固定模型在4种载荷工况下,内固定模型整体位移主要集中在桡骨远端关节面上;模型在背弯、掌屈和扭转载荷工况下的最大位移是轴向载荷下位移的2-6倍,表明轴向载荷工况下内固定系统最稳定;②内固定上的应力远大于骨折块上的应力,内固定物应力主要集中于接骨板在骨折断端附近区域,其中万向锁定板和蝶形锁定板应力分布较为均匀,斜T形锁定板应力集中现象最为明显;③在压缩和扭转载荷下,骨折块的应力主要集中在螺钉孔周围,掌屈和背伸载荷下则是从桡骨远端向近端逐步扩展;在同样的载荷工况下,斜T形锁定板固定状态下骨折块应力最大,万向锁定板固定系统骨折块所受应力峰值最低,蝶形锁定板与万向锁定板固定状态下的骨折块峰值应力仅仅相差0.2-6.0 MPa;④相比于斜T形锁定板和蝶形锁定板,万向锁定板在桡骨远端C1型骨折内固定中应力分布更均匀,固定模型关节面位移更小、稳定性更佳。

麦克纳姆轮农业机器人路径跟踪——基于改进野马算法

针对麦克纳姆轮农业机器人在智能大棚中的路径跟踪问题,建立了运动学模型和动力学模型,设计了一种新型的双环比例微分-分数阶比例积分导数(Proportional Derivative-Fractional Order Proportional-Integral Derivative,PD-FOPID)控制器对全局路径进行动态跟踪控制。对于控制器参数多且整定困难的问题,首先采用帐篷映射初始化种群策略、精英主义记忆策略、动态余弦权重策略和柯西—高斯变异策略对原始野马算法进行改进,然后利用略改进野马算法(Improved Wild Horse Optimizer,IWHO)对控制器最优增益参数优化。实验结果表明:所开发的算法在探索和开发阶段方面性能优异,且PD-FOPID控制器在整定工作中表现突出。路径跟踪仿真证明,设计的双环PD-FOPID控制器比FOPID控制器更具显著的优势,能够避免动态误差累积,快速响应调整到规划路径,在提高农业大棚机器人路径跟踪控制质量方面具有巨大的潜力。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

基于TRIZ与可拓创新方法的机械产品概念设计方法研究

提出一种机械产品概念设计的创新方法,对概念设计阶段进行细分,将发明问题解决理论(TRIZ)与可拓创新方法的优势相结合,建立了基于两者的概念设计过程模型。通过建立用户需求基元模型与共轭分析法,确定产品的需求与功能之间的关联性,构建产品功能分解树,得到根源冲突;然后运用TRIZ工具集提取工程参数查询对应的原理解,通过可拓变换生成多种概念方案;最后利用优度评价法,实现对概念方案的量化评价与优选。以小型管道清淤机器人为例进行系统的创新设计,验证了该方法实用性和有效性。

深度强化学习求解移动机器人端到端导航问题的研究综述

自主导航是移动机器人完成复杂任务的前提和基础,传统的自主导航系统依赖于地图的精度,无法适应高度复杂的作业和服务场景。移动机器人不依赖先验地图信息,通过深度强化学习与环境交互学习能够自主决策的端到端导航方法成为新的研究热点。大多数现有的分类方法不能全面地总结端到端导航问题的挑战和机遇,根据端到端导航系统的特点,将导航问题的挑战归结为导航智能体感知能力差、学习效率低和导航策略泛化能力弱等关键问题,阐述了端到端导航系统的研究现状和发展趋势,分别详细介绍了近年来针对这些关键问题的代表性研究成果,并对其优势和不足进行了归纳总结。最后,从视觉语言导航、多智能体协同导航、融合超分辨率重建图像的端到端导航和可解释性端到端导航等方面展望了移动机器人端到端导航的未来发展趋势,为移动机器人端到端导航的研究和应用提供一定的思路。

基于胡麻油工作液电火花成形加工可行性研究

传统的电火花工作液煤油或碳氢矿物油等,存在加工效率低、表面质量差且环境污染和资源消耗等问题。而绿色可持续制造也是当今发展的主要趋势。因此文章提出利用植物油胡麻油为工作液在电火花成形加工中的实验研究,旨在实现绿色可持续电火花加工。研究响应参数电流、脉冲宽度和间隙电压对材料去除率,表面粗糙度值,表面质量的影响规律。实验结果表明,胡麻油在电火花加工过程中表现出显著的性能优势。胡麻油为工作液时,材料去除率显著提高,可获得更好的加工表面,表面裂纹明显减少,重铸层厚度更薄。说明胡麻油具有代替传统工作液的潜质,有望进一步促进绿色电火花加工技术的发展和应用。

基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制

针对传统控制算法在农业机器人驱动电机速度控制方面存在的响应时间长、跟踪效果差以及参数整定难度大,导致驱动电机转速难以在短时间内收敛至预期值的问题,提出一种基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制算法。首先,为了缩短驱动电机速度响应时间,提高速度跟踪效果,设计了一种新型趋近率的改进滑模控制器(I-SMC);其次,为了快速整定滑模控制器参数,引入了多策略改进的大猩猩部队优化算法(MIGTO)。仿真结果表明:I-SMC能够将电机运行过程中的动态误差累计与过冲控制在0 rad/s内,并且可以在0.4 s内响应至预定速度。MIGTO算法在开发和探索阶段均展现出卓越的性能,尤其在整定基于新型趋近率的改进滑模控制器参数工作中表现突出。该研究通过引入I-SMC和MIGTO算法,成功改进了驱动电机速度控制方式,有效缩短了响应时间,提升了速度跟踪效果。

“机械精度设计”课程思政教学研究与实践

根据“机械精度设计”课程的教学特点,分别从课程思政探索的思路与目标、设计与实施、特色与创新、反思与分析四个模块出发,探讨课程思政融入的方式方法以及努力的方向。基于知识—能力—人格“三位一体”的人才培养模式,在课程教学中把马克思主义立场观点方法的教育与科学精神的培养结合起来,注重强化学生工程伦理教育,培养学生精益求精的大国工匠精神,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当,丰富了铸牢中华民族共同体意识的形式。

面向农机产品服务供应链采购模式匹配评价

随着制造业数字化转型和农机产品服务供应链的应用,突显出农机制造企业产品零部件采购模式,在选择匹配过程中存在主观性与模糊性的问题,提出一种基于物元可拓优度结合可拓层次分析法和CRITIC综合赋权法的采购模式匹配评价方法。从农机制造企业产品自身特征和产品服务供应链影响因素为切入点,构建产品服务供应链视角下的农机制造装备采购模式匹配评价体系,并通过关联函数计算,得到采购模式综合优度排序和单项指标的关联度对比,输出最优采购匹配模式和模式识别度。结果表明,最优采购模式匹配度为0.118,所对应的模式可以作为产供销阶段的核心采购模式。实例计算表明,建立的评价模型与企业匹配度很高,该方法将定性预测和定量决策结合起来,可以为农机制造企业的产品采购模式提供系统科学的匹配工具。

TC4低压微弧铣削接触等效面积法加工特性研究

以钛合金Ti-6Al-4V(TC4)为研究对象,建立工艺特征参数(铣削深度、铣削宽度、电极直径)与铣削面积的数学模型,揭示了各特征参数与铣削面积的数学关系.开展电弧铣削实验,研究铣削面积对加工电流、加工质量和加工效率的影响.结果表明:特征参数的变化影响了材料蚀除速率,致使电弧放电能量发生变化,进而影响热影响层和重铸层的厚度;平均峰值电流、表面粗糙度和热影响层厚度与铣削面积呈正相关,而允许的最大进给速度与铣削面积呈负相关;直流电压20 V、铣削深度3 mm、铣削宽度2 mm、主轴转速1 000 r/min时,表面质量最佳,表面粗糙度29.31μm,热影响层厚88.24μm,材料去除率最大为4 996.2 mm^(3)/min.通过铣削面积的分析有助于后续电弧铣削加工工艺调控和优化.

基于改进YOLOv8的交通监控车辆检测算法

针对目前复杂交通监控场景下车辆检测精度不足、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8模型的轻量级车辆检测算法。采用FasterNet替换YOLOv8的骨干特征提取网络,减少了冗余计算和内存访问,提高了模型的检测精度和推理速度;在Backbone和Neck部分添加SimAM注意力模块,在不增加原始网络参数的同时增强了目标车辆的重要特征,提高了模型的特征融合能力;针对密集车流下小尺寸车辆检测效果不佳的问题,添加小目标检测头,更好地捕获小尺寸车辆的特征和上下文信息;使用可自适应调整权重系数的Wise-IoU作为改进模型的损失函数,提升了边界框的回归性能和检测的鲁棒性。在UA-DETRAC数据集的实验结果表明,相较于原模型,改进方法在交通监控系统中能够达到较好的检测精度和速度,mAP和FPS分别提高了3.06个百分点和3.36%,有效改善了复杂交通场景下小目标车辆检测效果不佳的问题,并在精度和速度之间取得了很好的平衡。

基于rGO-AuNPS修饰丝网印刷电极的电化学生物传感器快速检测甲基对硫磷

目的:实现对甲基对硫磷的快速检测。方法:基于金纳米颗粒和还原氧化石墨烯制备了用于对甲基对硫磷进行定量检测的乙酰胆碱酯酶传感器。采用层层组装方法,将还原氧化石墨烯、金纳米颗粒、乙酰胆碱酯酶依次修饰在丝网印刷电极表面。对传感器的催化活性、阻抗特性、传感器的抑制率与甲基对硫磷浓度的关系、实际样品检测进行了评估。结果:制备的乙酰胆碱酯酶生物传感器对乙酰硫代胆碱氯化物表现出优异的亲和力,米氏常数为2.76 mmol/L。在最佳条件下,可以有效检测甲基对硫磷,线性范围为5~500 ng/mL,检出限为0.692 ng/mL。结论:该方法操作简单、成本低、稳定性好,适用于有机磷类农药的快速检测。

基于快课技术的热工基础与应用课程教学研究

热工基础与应用课程是面向机械设计制造及其自动化专业开设的专业必修课之一,是培养方案中的核心课程。结合热工基础与应用课程的课程目标和教学内容,深入分析了该课程在教学中所存在的问题,并基于快课技术进行课程教学模式、实验教学模式和课程考核方式的研究,旨在将育人与教学相统一,提升学生学习该门课程的积极性,加深学生对于知识的理解,并从多维度考核学生的学习成果,与此同时提升教师的教学能力和教学质量。