基于声发射技术研究木材表面裂纹对应力波能量衰减特性的影响

木材中的裂纹对应力波的传播特性具有不可忽略的影响,探究应力波的能量变化规律对木材中裂纹深度的识别具有重要意义。以樟子松木材作为试验材料,在不同的试件上制作不同数量的裂纹,并且裂纹深度从0逐渐增加至90 mm,每次的增量为10 mm。首先,利用声发射(acoustic emission,AE)传感器采集铅芯折断在试件表面产生的应力波,并对其进行时频特征分析。然后,基于离散小波分析,建立应力波在不同频段中的能量衰减模型。研究结果表明,随着裂纹深度的增加,暂态波中频率成分为125~250 kHz的AE信号占比显著减小;随着裂纹数量的增加,小波重构后的AE信号能量衰减模型中表示衰减程度的系数由0.73增加至1.09;此外,随着裂纹深度的增加,频段为31.25~62.5 kHz的小波信号能量衰减明显缓慢;利用能量衰减模型确定的裂纹区域可以覆盖实际裂纹的所在位置。

基于声发射的木材裂缝数量辨识研究

针对木材裂缝缺陷,提出一种基于声发射的木材裂缝数量识别方法。首先,在试件上人为依次制作1 mm×9 mm(长×高)的4条裂缝,在裂缝的一侧通过折铅的方式产生声发射(acoustic emission,AE)信号,另一侧放置传感器,信号采样频率设置为2 MHz。然后,通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)确定变分模态分解(variational mode decoposition,VMD)的分解层数K和惩罚因子α,并将原始信号分解为具有不同频率的本征模态(intrinsic mode function,IMF)。接着,随机选择5组信号进行VMD分解,并对分解后的IMF构成的矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到相应的奇异值向量,再由5组奇异值向量组成标准矩阵。最后,由测得的AE信号,分别与标准矩阵计算马氏距离,并依据最小判别原则,判定裂缝数量。结果表明,PSO-VMD-SVD方法能够方便提取出AE信号特征,并通过计算马氏距离进行裂缝数量判别,判别正确率为92%。

花卉大棚喷药机器人远程控制系统设计——基于互联网

针对花卉薄膜大棚传统人工施药效率低、喷洒不均匀且漂浮药物对人体健康造成伤害等问题,设计了一种可实现远程手机控制的悬挂式喷药机器人系统。首先,根据花卉的生长特点和大棚空间结构,在不改变现有大棚结构的前提下,通过增设导轨的方式引入喷药机器人,并依据花卉精准施药的基本要求,在SolidWorks中建模并优化喷药机器人的机械结构;其次,以MCU esp8266模块作为核心控制单元,对继电器、电机、电磁阀和药液泵等硬件进行控制,采用PWM方式调节继电器的导通时间,进而实现喷药机器人根据不同行进速度作业;最后,通过WiFi无线通信模块结合物联网平台设计远程控制APP端,实现喷药机器人启停和环境数据采集等功能。系统测试表明:在无遮挡和有遮挡物环境中,数据传输的成功率分别约为98%和93%,丢包率分别约为1.98%和7%,且喷药机器人在不同的速度下运行稳定。测试结果能够为喷药机器人在大棚内行走稳定性和对花卉自动施药提供技术参考。

基于COMSOL的声发射信号沿木材纵向传播过程的仿真

为研究声发射信号在木材中的传播行为,分别对杨木、红锥、樟子松和杉木4种木材试件建立COMSOL三维仿真模型,通过给定位移的方法模拟弹性波点源,进而借助仿真过程的应力云图分析声发射(acoustic emission,AE)信号沿木材纵向传播的过程。针对AE源到达模型表面2个位置的时间差,利用时差定位法(time difference of arrival,TDOA)计算AE源的纵波波速。在木材试件上以相同条件进行AE试验并计算纵波波速,最终结果与仿真模型相符。研究结果表明,杨木、红锥、樟子松和杉木4种木材仿真与试验的纵波波速的相对误差分别为1.47%、1.04%、0.46%和2.33%,仿真模型能够客观反映AE信号在木材中的传播行为,为木材AE信号传播过程可视化提供一种新的途径。但AE信号幅值的相对误差较大,模型不能客观反映木材中幅值的变化规律。

基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。

温室大棚溶解混施智能施肥机设计与实现

为了实现固体水溶性肥料高效溶解与精准施肥,设计了一种温室大棚溶解混施智能施肥机,主要由肥料搅拌单元、供水单元、吸肥单元及控制单元组成,水肥配比采用模糊PID控制调节方式。首先,依据固体水溶性肥料的自身特点搭建带有肥料搅拌装置的施肥设备硬件系统;然后,根据施肥设备混肥特性,建立肥料EC值调控模型,设计PID控制器;最后,采用模糊控制方法自适应调节PID参数,提出模糊PID控制系统设计方法。试验结果表明:使用模糊PID控制策略能够显著提高系统性能,特别是在减少系统滞后时间和保持系统稳定性方面。

林木生物质能供应链决策建模与优化研究综述

为了应对日益严峻的能源危机和温室气体排放,林木生物质能已成为极具潜力的可再生能源产品,有效的供应链管理已成为其产业化发展面临的主要障碍。在分析总结现有研究资料的基础上,从影响因素、决策尺度、建模方法等方面阐述了林木生物质能供应链决策建模与优化方面的研究进展与发展趋势,最后提出符合我国国情的发展方向和建议。

模式:高校工科应用型人才培养模式研究

培养应用型人才是我国走新型工业化发展道路的现实需求,现已成为许多高校的办学定位和培养人才的主要目标。本文围绕工科应用型人才培养的目标和特性,对高校工科应用型人才培养模式进行了探讨。

基于微粒群优化算法的人造板生产批量时域滚动计划

【目的】生产批量计划是企业制定主令生产计划和物料需求计划的依据,生产批量计划的优化也是企业节约成本和原料的关键所在。目前人造板企业都采用批量生产模式,并且依据事先设定的生产计划确定各个阶段的生产任务,但随着市场竞争的日益激励和个性化需求的提高,每个阶段的实际生产任务通常需要根据市场需求及时调整。为此,针对人造板生产批量计划问题,提出基于微粒群优化算法(PSO)的时域滚动计划。【方法】首先,根据人造板批量生产特点,制定决策变量和约束条件,建立生产批量计划的混合整数决策模型。然后依据决策模型的约束条件,采用降维搜索的方式,提出改进的微粒群求解算法。最后,采用时域滚动计划进行模拟仿真。【结果】仿真结果表明:对于年产10万m3的刨花板生产线而言,以3个月作为一个滚动计划单元,在12个月的生产批量计划中,采用改进PSO算法获得的生产批量计划可以节约1.8%的成本,有生产能力约束时可以节约近0.9%的成本。【结论】对于人造板批量生产模式,时域滚动计划能够使得生产计划动态满足市场需求,同时时域滚动计划模型是一类非确定性(NP)困难问题,智能群集优化算法为此类问题的求解提供了较好的解决途径。未来的研究可以关注生产批量计划问题数学模型的完善以及智能优化算法设计方面。

VR技术在高校实训教学中的应用——以物流工程专业为例

近些年,VR技术得到了迅猛发展,并且在教学领域中应用广泛。通过分析虚拟现实的现实特征,技术优势以及推广应用的关键,以物流工程专业实训教学为例,具体阐述了如何将此项技术应用在实训教学环节中,探讨VR技术在提高实践教学质量方面的作用。

基于SolidWorks的拖拉机齿轮泵虚拟装配及模态分析

基于SolidWorks软件的高级建模装配和机构运动仿真等功能,实现了拖拉机用外啮合圆柱形齿轮泵的各零部件结构特征造型和关键部件的虚拟装配及运动仿真,有利于齿轮泵快速优化设计,简化了设计过程;同时应用Simulation仿真模块对齿轮泵齿轮进行模态分析,得到了齿轮泵用齿轮的固有振动频率和振型特征,为进一步研究齿轮泵的结构和动力学分析提供了依据。

层次分析法在选择物流公司中的应用

在商品交易过程中,对物流企业的选择是一个非常复杂的决策问题,商家必须多方面权衡各种因素,全面考察潜在的物流企业,从中做出最优化的选择。文章应用层次分析法,研究了基于对商家运营能力的相关影响因素,建立选择物流企业评价模型,并且对各影响因素进行定量处理,能够帮助商家做出合理的决策。

木材损伤的Kaiser点声发射信号分形特征研究

针对木材在重复荷载下的Kaiser效应问题,采用Felicity比辨识高低载荷状态,并通过声发射(acoustic emission,AE)信号关联维数表征不同载荷下Kaiser点的分形特征。首先,将采样频率设置为500 kHz,采集木材试件在重复载荷下的AE信号,其中载荷间隔设定为300 N。然后,依据噪声信号设定AE振铃的阈值为48 dB,参考美国增强塑料声发射检测委员会(CARP)准则定义“明显”AE信号并计算Felicity比,依此标定Kaiser和Felicity效应所对应的载荷阶段。最后,利用G-P算法计算Kaiser点处AE信号的关联维数D,作为不同阶段Kaiser点的辨识指标。结果表明:通过Felicity比能明显区分高低载荷状态,并且在Kaiser与Felicity效应两个阶段的Kaiser点AE信号的关联维数D存在显著差异;Kaiser效应阶段内,D值变化范围为0.8346~1.4895,而过渡到Felicity效应阶段后,D值变化范围增大到1.7038~3.6602。

基于声发射信号信息熵的木材损伤断裂过程研究

为获得木材在弯曲破坏过程中的声发射(acoustic emission,AE)信号特征,从AE信号的随机性出发,利用AE信号信息熵辨识木材的损伤过程,并研究木材在不同损伤断裂水平下的AE信号分布特性。首先,对气干状态的榉木和樟子松试件进行三点弯曲试验,并通过谐振频率为150 kHz的AE传感器采集原始AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,采用小波变换重构AE信号波形,依据无AE发生时的信号幅值确定AE阈值,统计每秒内超过阈值的次数并作为AE活动计数,再以活动计数为随机变量定义AE信息熵。最后,依据信息熵值确定应变能释放的转折点,并结合三点弯曲试验的载荷-时间曲线,将木材损伤断裂过程划分为线性变形、非线性变形、宏观断裂3个阶段。以10 ms为间隔分析并统计AE信号的频率,获得木材弯曲破坏过程的AE信号频率分布情况,从而揭示不同损伤阶段的AE信号特征。结果表明,线性变形阶段,AE信号表现为低幅值、低频率,主要集中在30-55 kHz频段内;非线性变形和宏观断裂阶段,AE信号中既存在大量的30-55 kHz低频信号成分,又存在100-110 kHz和115-130 kHz的高频信号。研究提出的基于AE活动数信息熵能够准确反映应变能释放的集中程度,为木材损伤断裂水平评价提供了客观依据。

木材裂纹尺寸及分布对声发射横波传播特性的影响研究

为探究木材表面裂纹尺寸与分布对声发射横波(transverse wave component of acoustic emission,AE TW)传播特性的影响,通过锯切方式制作不同尺寸的裂纹,研究沿木材顺纹理方向传播的声发射横波的传播特性。首先,在试件表面锯切出4条具有相同长度而宽度与深度不同的规则裂纹,分别采用铅芯折断和信号发生器模拟产生突发和连续的AE源,并且通过等间距分布在试件表面的5个传感器采集AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,在铅芯折断试验的基础上,依据驻波成分的基频,对原始AE信号进行高通滤波处理,截止频率设置为7 kHz,再采用相关性分析的方法确定AE TW在固定距离上的传播时差,进而依据时差定位的原理计算其传播速度。最后,通过信号发生器产生不同电压等级的150 kHz脉冲串作为AE源,研究不同裂纹尺寸下的AE TW能量随距离的衰减规律。结果表明,在无裂纹试件中,AE TW的平均传播速度为824.4 m·s^(-1)。而仅改变裂纹深度时,随着裂纹数量的增加其速度分别从1216.5、1171.1、1220.8 m·s^(-1)减小到913.8、820.6、885.2 m·s^(-1)。无裂纹试件能量衰减速率|K|为2.98,随着裂纹尺寸的增加,衰减速率呈现减小趋势,裂纹尺寸与分布不影响其能量衰减规律,且当能量初始值不同时,所表现的衰减规律也相同,其AE TW速度和能量变化均能反映裂纹的存在。

基于小波变换的木材声发射驻波信号特征研究

为研究木材损伤断裂时的声发射(AE)信号所激发的驻波信号特征与木材固有特性之间的关系,采用薄木条折断的方式产生AE源,在小波变换的基础上分析驻波频率,并计算纵波传播速率,依据弹性波理论计算出木材顺纹弹性模量(MOE)。首先,在2种不同长度的木材试件一端分别加工出8根80 mm×10 mm的薄木条,通过外加冲击力折断木条以产生AE源,通过放置在试件端面的2个传感器采集原始AE信号,采样频率设定为500 kHz。然后,根据驻波特性确定原始信号的驻波阶段,进而对该阶段AE信号进行4层小波分解,依据分解后信号的时频域特征析取驻波信号波形。最后,依据驻波产生原理计算纵波传播速率,并结合弹性波理论计算试件的MOE。结果表明,拉伸试验测得樟子松和榉木试件的MOE分别为9.30 GPa和11.63 GPa,800 mm樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.37 GPa和12.34 GPa,与实测MOE的误差分别为0.75%和5.24%;600 mm的樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.31 GPa和11.81 GPa,与实测MOE的误差分别为0.10%和1.55%。

组合预测法在贵州省物流人才需求预测中的应用

根据贵州省经济发展速度与目标,从物流总体发展的现状出发,以2005～2009年贵州省物流货物周转量、从业人员数为参考依据,利用组合模型,对未来7年内的贵州省物流人才需求量进行预测,并进行深度分析。

应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取

选取常温气干状态表面无缺陷的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)实木为试验材料,制成长800 mm、宽60 mm、厚30 mm的试件。使用UTM5105型万能力学试验机对试件进行破坏性试验,以500 kHz的采样频率采集木材三点弯曲试验产生的声发射(AE)信号,截取试验后期幅值无显著变化的一段原始信号作为研究对象。采用依据负熵最大化的快速独立成分分析(FastICA)盲源分离算法将原始信号分离成噪声和声发射信号,再对分离后的声发射信号进行5层小波分解后重构声发射信号波形;对重构声发射信号进行频域分析,通过与已知声发射信号的频域特征比较,验证信号析取的有效性。结果表明:构建的依据独立成分分析和小波分解(FastICA-Wavelet)的声发射信号析取方法,能够从混有声发射信号的类噪声信号中分解出声发射信号,利用小波分解能够进一步降低非独立噪声成分的影响。

改进YOLOv5的叶片黑斑病检测算法研究

针对传统的YOLOv5算法对叶片中小尺度及密集黑斑病辨识精度不高的问题,提出一种用于黑斑病检测的改进YOLOv5算法。首先,增加小尺度检测层,提升网络对小尺度目标的辨识能力,以此来增加对小尺度叶片黑斑病的检测正确率;其次,加入注意力机制,提升网络的特征提取能力,从而提升对叶片黑斑病的检测正确率;最后,将YOLOv5算法的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)改为DIoU_NMS,提升网络对重叠目标的检测效果,以便对叶片中密集的黑斑病进行识别。实验结果表明:相比于传统的YOLOv5方法,改进后的YOLOv5算法的精准率(Precision,P)和召回率(Recall,R)分别由86.4%、77.8%提升至93.5%、80.0%,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)也由85.1%提升到88.7%。

基于可持续发展理论的交通运输结构调整

近年来,可持续发展理论已经深入我国人民的心,在交通方面,随着人们生活水平的提高和经济的飞速发展,车辆增多带来的交通问题越来越明显,为了解决这一问题,需要结合可持续发展理论,科学高效循序渐进地解决交通带来的不良影响。本文首先介绍可持续发展理论的相关内容,接着对交通运输各方式进行优缺点比较,最后提出基于可持续发展理论的交通运输结构调整方案。