椰子油纳米乳液制备工艺条件优化

为扩大椰子油的应用范围,以精制冷榨椰子油为油相,Tween 80为乳化剂,无水乙醇为助乳剂,采用超声乳化法制备椰子油纳米乳液。以椰子油纳米乳液平均粒径及多分散指数(PDI)为指标,通过单因素实验和正交实验对椰子油纳米乳液制备工艺条件进行优化,并对制备的椰子油纳米乳液的类型进行鉴定。结果表明:椰子油纳米乳液最佳制备工艺条件为超声功率500 W、超声时间20 min、油乳质量比1∶1.5、油乳混合物与水质量比2∶8,在此条件下制得的纳米乳液平均粒径和PDI分别为131.0 nm和0.27;制得的椰子油纳米乳液为水包油(O/W)型。该工艺条件下制得的椰子油纳米乳液粒径小且均匀,且O/W型的椰子油纳米乳液拓宽了椰子油的应用范围。

基于深度强化学习的多无人机空战机动策略研究

面对敌方空中力量的来袭,具有自主协同、灵活机动能力的无人机是参与空中作战的重要力量。面向多无人机协同高制胜率的对抗作战任务需求,并根据空战目标数量划分,重点对多无人机对单目标协同空战机动策略和多无人机对多目标协同空战机动策略展开研究。本文主要分析了空战过程中的关键战场要素,基于多机机动特性,建立无人机运动模型。根据无人机火控特点,分析无人机状态变化规律,建立无人机对敌攻击模型和动态对抗模型;针对多无人机对单目标自主协同空战问题,提出基于专家规则和强化学习相结合的多机自主机动策略。仿真结果表明,所提算法可以完成态势实时变化的多机对单目标空战任务。在作战双方数量相同的前提下,若敌方不具备智能机动行为,我方制胜率为100%;即使双方采用相同的策略,如果我方数量多于敌方数量,我方仍有大的胜率,体现了协同策略的有效性。

渗氮温度对低温高磁感取向硅钢氮化物析出行为的影响

采用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM),结合能谱仪(EDS)与选区电子衍射(SEAD)对渗氮条件下低温高磁感取向硅钢析出相进行表征分析,探讨渗氮过程氮化物析出与转变的机制。结果表明:渗氮处理前,硅钢中固有氮化物以AlN,AlN+MnS与AlN+CuxS为主,尺寸分布在40~150 nm,析出相在基体中的分布较为弥散,主要在晶粒内部析出,晶界上的析出量较少;经750,900℃渗氮处理,渗氮板表层出现大量新析出的氮化物,析出相均分布于晶界及附近与晶粒内部,随渗氮温度的升高,析出相的种类与形貌更复杂多样,尺寸分布范围由50~150 nm减至20~100 nm,其中在120 nm以下析出相的分布密度由9.449×10^(8)个/cm^(2)增至1.649×10~9个/cm^(2),平均尺寸由90 nm减至55 nm,体积分数由5.55%减至3.63%;氮化物析出相沿整个渗氮板厚度方向分布不均匀,但900℃渗氮板中心层析出相的分布密度与含量明显更高,平均尺寸明显更小,提高渗氮温度可大幅改善渗氮板中的氮含量与氮化物在板厚方向上分布的均匀性;渗氮温度由750℃升高至900℃,氮化物析出种类由非晶结构富Mn的Si3N4→正交晶体结构的MnSiN2或(Si,Mn)N→(Si,Mn,Al)N或(Si,Al,Mn)N→(Al,Si,Mn)N或(Al,Si)N进行转变;渗氮温度对氮化物的热稳定性、氮原子的扩散路径与扩散系数的影响是造成氮化物种类与分布发生变化的主要原因。

制备工艺对海岛型超细纤维物性的影响探究

以不定岛LDPE/PA6超细纤维为研究对象,通过选择不同制备工艺,包括原材料配比、纺丝速度、环吹风风量和温度、牵伸温度和倍数,探究制备工艺对海岛型超细纤维物性的影响。结果表明,纤维中PA6的比例越高,纤维的断裂强度、断裂伸长率、初始模量和断裂比功就越高。提高环吹风的风量或者降低环吹风的温度,会导致纤维的断裂强度和初始模量提高,断裂伸长率和断裂比功降低。纺丝速度越高,纤维的断裂强度和初始模量就越高,纤维的断裂伸长率和断裂比功则越低。在玻璃化温度之上,牵伸温度越高或者牵伸比例越高,纤维的断裂强度和初始模量就越高,纤维的断裂伸长率和断裂比功则越低。

基于改进A*算法与WAPSO算法的无人机突防轨迹规划技术研究

针对无人机(UAV)在复杂战场环境下高成功率突防任务需求,开展了考虑复杂战场环境约束下的无人机突防轨迹规划技术研究。首先,对环境进行建模;其次,使用多威胁约束下改进的A*路径算法得到离散空间下的最优路径;最后,采用基于惯性权重自适应的粒子群算法(WAPSO)对生成的离散路径再次优化获得连续空间中的最优路径,解决了传统突防路径规划算法存在的精度不足、求解时间长、不满足动力学约束等问题。仿真结果表明,所提出的路径规划算法能够得到一条安全、平滑的轨迹,所提算法与基于RRT*、基于PSO的算法相比,路径长度分别减少13.2%和18.8%,雷达平均探测概率分别减少46.1%和55.4%,证明了所提方法的有效性。

基于网格的统计优化特征匹配算法

基于图像特征点的匹配算法广泛应用于图像检索,目标检测、识别等图像处理领域。针对特征匹配算法召回率较低的问题,提出了一种基于归一化互相关函数网格的统计优化特征匹配算法,将匹配主方向差和匹配尺度比引入特征匹配过程中,综合利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的主方向、尺度和位置等约束在网格框架下加速匹配位置的求解,优化特征匹配结果,提高匹配召回率和综合匹配性能。首先在目标图中寻找原图每个特征点的最近邻匹配特征点,得到初匹配结果;其次利用匹配主方向差剔除初匹配中的大部分误匹配,然后基于匹配尺度比信息对匹配图像划分网格,统计匹配特征点的位置信息在网格间的分布情况,最后计算原图中每个网格的归一化互相关函数以判断该网格内的匹配是否正确,得到优化后的特征匹配结果。实验结果表明,新算法的匹配准确率在与经典特征匹配算法相当的基础上将匹配召回率平均提高了10%以上,获得了更好的综合匹配性能。

无人机碰撞规避路径规划算法研究

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)技术是目前国内外的研究热点。无人机系统正向着智能化、自主化的方向发展,其中路径规划是无人机自主控制的重要组成部分及无人机飞行安全的重要保障。为优化无人机障碍规避路径规划算法,分别设立静态障碍物和动态障碍物环境,基于最小规避距离和航程比这2个指标,比较分析了人工势场法、模糊逻辑算法和蚁群算法对无人机碰撞规避路径规划的性能,并针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷提出了通过增加垂直引导斥力来使无人机逃离局部极小值的改进措施,实验仿真严谨可靠,为进一步融合多种算法、优化现有路径规划算法奠定了基础。

无取向硅钢中硫化物的析出机理

结合无取向硅钢中硫化物的析出热力学、动力学计算和扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)检测,系统研究了硫化物在无取向硅钢中的析出机理,并讨论了硫化物对退火过程中晶粒长大的影响。结果表明,无取向硅钢中硫化物以(Mn,Cu)S复合析出相为主。在凝固过程中,MnS和Cu_(2)S均不具备析出热力学条件。MnS先于Cu_(2)S在晶界形核,随着温度的降低将以位错形核为主。在均热过程中,w(Si+Al)≥2.5%的无取向硅钢中的MnS和w(Si+Al)≤1.6%的无取向电工钢中的Cu_(2)S主要在晶界形核。同时,均热过程中MnS在晶界的析出量远大于Cu_(2)S,Cu_(2)S主要在后续的热处理过程中析出。MnS和Cu_(2)S的Ostwald熟化研究表明,w(Si+Al)≥2.5%无取向硅钢中的MnS和Cu_(2)S对晶粒长大的影响明显大于w(Si+Al)≤1.6%无取向电工钢。

人工智能在电化学水处理过程中的应用

近年来,通过人工智能建立的模型可以对工业过程进行精确调控,人工智能应用于电化学水处理技术过程得到了广泛关注。在电化学水处理过程中,人工智能模型可以降低电化学过程的能耗,获取最优能效比。本文对人工智能在电化学水处理的应用进行了综述、分类和归纳,并介绍了其应用方法,概述了人工智能应用于电化学水处理过程的特点、优势以及局限性,比较了用于电化学水处理的人工智能建模与响应面模型、回归模型和经验动力学模型的优劣。进而提出了人工智能在工程应用上的改进思路,为相关研究提供了参考。

基于安全飞行走廊的无人机密集障碍规避算法

针对固定翼无人机在复杂密集多障碍物环境中的自主避障问题,提出了一种基于安全飞行走廊的固定翼无人机路径规划算法。密集障碍规避的难点在于障碍绕行与穿行的选择:绕行虽然更安全,但飞行成本更大;穿行虽然飞行成本更低,但安全威胁较高,如何快速求解最优路径是其中的核心问题。创新性地根据固定翼无人机的机动特性与Dubins曲线定义了安全飞行走廊,综合考虑无人机飞行安全与飞行成本,构建了障碍威胁评价函数;针对障碍物密集造成的计算复杂问题,提出了基于障碍物密度的障碍聚类算法,并通过蒙特卡洛采样法实现了高动态环境下的非线性评价函数快速近似求解;通过仿真验证了所提算法对于解决固定翼无人机密集障碍规避的有效性。

基于改进蚁群算法的无人机集群任务分配和路径规划联合优化

无人机集群作战得到广泛的应用,其路径规划和任务分配技术的研究是无人机集群作战的关键步骤。然而,传统的方式是将路径规划和任务分配分别求解计算,这样的处理方式未考虑任务分配和路径优化的耦合关系,会造成路径交叉、资源分配不均匀的问题。针对多任务场景中的多子群任务分配和路径规划问题,将任务分配和路径规划联合优化,提出了改进的蚁群优化算法。首先,根据时间、距离、任务优先级等约束,建立任务分配和路径规划联合优化目标函数。然后,通过改进信息素更新机制,在任务优先级启发下进行信息素更新,实现满足路径安全(不存在交叉现象)、资源分配均匀的任务分配和路径规划。由于该方法中单个编队被视为一个整体,因此,在任务分配之前,设计了基于十进制数无人机ID设计,实现了无人机编队分群的目的。最后,在多种情形下,通过仿真对比分析验证所提算法的有效性。所提出的算法实现了在复杂多任务环境中,多无人机能够无碰撞地执行多任务。

无取向电工钢表面线状缺陷的影响因素分析

结合扫描电镜和大样电解研究了CSP流程W800牌号无取向电工钢表面线状缺陷中夹杂物成分及来源,采用SPSS软件回归分析了生产过程各因素对表面线状缺陷的影响。研究表明:稳态浇铸过程铸坯中大型夹杂物含量为5.39 mg/10 kg。引起无取向电工钢表面线状缺陷的大型夹杂物主要为脱氧产物、镁铝尖晶石和钢包顶渣,主要类型为Al_(2)O_(3)、MgO-Al_(2)O_(3)、CaO-Al_(2)O_(3)-MgO和CaO-Al_(2)O_(3)-SiO_(2)。非稳态浇铸过程钢水洁净度明显降低,热轧板表面线状缺陷比例上升。影响表面线状缺陷的主要因素为RH出站时顶渣的w(CaO)/w(Al_(2)O_(3))、RH脱氧结束氧位及中间包最低吨位。

野外无人车路径规划与轨迹规划技术

常规布局及结构化的城市环境中的无人地面车,其环境感知和路径规划技术的研究相对成熟。然而,无人车在信息未知、环境复杂的野外进行自主规划和障碍规避尚存在困难。针对复杂环境中无人车的路径规划和轨迹规划技术展开研究,首先,考虑环境相对未知、存在凹凸障碍物和起伏地面等因素,利用激光雷达、相机和IMU组成车载多传感器系统获取复杂的野外环境信息并进行数据处理和校正;其次,通过训练径向基神经网络(RBF网络)对野外环境进行建模;然后,基于环境模型引入起点至目标位置的距离、环境高度和梯度以构建约束,通过优化约束函数实现复杂环境中无人车的路径规划;最后,基于Minimum Snap的思想,利用N阶多项式拟合得到的路径,将规划后生成的折线路径优化为最终需要跟踪的轨迹。通过仿真实验验证了方法的有效性:所提出的方法实现了无人地面车在野外环境中自主路径规划和轨迹规划。

蜂窝状碳负载铁基单原子催化剂的制备及ORR催化性能研究

单原子催化剂(SACs)以近100%的原子利用率以及优秀的催化活性等,在促进多相催化方面受到了广泛关注。然而,由于金属原子在高温下易烧结,SACs的合成仍然具有挑战性。本研究利用熔融盐(MS)提供的强极性环境,制备了以氮掺杂碳为载体的铁基单原子催化剂(Fe SA-NC)。结果表明,Fe SA-NC显示出蜂窝状的多孔形貌,比表面积高达2072 m^(2)·g_(–1),其中Fe元素的重量百分比含量为0.57%。通过球差电镜直接观察到了孤立存在的Fe单原子,并通过X射线吸收精细结构(XAFS)分析确定Fe单原子以Fe-N4配位体形式分散在碳基材料上。Fe SA-NC催化剂在0.1 mol/L KOH溶液中半波电位为0.85 V,极限电流密度为5.79 mA·cm^(–2),优于商业Pt/C催化剂。Fe SA-NC催化剂不仅对ORR四电子途径显示出高选择性(H2O2产率<2%,转移电子数为3.9),同时表现出优秀的抗甲醇性能。

基于改进型人工势场的路径规划方法

人工势场法作为机器人路径规划的一种经典算法,具有数学描述简单、运算快速等优点,但在使用人工势场法时,容易遇到局部极小值和目标点不可达问题。本文针对人工势场法局部极小值与目标点不可达问题,提出一种基于动态窗口法(DWA)的改进方法。当机器人遇到局部极小值或者目标点不可达问题后,选取机器人周围的路径点并对这些路径点进行评估,选取评估结果最好的路径点作为下一个路径点,重复以上步骤直至机器人逃离局部极小值或者到达目标点。在和传统人工势场法比较后的仿真结果表明,当机器人遇到局部极小值或者目标点不可达问题后,使用改进型人工势场法,可以有效地使机器人成功逃离局部极小值点并到达目标点。

高磁感取向硅钢中AIN的析出研究

通过热力学和动力学计算相结合的方法,系统地分析了高磁感取向硅钢中AlN在均热过程中的析出机制。计算结果表明,在高磁感取向硅钢的均热温度下,AlN处在α+γ两相区,同时具备热力学析出条件。在均匀形核、晶界形核和位错形核3种机制下,AlN的临界形核尺寸处在同一数量级且随温度降低而减小。相同温度下,AlN晶界形核的临界形核功最小,相对形核率最大,即较易发生晶界形核。AlN在α相和γ相中均匀形核、晶界形核和位错形核的最快析出温度分别为1203 K、1303 K、1243 K和1213 K、1305 K、1233 K。AlN在均热温度下以晶界形核为主。

航空工艺环节制造成熟度提升研究

为了推进创新驱动战略,在航空工业领域普及制造成熟度(MRL)管理理念,结合《制造成熟度等级手册》提出了符合航空产品实际特点的工艺环节MRL各等级需成熟项目表。在此基础上,采用系统动力学方法对航空工业某主机厂主产机型的工艺成熟周期进行预测,借鉴已有研究成果对相关参数进行调整,得出了加大对系统风险的管控力度、加快对系统资源的供给频率两个主要优化方向和若干具体措施。

舷侧水对船舶抗碰撞性能的影响

为了评估舷侧液舱在大型撞击物下的抗碰撞特性,采用有限元法和简化理论法对典型球鼻艏在不同撞击速度和液舱水线工况下的舷侧外板和内板的抗破坏性能进行了分析。结果表明:舷侧水效应可以显著提升双舷侧结构的抗破坏性能,但是提升的幅度是有限的,而且水效应对外板的破坏作用力影响较小,对舷侧内板的破坏作用力影响较大;当球鼻艏撞击速度逐渐增高时,舷侧外板和内板的破坏作用力也逐渐增大,但增大速率逐渐降低,其中舷侧外板较舷侧内板的增大速率更快趋于平缓。对不同液舱水线的分析表明:舷侧液舱水线在受撞击的强框架以上时,对抗碰撞性能影响较小;当舷侧液舱水线在受撞击的强框架以下时,对舷侧外板的抗碰撞特性影响较小,但对舷侧内板的抗碰撞特性影响很大,并且随着球鼻艏碰撞速度的增高,不同水线位置对船舶抗碰撞性能的影响也随之增大。

FeSiAl尺寸对纸基复合材料静态及动态磁性能的影响

利用片状FeSiAl和芳纶纤维通过湿法造纸成形技术制备了纸基复合材料(PBCs),探讨了FeSiAl尺寸对PBCs静态及动态磁性能的影响。结果表明,FeSiAl由于造纸工艺成形特点及长宽厚比而呈现独特的层状定向排列结构,导致PBCs具有显著的磁各向异性,其面内外磁滞回线存在明显差异。模拟冲击法结果显示,随着FeSiAl尺寸的增大,PBCs的矫顽力降低,复磁导率得到显著提升。当FeSiAl的平均粒径由14μm增加至116μm时,PBCs的矫顽力由3.47 Oe下降至2.31 Oe,复磁导率由13.55-9.01 j变化至18.04-22.01 j(110 MHz)。

基于价值链视角的我国航空制造业高质量发展对策研究

基于价值链提升视角,系统归纳加拿大、巴西、美国等航空制造业发达国家的先进经验,提出打造产业服务化、产品创新化、标准一体化的航空制造产业体系,构建具有精细化、多维度的职工绩效管理体系,健全“三位一体”式航空制造业央地融合机制等对策。