离子推力器溅射沉积物防剥离放电室的设计及激光选区熔化增材制造研究

为了抑制离子推力器寿命末期由溅射沉积导致的放电室膜层剥落物脱落,首先采用理论研究和试验的方法开展了剥落物抑制放电室的设计,基于零件结构和增材制造特点开展了零件工艺性分析并提出解决方案,实现了放电室增材制造,开展了离子推力器放电室溅射物防脱落性能测试。结果表明:放电室内表面设计纹理化结构排布形式为正六边形,凸起部分外接圆直径0.5 mm,间距0.25 mm,高度0.5 mm时可降低溅射沉积物脱落概率及碎屑尺寸,通过分层旋转扫描,选择激光功率425 W,扫描速度1200 mm/s工艺参数可实现大尺寸薄壁、具有复杂微小特征钛合金回转体制造,通过结构拓扑,镂空点阵结构、工艺参数和空间摆放位置优化,成型零件壁厚一致性偏差小于0.10 mm。放电室优化前后推力器性能稳定,各工作点关键参数相对误差小于4%。本文的研究为离子推力器放电室溅射沉积物脱落抑制方法和复杂结构的激光选区熔化增材制造成型提供了工程应用方案。

局部破损下考虑摩擦的直齿轮系统多状态啮合-碰撞动态特性研究

局部破损是直齿轮常见的故障之一,影响齿轮传动的平稳、安全运行。轮齿碰撞不可忽略,揭示局部破损下齿轮系统啮合-碰撞动态特性对提高齿轮系统安全稳定运行尤为重要。基于齿轮啮合原理和能量耗散碰撞接触力模型,考虑齿背接触的瞬时性,建立局部破损下齿面啮合模型和齿背碰撞模型。根据齿轮副接触状态及受力环境,对局部破损下多状态啮合-碰撞行为进行分类,建立局部破损下渐开线直齿轮系统啮合-碰撞离散动力学模型,探讨局部破损对齿轮系统啮合刚度和载荷分配的影响特征。分析局部破损下接触力变化机理,定义Poincaré映射截面,研究载荷系数和啮合频率变化下系统混沌、分岔特性。研究发现,局部破损影响接触力单双齿啮合区域,降低齿轮局部承载能力;较大载荷抑制齿背碰撞,较小载荷诱发周期运动共存现象和齿背碰撞;较大和较小啮合频率诱发齿背碰撞;混沌运动和周期运动共存现象诱发齿背碰撞,局部破损影响多周期共存现象,加剧系统运动的复杂性。揭示主动轮局部破损下考虑能量耗散的齿轮系统动力学模型及非线性振动机理,探究齿背碰撞发生条件。研究成果为故障齿轮系统非线性动力学建模和分析提供了新的方法和思路。

基于特征调节器和双路径引导的RGB-D室内语义分割

针对室内场景图像语义分割结果不精确、显著图粗糙的问题,提出一种基于多模态特征优化提取和双路径引导解码的网络架构(feature regulator and dual-path guidance,FG-Net)。具体来说,设计的特征调节器对每个阶段的多模态特征依次进行噪声过滤、重加权表示、差异性互补和交互融合,通过强化RGB和深度特征聚合,优化特征提取过程中的多模态特征表示。然后,在解码阶段引入特征交互融合后丰富的跨模态线索,进一步发挥多模态特征的优势。结合双路径协同引导结构,在解码阶段融合多尺度、多层次的特征信息,从而输出更细致的显著图。实验在公开数据集NYUD-v2和SUN RGB-D上进行,在主要评价指标mIoU上达到48.5%,优于其他先进算法。结果表明,该算法实现了更精细的室内场景图像语义分割,表现出了较好的泛化性和鲁棒性。

复合梯形压电悬臂梁能量收集器的特性研究

为了拓宽压电能量收集器的工作频带宽度并改善低幅值激励频率条件下的能量收集效率,本文将梯形悬臂梁应用到多悬臂梁压电能量收集器结构设计当中。依据梯形悬臂梁的尺寸及末端附加质量,通过双压电晶片与弹性基梁的等效化处理,计算和推导了系统的共振频率和传递函数,从而建立单梯形悬臂梁横向振动的数学模型,在此基础上分析推导了复合梯形压电能量收集系统模型。研究结果表明:复合梯形悬臂梁结构有效地拓宽了工作频带,更容易实现与环境振动频率的匹配共振从而提高发电效率。本文研究为优化多悬臂梁能量收集器的设计和应用具有重要的借鉴意义。

利用DCNN融合多传感器特征的故障诊断方法

缘于多传感器信号的融合能够更加准确地诊断机械故障,针对传统浅层融合模型对复杂数据非线性映射与特征表示能力较弱的问题,提出一种利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,简称DCNN)融合多传感器信号特征的机械故障诊断方法。首先,对多传感器振动信号分别进行特征提取,将获得特征向量作为一维特征面构造多传感器特征面集合,将该集合作为深度卷积神经网络的输入;其次,利用深度网络结构实现对多通道特征面的自适应层级化融合与提取;最后,由softmax回归分类器输出诊断结果。实验结果表明,该方法具有更高的故障分类与辨识能力,良好的鲁棒性和自适应性。本方法可为解决复杂机械系统故障诊断的多传感器信息融合问题,提供理论参考依据。

面向数据不平衡的卷积神经网络故障辨识方法

针对因不同故障的样本数目不平衡造成卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)对少数类样本识别准确率偏低的缺陷,采用将一种最小最大化目标函数融入卷积神经网络结构的对策,提出一种适用于故障数据不平衡的最小最大化目标函数卷积神经网络(min-max objective CNN,简称MMOCNN)智能故障模式辨识方法。首先,利用卷积神经网络交替的卷积与池化运算自适应学习振动信号中具有表征信息的敏感特征,并通过全连接层(fully connected layer,简称FC)将学习特征映射到类空间;其次,在类空间构造特征的最小最大化目标函数;最后,将最小最大化目标函数融入到卷积神经网络的损失函数中,在模型训练过程中既考虑分类总体误差最小,同时又要求学习的样本特征保持同类距离小、异类距离大,以实现对数据不平衡故障的有效辨识。用轴承的不平衡数据集分别对本方法和传统卷积神经网络的辨识效果进行实验,结果表明,本方法能够使少数类样本的辨识精度提升20%以上。

六足仿生机器人自主爬行步态设计与仿真分析研究

为提高六足机器人对崎岖不平地势的适应能力,开发了一款基于树莓派视觉导航的六足仿生机器人,利用三维软件SolidWorks设计六足仿生机器人的机械结构;通过建立D-H坐标系和步态模型,对机器人进行了正-逆运动学方程推导,构建六足仿生机器人的运动学模型;运用多项式差值拟合对六足仿生机器人的摆动相和支撑相进行步态规划;使用MATLAB-ADAMS完成六足仿生机器人的位姿仿真,并进行六足仿生机器人实物验证。实验结果表明:该步态设计能有效对六足仿生机器人腿部运动轨迹进行跟踪,验证了步态设计的正确性和有效性,为改善多足类机器人行走提供有益参考。

基于STM32自动网球拾取机器人设计

针对网球场捡球工作量大的问题,开发了一款基于STM32的智能自动小型移动网球拾取机器人,规避了现存网球机器人结构庞大、灵活性差、效率低的问题.通过构建机器人三维模型,设计了一款造价低廉、高精密的小型移动网球拾取机器人.采用质心法获取目标物坐标信息,在机器视觉模块与双机械臂机构协同下,采取多行走舵机与万向轮协同实现机器人自动寻找目标、完成拾取、归集网球等动作.实验结果表明机器人能很好地完成以上功作,且拾取速度快,精确度达到98%.

改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法

在带钢表面缺陷分类方法的研究中,提出了一种基于改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法。该方法借鉴网中网模型可以增强网络对局部感知野的特征辨识能力和非线性表达能力的特点,将该模型与关系网络模型相结合,并采用一种新的自正则化、非单调函数作为激活函数及修正后的平均绝对误差作为损失函数,可以允许更多的信息流入神经网络,使模型学习到更精细的特征表达能力,从而具有更好的准确性和泛化能力。将新模型在NEU-DET数据集上进行实验,结果表明,在5-way 1-shot任务中获得的缺陷分类准确率为79.95%,比原模型提高7.22%;在5-way 5-shot任务中获得的缺陷分类准确率为92.04%,比原模型提高2.15%。

旋转超声振动铣削Cr12MoV轴向切削力与表面粗糙度研究

为研究切削参数对切削效果的影响,将旋转超声振动铣削引入Cr12MoV模具钢铣削过程中;通过正交试验设计开展切削试验,从轴向平均切削力和表面粗糙度两方面研究了旋转超声振动铣削参数选择对Cr12MoV模具钢加工的影响。结果表明:在旋转超声振动辅助铣削Cr12MoV模具钢的过程中,主轴转速和切削深度对轴向平均切削力和表面粗糙度影响最大;在主轴转速2000 r/min、切削深度0.6 mm时,可获得较小的轴向平均切削力和较好的表面粗糙度;将旋转超声振动应用到Cr12MoV模具钢铣削过程中,能获得较好的加工效果。

Dynamics of electric activities in neuron and neurons of network induced by autapses

The effect of autapse on adjusting the membrane of potentials of neuron is described by imposing a time-delayed feedback on the membrane of neuron in a close loop type,and the Hindmarsh-Rose(HR)neuron under autapse is investigated.Firstly,the electric activity of single HR neuron under electric autapse and chemical autapse is investigated.It is found that quiescent neuron is activated due to appropriate time delay and feedback gain in the autapse,and the autapse plays an important role in waking up neuron.The parameter region for periodic,chaotic activity of neuron under autapse is calculated in a numerical way,and transition from spiking to bursting is observed by increasing the feedback gain and time delay carefully.Furthermore,the collective electric activities of neurons in a ring network is investigated and abundant electric activities are observed due to the competition between the autapse and the time-delayed coupling between adjacent neurons in the network,and time delay in coupling between neurons also plays an important role in enhancing synchronization in the network.

Effects of electromagnetic induction and noise on the regulation of sleep wake cycle

As an exploration of electromagnetic induction effects on homeostatic regulation of sleep wake cycle, a magnetic flux term coupled with membrane current is proposed as an equivalent induction current act on a physiologically-motivated mathematical model, to study the effects of electromagnetic induction and its noise on the sleep wake cycle. The basic model includes 2 simplified Hodgkin-Huxley type neurons connected via glutamate(Glu) synapses, one of which additionally contains hypocretin/orexin(Hcrt/ox) as the functionally relevant co-transmitter. The numerical results suggest that when a constant current(DC) stimulus is applied to the model, the average fire frequency of the Hcrt/ox neuron could be modified from gamma to delta frequency with increased the intensity of electromagnetic induction, but the local Glu neuron transforms active into sleep state.Additionally, the homeostatic regulation function has better robustness to electromagnetic induction and its noise than the current or conductance noise, even there is a similar stochastic resonance phenomenon. For the circadian current input case, the time of wake up is delayed and fall asleep is advanced when the electromagnetic induction and its noise is considered. Furthermore, the effects of electromagnetic noise on the regulation is not significant, but only to inhibit the neuronal discharge activities and change the time of wake up and fall asleep of the Glu neuron, characterized by the sleep duration is slightly prolonged with increasing the strength of noise intensity.

Photonic phase transition in circuit quantum electrodynamics lattices coupled to superconducting phase qubits

A hybrid quantum architecture was proposed to engineer a localization-delocalization phase transition of light in a two-dimension square lattices of superconducting coplanar waveguide resonators,which are interconnected by current-biased Josephson junction phase qubits.We find that the competition between the on-site repulsion and the nonlocal photonic hopping leads to the Mott insulator-superfluid transition.By using the mean-field approach and the quantum master equation,the phase boundary between these two different phases could be obtained when the dissipative effects of superconducting resonators and phase qubit are considered.The good tunability of the effective on-site repulsion and photon-hopping strengths enable quantum simulation on condensed matter physics and many-body models using such a superconducting resonator lattice system.The experimental feasibility is discussed using the currently available technology in the circuit QED.