项目式工程训练模式对学生工程能力达成研究

传统工程训练模式难以适应新时代人才培养的需要。本文提出了以工程实际项目为牵引,以问题为导向,开发符合产出导向教育理念(Outcome based education,OBE)的项目式工程训练课程,依托工程素质教育中心实训平台,围绕学生的知识、能力、素质和价值培养目标,通过实际案例的项目设计与制作,采用模糊层次分析法对学生工程能力进行评价。结果表明:工程训练新模式相较于传统工程训练,对毕业要求达成度最高,有利于培养大学生的自主学习能力、高阶思维能力及解决复杂工程问题能力。

废旧磷酸铁锂电池阴极片低温热处理-球磨实验研究

针对磷酸铁锂电池大量退役亟需回收的现状,文章进行低温热处理-球磨工艺分离回收电池阴极片材料的研究。采用正交试验探究不同热处理温度和时间下阴极片粘接剂热变形程度与不同球磨参数的实验效果;并利用电镜扫描和X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)分析低温热处理-球磨工艺回收产物的品质。实验结果表明:低温热处理可以大幅减弱粘接剂的粘接强度,低温热处理-球磨可以实现磷酸铁锂与集流体间的有效解离,且回收产物品质满足下游回收再利用要求;整个工艺流程经济效益好、无二次污染;在恒温90 min、250℃的热处理环境与磨料直径15 mm、球磨时间45 s的实验参数下,材料的解离率达88.7%,磷酸铁锂纯度为92.8%。

基于协同理论的高职产教融合创业课程体系的构建研究

高职创业课程体系存在课程内容与产业发展契合度不高、教学系统与外界互动性不强、成果转化保障力度不足等问题。协同理论能为高职创业课程体系的优化提供理论支撑,并在实践中对课程体系的各要素进行统筹规划。基于协同理论,要在课程内容上,以融合理念推动专创教学内容体系建设;教学形式上,打造开放式的课程育人体系;成果转化上,完善产教一体化的课程孵化机制。

提质培优行动计划下国家职业教育创新发展高地建设

新时代加快“职教高地”建设,推动形成全国职业教育大改革大发展的整体合力与社会氛围,为我国构建现代职业教育体系提供可复制、可推广的成功经验和模式,也为完善新时代中国特色职业教育发展规律提供学理支撑。基于提质培优计划,探索“职教高地”建设路径,具体应加快建设国家资历框架,促进普职融通与中高职衔接,深化职业教育师资队伍管理和培养机制改革,强化产教融合激励,建设产教深度融合的校企命运共同体,主动服务国家战略,促进职业教育全面融入国家经济社会发展大局。围绕我国各省份“职教高地”建设的目标要求,要强化保障机制建设。一要央地协同,强化顶层设计;二要理顺体制,建设“政府统筹、部门协作、社会参与”的立体化管理机制;三要建立多元投入机制,夯实职业教育提质增效、创新发展的物质基础。

废旧磷酸铁锂电池破碎产物的涡流分选研究

文章以废旧磷酸铁锂电池为研究对象,提出利用涡流分选的方法分离回收废旧磷酸铁锂电池中的铜、铝与正极材料磷酸铁锂。使用COMSOL Multiphysics多物理场耦合分析软件对磁辊表面磁场强度分布进行模拟,并建立了涡流分选的力学模型;分析了磁场强度、颗粒半径、磁辊转速、进料速度等因素对涡流分选效果的影响;最后,设计涡流分选试验验证了模型的准确性,得到了影响废旧磷酸铁锂电池破碎产物涡流分选效果的可控制因素与其他干扰性因素。模拟与试验结果表明,在2~15mm范围内,分选效果与破碎材料直径为正相关关系,当磁辊转速为600~800r/min时分选达到最大效果,而进料速度对分选结果影响不明显。

新时代大学生劳动教育的实践与探索

劳动教育是高校人才培养的重要组成部分。合肥工业大学工程素质教育中心针对该课程学生量大面广的实际情况,在借鉴工程训练实践课程经验的基础上,探索出了一套“慕课—职业体验—总结反思”式劳动教学流程。课程教学目标明晰,线上慕课侧重马克思主义劳动价值观引领,职业体验目的是通过劳动实践出力流汗而感同身受,课程评价科学多元,关注教育效果。深入思考是让学生从理论到实践,再从实践到理论达到思想升华。

废旧磷酸铁锂电池破碎产物旋振筛分仿真分析与实验研究

对于废旧磷酸铁锂电池大量报废回收的现状,文章将振动筛分分选的方法用于分离回收废旧磷酸铁锂电池负极片中的铜和碳粉。使用EDEM仿真软件对破碎后的正、负极片的旋振筛分过程进行模拟,利用SolidWorks软件建立旋振筛的三维模型,并运用ANSYS Workbench软件进行模态分析,得到筛机的各阶固有频率;选取远离筛机的振动频率,采用正交实验探究振动频率、料层厚度、偏心块夹角对旋振筛筛分效率的影响;最后利用旋振筛分实验对仿真结果进行验证。实验结果与EDEM软件仿真结果相一致,验证了EDEM仿真模拟的可行性与有效性。

基于放电平台期的Wkmeans退役锂离子电池分选方法

针对退役锂离子电池单体之间由于生产过程及后续工作环境的不同产生的不一致性差异对分选后电池成组性能的影响,提出一种基于放电平台期参数的锂离子电池分选方法。以磷酸铁锂电池为研究对象,通过研究电池组不一致性的影响因素确定聚类的指标,进而进行放电实验,得到电池的电压、电流、容量等时序数据,并通过固定电压窗口的方法得到放电平台高度及长度数据;通过引入基于自动加权的Wkmeans聚类算法实现电池的分选。根据电池单体及成组后的充放电数据进行分析,实验结果证明该方法能显著降低电池模组的不一致性。

基于ANSYS Workbench的三螺杆泵主、从动螺杆静力学分析

主、从动螺杆作为三螺杆泵的核心工作零件,其机械性能的研究对三螺杆泵工作能力的提升有着重要的意义。利用SolidWorks三维建模软件完成三螺杆泵主、从动螺杆的三维建模,在ANSYS Workbench平台利用Static Structural模块完成主、从动螺杆的受力加载及静力学分析,得到了主、从动螺杆在额定工作压力下的应力分布和变形情况。分析结果表明,在额定工作压力下,从吸入腔到排出腔,主、从动螺杆的应力逐渐增大,总体变形量逐渐增大,在从动螺杆排出腔的尖角处出现了应力集中现象。

基于Stanford模型的动力电池报废量估算研究

近年来,由于纯电动汽车的迅猛增长,估算动力电池的报废量对其回收体系的制定至关重要。以纯电动汽车中的纯电动乘用车和纯电动商用车为研究对象,根据我国2011-2020年纯电动汽车产量的统计与预测值,应用斯坦福模型估算动力电池的报废量。结果表明,在纯电动汽车市场占有率逐年提高、产量快速上升的同时,报废动力电池的数量在2020年将达到47.444万吨。估算结果可以为我国在构建报废动力电池回收再利用体系及制定相关政策方面提供科学依据,并提出相应的政策建议。

基于DBSCAN聚类的退役动力电池深度配组方法

退役动力电池在梯次利用时,因单体一致性差异较大,常难以满足使用要求。综合考量退役动力电池动态特性和静态特性,提出一种改进的多参数DBSCAN聚类算法对退役动力电池进行深度配组。对比实验表明,与Kmeans++聚类的结果相比,采用该方法聚类后电池最大容量差减少了86.04%;循环充放电实验表明,采用该方法得到的电池组充电性能提高约3%~5%,其放电量更大,其容量衰减速率降低了64.96%。该方法可有效提高电池组内单体的一致性并延长电池组的使用寿命。

基于LGA工艺的D波段微带线-波导过渡结构

设计了一个工作于D波段的微带转波导结构。过渡结构由2部分组成,分别为微带-带状线过渡结构和带状线-波导过渡结构。相比传统的微带至波导结构,该结构无需额外的金属波导短路结构,减少了加工流程,直接和标准波导相连即可。仿真结果表明,在122~140 GHz范围内,反射系数小于-10 dB,最小插入损耗为1.85 dB。该过渡结构基于栅格阵列(LGA)封装工艺,能够直接与其他的芯片和无源器件进行集成和封装,对射频微系统的集成具有重要意义。

阀门密封的研究现状综述

阀门密封性能是衡量阀门质量的最重要指标之一,也是决定阀门寿命的主要因素。分析了当前阀门密封存在的主要问题,针对不同的密封状况,给出常用的一些解决阀门泄漏的方法。分别从材料开发、结构设计和密封性能3个方面归纳了当前阀门密封的研究内容,总结了当前阀门密封研究前沿的现状。对阀门密封的发展趋势进行了预测。

废动力电池破碎产物风选过程参数分析

基于废动力锂电池正负极材料破碎产物,提出了一种分离铜和铝的新方法。建立了铜铝颗粒在风场中的运动方程,采用二元回归分析构建了水平位移差的回归方程;基于Fluent仿真,分析了气流初始角度和风箱出风口大小对风选效果的影响,从而确定合适的风选参数。基于选定风选参数,采用离散相模型模拟铜铝混合物粒径在1~3 mm时的风选过程,结果显示分离率在95%以上。对铜铝颗粒混合物进行风选实验,分离率达到93%,验证了运动方程的准确性。研究表明:水平位移差与有风区高度、气流初始速度之间存在多元回归关系,可为风箱设计提供理论依据。

前置摆动式割草机的结构设计与模态分析

针对生态园林和农场遇到的地形复杂、割草作业量大等问题,开发了前置摆动式割草机,该机采用四轮驱动,能够实现割草机行驶与作业分别控制。分析了这种新型割草机功能与结构方面的设计理念,利用Solid Works软件建立了整机模型,通过ANSYS Workbench软件对机架进行模态分析,证明了实际工作过程中不会产生共振。并对该模型进行优化,在降低振动的条件下提高了整机的可靠性,同时能够满足正常作业的需求。

基于LR20机器人的最大工作空间分析与试验研究

针对LR20机器人在ISO 9283标准性能指标测量过程中存在的问题,推算出LR20机器人的最大工作空间,根据实际工况要求,进一步优化了最大立方体,寻求出五点法的空间位置。借助Leica激光跟踪仪、RoboDyn和Spatial Analyzer软件,搭建了机器人标定试验平台,对LR20机器人D-H参数进行校准,最后对5个测试点开展循环采集。结果表明,五点精度数值稳定,能够代表LR20机器人工作区域的整体精度状态,绝对定位精度达到0.85 mm,重复定位精度提高到0.028 mm,验证了最大立方体工作原理和试验方案的可行性,为工业机器人标定研究和企业测试应用提供参考。

基于EDEM的废旧锂电池正极片破碎参数分析及试验研究

为研究废旧动力电池正极片的最佳破碎参数,解决电池正极片上正极材料与铝箔集流体的分离问题,为后一步分选筛分做准备,通过建立破碎机三维模型,借助EDEM离散元分析软件,创建电池正极片的黏结模型,对电池破碎过程进行数值模拟,探求破碎机转速、破碎时间、放入物料数3个影响因素对电池正极片的影响规律。采用正交试验设计,得到破碎效果最佳的参数组合。结果表明:当破碎机转速为34000 r/min、破碎时间为20 s、放入物料数为1片时,破碎效率最高,破碎效果较好。

基于自抗扰技术的智能车横向控制

针对智能车辆横向控制问题,以二自由度车辆模型为研究对象,通过构造一个关于横向偏差和期望偏航角的理想偏航角,以控制车辆横摆角跟踪到理想偏航角为目的,设计自抗扰车辆横向控制器。自抗扰控制器能够将车辆的质量参数、侧偏刚度等不确定参数和外界扰度观测出来并进行补偿,保证控制系统的鲁棒性。Simulink/CarSim联合控制仿真实验表明:车辆跟踪双移线路径时,自抗扰控制器相较于模型预测控制器的路径跟踪精度更高;在不同道路附着条件和不同负载时,都具有良好的跟踪效果。

基于卷积神经网络的工业缺陷检测研究进展

缺陷检测在产线的质量控制中起着至关重要的作用。本文综述了深度学习方法在缺陷检测中的应用以及研究现状。首先,对缺陷进行分类;然后梳理了传统的基于数字成像技术的缺陷检测的方法,并介绍这些方法的优缺点与适用情况;接着介绍了基于卷积神经网络的检测方法与其在缺陷检测中的应用。文章最后对现有方法进行总结,同时对缺陷检测所面临的挑战进行了概述。

基于变负载的机器人误差模型设计与实验研究

借助工业机器人和激光跟踪仪等设备,搭建机器人变负载的标定实验平台,分析变负载对机器人末端位置点X、Y和Z三个方向相对位置误差的影响,通过参数辨识分析D-H参数与负载之间的映射关系,拟合二者的误差模型,开发了变负载的机器人参数误差修正界面,预测出任意负载运行时的实际D-H参数,通过与参数辨识获取的D-H模型进行对比验证,发现具有较好的一致性,为后续机器人负载误差实时补偿和实际应用奠定基础。