放电状态对锂离子电池在机械滥用条件下力学响应和失效行为的影响

为厘清放电状态对锂离子电池动态力学响应和失效模式的影响规律,系统地开展了锂离子电池在不同放电状态下的准静态压缩特性及其安全性的实验分析。通过预设电池至特定的放电电量,并在放电过程中、放电后静置1和24 h的时间节点上实施压缩测试,深入探究了电池的力-位移响应特性、最大承载力及安全性表现。实验结果显示,相较于其他状态,放电状态下的电池展现出较低的力-位移曲线,表明其刚度在静置之后相比于放电过程中有所提升。此外,放电状态下的电池展现出显著高于静置后状态的最大承载力,且在放电过程中进行压缩测试更容易使电池发生爆炸,而静置后的电池则表现出显著提升的安全性。借助扫描电子显微镜分析,进一步确认了放电状态下电池内部电极颗粒的破损程度更剧烈,观测到的现象被归因于放电过程中产生的扩散诱导应力,该应力在电池内部累积,加剧了电池在机械压缩下的损伤风险。

基于灰色预测的大跨径预应力混凝土连续刚构桥施工控制研究

在大跨径连续刚构桥悬臂施工过程中,由于混凝土的收缩、徐变等因素,施工过程中其悬臂端的实际施工线型与设计理论值存在一定的误差。为降低该误差,采用灰色预测控制系统进行分析。施工后对不同位置高程进行测量并标定,边跨合拢段左右两端高程为0.016m,中跨合拢段左右两端与设计高程差为94.369mm,均控制在94.353mm以内,实际监测与控制过程中,该误差值均满足设计要求。

自激振动旋耕刀设计与减扭降耗性能分析

为实现旋耕作业减扭降耗,在国标IT245旋耕刀基础上设计了一种自激振动旋耕刀装置,对其工作原理进行了阐述。通过运动受力分析,完成了其大弹簧参数选型与弹簧心轴腰型孔设计。基于DEM-MBD技术,建立土壤-旋耕刀相互作用仿真模型,分析5种刀轴转速下国标旋耕刀与自激振动旋耕刀所受三向阻力与扭矩变化规律。仿真试验中,刀轴转速为150、200 r/min时,减阻降扭效果不明显;转速为250、300 r/min时,自激振动旋耕刀相比国标旋耕刀的减阻降扭效果较好,垂向阻力分别降低6.96%、10.41%,且平均扭矩降低率较大,分别为9.80%和19.63%,而转速达到350 r/min时,减阻降扭效果下降。通过对2种旋耕刀仿真与土槽试验的平均扭矩进行分析,得出了国标旋耕刀与自激振动旋耕刀平均扭矩变化曲线的相关系数,分别为0.997与0.998,基本验证了DEM-MBD耦合仿真模型的准确性。对土槽试验中采集的Y向(耕作时刀刃振动主要发生方向)振动加速度数据进行频域分析表明,随着刀轴转速的增加,Y向功率谱密度幅值总体呈上升趋势,转速达到300 r/min时,激振频率达到装置Y向的固有频率附近,此时发生共振,Y向功率谱密度幅值达到最大值。即此时旋耕刀获得最大能量,扭矩降低幅度最大,减扭降耗的效果最佳。

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP(Back Propagation)神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP(Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM(Self Organizing Maps)神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO(Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization)算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN(Controller Area Network)总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP(Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络、PSO-SOMBP(Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络、LWD-PSO-SOMBP(Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络及改进量子粒子群(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明,LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.1118、平均相对误差为0.0058、均方误差为0.0003,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.0006,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。

基于阶梯分层磨削试验方法的棕刚玉砂轮磨损演变研究

为提高镍基合金K4125的材料加工效率、改善其表面质量,开展棕刚玉砂轮磨削K4125的磨损试验研究。基于阶梯分层磨削、石墨复形的试验方法,探究砂轮的磨损机理,分析砂轮磨损对磨削力、工件表面质量的影响规律。结果表明:当K4125累积材料去除体积由100mm^3/mm增至125mm^3/mm时,砂轮进入剧烈磨损阶段,棕刚玉砂轮的磨削力比增加了70.3%至10.9;砂轮径向磨损量由18.0μm增至25.1μm。由于K4125表面氧化物与棕刚玉砂轮亲和性较强,砂轮磨损表面存在大量由黏附磨屑形成的磨耗平台,其材料去除能力急剧降低。综合考虑砂轮的磨损速率与磨削效果,棕刚玉砂轮磨削K4125合金的最佳材料去除体积应控制在100mm^3/mm。

基于HPO-SVM的拖拉机柴油机故障诊断研究

[目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性,本研究提出一种HPO-SVM(hybrid population optimization-support vector machine)拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]采用SVM(support vector machine)作为故障诊断模型的基体,针对SVM优化问题,以PSO(particle swarm optimization)和GWO(grey wolf optimization)算法为基础提出了HPO(hybrid population optimization)算法对SVM的重要参数c、g进行优化;分析柴油机的故障机制,确定反映故障发生的数据信号;基于CAN(controller area network)总线和Arduino UNO-MCP 2551组合模块采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对HPO-SVM的性能进行测试,并将测试结果与SVM、PSO-SVM、GWO-SVM、GWOPSO-SVM和LWD-QPSO-SOMBP(linear weight decrease-quantum particle swarm optimization-self organizing maps back propagation)神经网络的测试结果进行对比。[结果]相比于其他4种SVM模型,HPO-SVM充分发挥了GWO算法和PSO算法在SVM参数寻优方面的优势,故障诊断准确率大幅度提升,相比于SVM,诊断总准确率由80%上升至100%,提高20%;HPO算法提高了单种群优化算法的寻优性能,相较于PSO算法,HPO算法最佳适应度由70提升至90,提高22.22%,达到最佳适应度时的迭代次数由105下降至27,下降74.29%;为避免偶然性,对5种SVM模型采取6次重复试验,试验结果表明,相较于其他4种模型HPO-SVM模型的性能更稳定,HPO-SVM的6次诊断总准确率均为100%;HPO-SVM采用SVM作为故障诊断模型,缓解优化算法的寻优压力,提高模型的效率,相比于LWD-QPSO-SOMBP神经网络,HPO-SVM模型的运行时间由45 s降低至15 s,下降66.67%。[结论]本文研究结果可为高效率拖拉机柴油机故障诊断提供参考。

镍基高温合金K4125磨削性能与参数优化研究

镍基高温合金K4125是燃气涡轮导向叶片的主要材料。通过理解K4125的磨削加工性,可以优化磨削工艺参数,改善材料去除效率。对比了K4125与GH4169的材料性能差异,开展了磨削试验,通过对比分析磨削力、磨削温度、磨削比能以及表面粗糙度等参数,综合分析了材料磨削性能差异。结果表明K4125的磨削力均大于GH4169的磨削力。磨削K4125合金时,磨削温度保持在400℃以上,而GH4169合金的磨削温度则在200℃以下。K4125已加工表面的涂抹、磨屑粘黏以及沟槽现象均比GH4169严重。该现象导致K4125的磨削表面粗糙度远大于GH4169。因此,K4125的磨削加工性差于GH4169。磨削K4125的推荐参数为砂轮线速度v_(s)=25~30m/s,工件进给速度v_(w)=500~1000mm/min,磨削深度a_(p)=0.01~0.02mm。

面向航空发动机核心零部件高质高效磨削的砂轮自锐技术研究进展

传统磨削加工技术制造航空发动机核心零部件存在砂轮易磨钝、修整频繁及废品率高等问题,严重影响发动机的制造效率、质量和成本。砂轮自锐技术是一种新兴的砂轮磨削控制技术,可通过砂轮工作面的磨粒微破碎保持磨粒切削刃密度,进而实现长时稳定的高锋利度,有助于航空发动机核心零部件的高质高效加工。分析了具有自锐能力的高性能砂轮发展现状,对现有的砂轮自锐表征方法进行了总结,并对砂轮自锐机理进行深入剖析,最后,对砂轮自锐技术研究方向进行了展望。

Review on monolayer CBN superabrasive wheels for grinding metallic materials

A state-of-the-art review on monolayer electroplated and brazed cubic boron nitride（CBN） superabrasive wheels for grinding metallic materials has been provided in this article. The fabrication techniques and mechanisms of the monolayer CBN wheels are discussed. Grain distribution, wheel dressing, wear behavior, and wheel performance are analyzed in detail. Sample applications of monolayer CBN wheel for grinding steels, titanium alloys, and nickel-based superalloys are also provided. Finally, this article highlights opportunities for further investigation of monolayer CBN grinding wheels.