冷金属过渡电弧增材制造高强钢过程中温度场的数值模拟

基于冷金属过渡(CMT)高频熄弧的特性,在双椭球热源模型的基础上建立了动态热源模型,采用ABAQUS软件建立了高强钢CMT电弧增材制造单道十层成形件的有限元模型,对成形过程中的温度场进行模拟,并与试验结果进行对比;采用模拟方法研究了层间冷却时间(30,60,90 s)和基板预热温度(20,200,300℃)对温度场的影响规律。结果表明:模拟得到基板表面距焊道中心20.5 mm处的热循环曲线的变化趋势与试验结果基本一致,波峰和波谷温度的相对误差均在10%以内,证明了模型的准确性。沉积下一层时仅对前一层起到重熔作用;在沉积过程中,熄弧端的峰值温度高于起弧端,而在冷却过程中,两端温度差逐渐降低。随着层间冷却时间的延长,熔池最高温度降低且熔池存在的时间变短,在冷却阶段的冷却速率增大但其增大的程度降低,成形件两端温度差降低,最佳层间冷却时间为90 s;随着基板预热温度的升高,熔池的最高温度和熔池尺寸均增加,最大波谷温度差先减小后增大,在基板预热200℃条件下,成形件的最大波谷温度差最小,温度分布更加均匀。

冷金属过渡电弧增材制造5183铝合金温度场的数值模拟

利用有限元分析软件ABAQUS使用生死单元法建立冷金属过渡(CMT)电弧增材制造单道10层5183铝合金模型,模拟分析了增材制造过程中温度场的分布和变化规律,并进行试验验证;采用该模拟方法研究了增材制造路径(单向和交叉路径)、层间冷却时间(20,40,60 s)和焊接速度(400,450,500 mm·min^(-1))对温度场的影响。结果表明:模拟得到在CMT电弧增材制造过程中基板某点的热循环曲线的变化趋势与试验结果基本一致,且峰值温度和波谷温度与试验结果的相对误差均不大于8.93%,验证了模型的准确性。随着堆焊层数的增加,熔池峰值温度升高,熔池区域变大;单向路径增材制造会在试样收弧端产生较严重的热积累,而交叉路径可以减弱热积累效应;层间冷却时间越长,焊道中点的峰值温度越低,且降低幅度随冷却时间的延长而逐渐减弱;焊道的峰值温度和波谷温度随焊接速度的增加而降低。

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv),增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块(simple attention module,SimAM),提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精确率均值(mean average precision,m AP)、F1得分(F1 score,F1)分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。

液阻全桥网络负载口独立电液系统节能控制策略仿真

针对传统电液控制系统节流损失大、能耗高、效率低的问题,采用液阻全桥网络搭建了具有负载口独立控制特性的新型电液控制系统,详细研究了该系统在典型四象限负载下的节能控制策略。液阻全桥网络电液系统由5个二位二通比例阀组成,根据其具有的负载口独立控制特性,将系统归纳为传统三位四通、负载口独立和负载敏感3种控制模式。传统三位四通下,两负载口开度控制模拟三位四通进出口耦合形式;负载口独立模式下,采用一腔控制流量另一腔阀口全开的控制策略;负载敏感模式下,控制泵出口压力比进油腔压力高一个定值,从而实现负载敏感功能。在超越负载下,3种模式都使用流量再生回路进行节能控制。AMESim+Matlab联合仿真结果表明,与传统的三位四通模式相比,三位四通流量再生、负载口独立、负载口独立流量再生、负载敏感模式分别节能43.38%、65.27%、77.91%、83.58%。

改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

基于振动速度与噪音的横梁动态特性优化

针对某型小五轴高精密数控机床加工精度不高的问题,对其横梁的动态性能进行研究.采用锤击模态测试实验与有限元模拟计算相结合的方法,对横梁的固有频率进行研究;测量主轴不同转速下的振动速度和振动噪音,通过赋权处理,建立振动评价指标方程,得到优化目标;对所研究横梁进行形状优化.试验与仿真所得固有频率最大误差为5.76%;基于主轴振动情况确定83~117 Hz的频率范围,作为横梁设计时需要避开的低阶固有频率范围.经过形状优化后,横梁的一阶固有频率为139 Hz,相较于原横梁增加了约20.870%,横梁的动态性能得到改善.

基于SiO_(2)纳米颗粒的无标记化学发光氯霉素适体传感器

经由食物链长期摄入氯霉素残留物会给人体带来各种危害和疾病。因此,建立快速、准确且高灵敏的食品中氯霉素检测方法具有重要意义。采用溶胶-凝胶法制备了表面氨基化的SiO_(2)纳米颗粒,并用X射线衍射、透射电镜和红外光谱对其进行了表征。然后,利用酰胺键和碱基互补配对作用在SiO_(2)纳米颗粒表面依次组装互补DNA链和氯霉素适配体,成功构建了无标记化学发光氯霉素适配体传感器。该传感器制备简便,其中的氯霉素适配体既可作为生物识别元件,又可与苯甲酰甲醛反应产生化学发光信号,无需标记信号分子。该传感器的氯霉素检出限为3.26×10^(-9) mol·L^(-1),且选择性较好。将该传感器应用于实际样品中进行加标,回收率在94.67%~103.00%之间,表明该适体传感器可用于食品中氯霉素的检测。

基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型研究

传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣床运行过程的能耗机理,基于一次性的历史实验数据即可实现数控铣床切削过程功率的高精度预测。首先,采用人工智能机器视觉技术对刀具磨损图片进行分析处理,获取刀具磨损图像的数字化特征,从而得到刀具最大磨损量;然后,建立基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,利用VMD对数控铣床运行数据进行分解,采用SSA算法对LSTM神经网络超参数进行寻优,并将分解出的铣床运行数据分量输入到LSTM神经网络中,接着将每个分量的预测值相加,得到切削功率预测值;最后以面铣加工为例,将所提出的预测模型与BP神经网络、LSTM神经网络和传统模型进行对比分析,验证了所提模型的有效性和优越性。

多源干扰下的智能车模型预测纵向运动抗干扰控制

智能车纵向运动控制面临模型失配和外部环境变化等多源干扰,影响速度跟踪的精确性,本文针对性提出一种结合扰动观测和模型预测控制(model predict control,MPC)算法的纵向运动抗干扰控制方法。首先,根据车辆纵向动力学模型分析车辆纵向加速度与各项作用力之间的关系,然后将其简化为含多源干扰的质点运动型并设计模型预测控制器作为上层控制器。其次,针对内部未建模动态干扰及外部随机干扰,设计线性扩张状态观测器(linear extended state observe,LESO)进行实时估计,并通过前馈环节实施补偿,且分析了MPC闭环稳定性和LESO收敛性,最终形成扰动补偿和状态反馈的模型预测最优调节控制律。进一步地,为确保控制策略的高效执行,提出1阶自抗扰控制器作为下层控制器,将期望加速度转换为发动机转矩,从而实现对车速的闭环控制。最后,将算法部署在车载微控制单元(microcontroller unit,MCU)上,在多个速度和道路工况下进行实车测试。实验结果表明,所提出的策略可以快速且精确跟踪目标车速,具备良好的抗干扰能力。

考虑道路可用宽度的自适应避撞控制

针对紧急避撞中车辆避开障碍物后回归直线行驶时容易出现过多转向性失控问题,提出一种利用道路空间换取车辆稳定性的解决方案——考虑道路可用宽度的自适应避撞控制方法。首先搭建7自由度车辆模型,基于最优控制和MPC理论设计避撞控制器,并通过大量仿真再现过多转向失控工况,进而对失控工况的车辆输入与车辆状态进行剖析,明晰车辆失控机理。接着基于失控机理设计考虑道路可用宽度的自适应避撞控制系统,其中包括基于深度神经网络的参数自适应控制,基于启动车速的介入准则以及基于Lyapunov保守稳定域的切出时机。仿真实验证明,所提出的自适应避撞控制策略可以充分利用当前道路可用宽度,在避撞后回归直线行驶时提高车辆稳定性,从而达到避免事故发生的效果,弥补了传统定参数控制器无法适应复杂多变工况的缺陷。最后,基于dSPACE硬件在环实验,验证了所提出控制策略的实时性能够满足紧急工况避撞要求。

基于镍基材料构建无酶比色传感器快速检测马拉硫磷

制备NiBM并将其应用无酶传感器的构筑,建立比色法快速检测马拉硫磷。合成的NiBM能将无色的3,3′,5,5′-四甲基联苯胺氧化为蓝色的TMB氧化物。当马拉硫磷存在时,由于NiBM中镍原子与马拉硫磷的硫代磷脂键之间具有高亲和力,NiBM与马拉硫磷相结合,抑制NiBM对TMB的氧化反应。该无酶NiBM传感器在最佳检测条件下表现出优异的稳定性和较高的检测性能,检测马拉硫磷的线性范围为0~100 ng·mL^(-1),检测限低至7.8 ng·mL^(-1)。所提出的比色传感器为有机磷农药的测定提供了一种有前景的快速检测技术,该技术使用的NiBM制备过程简单且原料廉价易得,有望应用于复杂基质中马拉硫磷的快速检测和通量筛查。

基于CCA融合FFT的SSVEP脑机接口分类算法

为解决多目标刺激范式的稳态视觉诱发电位脑电信号识别准确率低和信息传输率低的问题,提出了一种快速傅里叶变换同典型相关分析相结合的方法,通过快速傅里叶变换将信号训练成对应频率的训练模板,并作为参考信号与实时采集的信号进行典型相关分析来计算频率的识别准确率。6名受试者参与并完成了180组实验,在时间窗口长度为1.5 s的条件下,基于快速傅里叶变换-典型相关分析的稳态视觉诱发电位信号识别算法的平均识别准确率为93.98%,比典型相关分析算法提升了14.75%,信息传输率为62.30 bit·min^(-1),比典型相关分析算法提升了55.63%。实验结果表明,快速傅里叶变换-典型相关分析算法性能更优。

基于医学CT与SLM技术的踝关节骨骼逆向建模与制备

基于医学CT与3D打印技术实现了骨骼重建与制造。通过对病人踝关节骨骼原始CT数据的采集,运用医学逆向工程软件Mimics及Geomagic软件对骨骼分别进行三维模型重建和骨骼曲面修复、优化,得到了骨面较为光滑平整的踝关节模型。通过对骨骼模型进行静力学分析,说明在人体结构生物力学条件下,所建立的踝关节三维模型满足力学要求。通过实验获得了TC4钛合金激光选区熔化(SLM)技术的优化工艺参数为激光功率240 W,扫描速度800 mm/s,扫描间距为0.12 mm,铺粉厚度为0.05 mm。采用该工艺参数和所建立的踝关节模型,实现了TC4钛合金踝关节3D打印逆向制造,所得制品的形状与组织成分优,满足医学使用要求。

基于数字孪生的液压回路虚拟实验系统

基于智能制造过程中数字孪生技术的应用及新工科人才培养数字孪生实践锻炼需求,探索了沉浸式液压回路虚拟实验数字孪生技术在工程教育中的应用。开发了基于数字学生的液压回路数字孪生系统,通过创建物理实体的精确虚拟孪生模型,并实时同步数据,为学习者提供了一个安全、可控且高度互动的学习环境。系统架构整合了物理实体、数据连接映射与孪生模型,实现了节流调速回路的实时数据采集、存储与三维可视化。通过该实验系统进行实验教学,不仅提升了教学效率,还增强了学生对新工科数字孪生技术的理解,并为学习者提供了全新的学习视角和工具。在提高对液压回路原理理解的同时,锻炼了学生解决实际工程问题的能力,为工程教育的创新与进步提供了新的思路和方法。

Ce(NO_(3))_(3)和CeO_(2)纳米粒子对APTES膜耐腐蚀性的影响

目的通过对铜箔进行硅烷化处理,增强铜箔的耐腐蚀性能。方法采用化学浸泡法在9μm电解铜箔表面制备γ-氨丙基三乙氧基硅烷偶联剂(APTES)硅烷膜层、Ce^(3+)/APTES膜层、CeO_(2)/APTES膜层和Ce^(3+)/CeO_(2)/APTES膜层,对改性硅烷膜试样与空白试样进行接触角对照实验,对硅烷表面润湿性进行表征。在3.5%(质量分数)NaCl溶液中,对空白样、单一硅烷膜层、Ce^(3+)/APTES硅烷膜层和Ce^(3+)/CeO_(2)/APTES硅烷膜层进行浸泡实验和电化学实验,研究改性膜层前后的耐腐蚀性能。通过扫描电子显微镜(SEM)观察膜层表面形貌,并利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和X射线光电子能谱(XPS)对纳米粒子结构进行分析,探讨改性膜层的钝化机理。结果Ce(NO_(3))_(3)/CeO_(2)/APTES复合膜层的接触角最大,接触角为106.6°,表现出最佳的疏水性。同时,其表面的腐蚀坑数量和面积最小。在盐水浸泡和电化学实验中,各试样的腐蚀电流密度随着浸泡时间的延长而上升,Ce^(3+)/CeO_(2)/APTES试样的腐蚀电位发生正移,具有较低的腐蚀电流密度,并且该试样具有最高的相角和最高的阻抗值,远高于Ce^(3+)/APTES试样。结论与单一硅烷膜层和仅分别添加Ce(NO_(3))_(3)、CeO_(2)2种缓蚀剂的膜层相比,Ce(NO_(3))_(3)/CeO_(2)/APTES复合膜层的防护效果有明显提升,且Ce^(3+)与CeO_(2)之间的协同作用大大提高了硅烷膜层的耐腐蚀性能。

基于D-S证据理论的无监督异常检测算法

在实际应用中,当数据集缺少真实标签或正常点数据量不足时,可能导致一分类支持向量机处于无监督情况。此外,当训练集中包含异常数据时,一分类支持向量机生成的决策边界将偏斜至异常数据区域。上述问题降低了异常数据的检测率,并导致分类器的性能变差。为了解决上述问题,基于K近邻算法将数据集分为可疑正常点数据集与可疑离群点数据集。其中,可疑正常点数据集用于一分类支持向量机训练与建模,对于可疑离群点数据集则采用D-S证据理论来识别其中的正常数据。实验结果表明:基于D-S理论的无监督异常检测算法可以有效地分离正常点与异常点,该算法在整体数据集上A_(uc)均值达到了0.83,且在可疑离群点数据集上A_(uc)均值达到了0.883。

高速铁路三维控制网粗差实时判别方法研究

高速铁路三维控制网外业观测易受不利环境因素影响,难免存在测量粗差,为了尽早识别测量粗差,提高外业数据质量及后续平差结果的精度,需进行三维控制网粗差实时判别方法的研究。根据三维控制网网形及其特点,详细分析三维控制网闭合环的类型,采用三维控制网(Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类)22种闭合环进行闭合差计算;同时,基于协方差传播定律构建闭合环校核边中误差的数学模型,以2倍闭合环相对中误差为限差,判别三维控制网外业数据质量。研究表明,三维控制网网形具有较强的规律性和对称性,在完成归整后,可使用1/7000,1/13000和1/23000为对应闭合环的极限误差进行粗差判别。研究结果表明,在三维控制网外业数据观测过程中,采用该方法能够实时判别并发现测量粗差,有利于以最小代价进行现场补测,从而提高三维控制网数据可靠性和数据质量。

槽式太阳能辅助燃煤发电系统集成方式

针对某600 MW超临界发电机组,提出3种槽式太阳能辅助燃煤机组发电(SAPG)系统的集成方式.第1种为太阳能场并联取代高压加热器,第2种为太阳能场高压串联取代高压加热器,第3种为太阳能场低压串联取代高压加热器.利用Matlab编程建立槽式太阳能辅助燃煤电厂发电的仿真模型,在功率增大模式(PB模式)下仿真计算不同的集成方式热力性能,对3种集成方式下系统的太阳能发电量、光电转换效率、标准煤耗率等指标进行对比分析.结果表明,SAPG系统的3种集成方式随着太阳法向直接辐照度EDNI的增大,太阳能引入规模达到峰值为192.37 MW,太阳能发电量为59.55 MW,光电转换效率达到20.10%,标准煤耗率最低为264.44 g/(kW·h).当EDNI≤482 W/m2时,低压串联的集成方式下太阳能发电量、光电转换效率、标准煤耗率等指标均优于高压串联及并联集成的方式;当EDNI≥482 W/m2时,并联集成方式的热力性指标均优于其他2种集成方式,高压串联的集成方式热力性能指标最低.

一步电沉积法制备铜表面稀土镧/石墨烯超疏水复合涂层及其耐腐蚀性能

海洋腐蚀的倾向性是制约铜基材料使用性能和安全性的一个重要因素。因此,提高铜表面耐腐蚀能力成为研究重点。采用一步快速电沉积工艺在铜基表面制备肉豆蔻酸镧/氧化石墨烯(LaM/GO)超疏水复合涂层,采用扫描电镜(SEM)、X射线光电子能谱仪(XPS)、水接触角测量和电化学测试等手段对复合涂层的结构及性能进行了表征。结果表明:电沉积阴极表面产生了低表面能材料和花瓣状微纳粗糙结构,涂层表面静态水接触角为154°±3°,滚动角为5°±3°;电位动态极化曲线测量表明,超疏水复合涂层表面的腐蚀电位增加、腐蚀电流密度降低了2个数量级,缓蚀效率达99.34%,耐腐蚀性能得到显著提升;此外,所获得超疏水复合涂层表面显示出优异的防污性能和机械稳定性。

光束倾角对激光深熔焊304不锈钢焊缝力学性能及熔池流动的影响

在激光深熔焊接中光束倾角会直接影响匙孔形态,光束倾角对熔池流动也具有一定的影响.采用激光深熔焊接白板试验结合“半三明治”熔池流动直接观测试验,以激光倾角作为变量,研究其对304不锈钢激光深熔焊接焊缝力学性能及熔池流动的影响.结果表明,在焊缝的力学性能上,不同激光倾角对焊缝上、中部的影响差异性较小,对下部的影响较大,焊缝底部拉伸件出现较多气孔缺陷,正激光入射角下的焊缝抗拉强度和断后伸长率小于负激光入射角.正激光入射角下“上小下大”的匙孔形貌使其底部易产生涡流,不利于气泡的排出,且匙孔坍塌频率较负激光入射角大,导致熔池稳定性较差,焊缝气孔缺陷的形成概率呈现为正激光入射角高于负激光入射角态势.