工作过程系统化中高职衔接的核心课程体系开发与实践——以广西物流职业技术学院新能源汽车专业为例

系统化开发中高职衔接专业核心课程体系,对提高高职学生综合素质和强化专业技能具有重要意义。研究基于工作过程系统化的方法在新能源汽车专业课程体系改革中的实践。将工作过程的典型工作任务进行筛选、分析并提炼为主要行动领域,通过行动领域转换为学习领域,将学习领域优化、重组为专业课程,依据职业成长规律及认知学习规律开发了专业核心课程体系。对专业核心课程体系构建的思路、过程、体系构建、实施进行探索。为装备制造类、交通运输类的专业高素质技术技能人才培养的课程建设提供参考。

金属锂电池负极界面氮化硼修饰膜的研究

金属锂负极由于具有超高的比容量(3 860 mA·h/g)与超低的还原电位(-3.04 V),其应用能够大幅提升现有锂离子电池的能量密度。然而,金属锂与电解液持续不断的副反应可导致电池的严重极化、非活性锂的增加及电池容量的迅速衰减。为了提升金属锂电池的循环性能,采用氮化硼薄膜作为金属锂表面的人工固体电解质膜(SEI膜)抑制其与电解液之间的副反应,以实现金属锂电池的长循环。采用简单易操作的喷涂沉积法,可将氮化硼薄膜均匀地沉积于金属锂表面,并通过电化学阻抗谱探索了最佳沉积次数。氮化硼SEI膜具有离子导通且电子绝缘的特性,成功地抑制了界面副反应与电池的极化增加。相比未经修饰的金属锂,经氮化硼修饰后,电池负极单位面积阻抗由4.6Ω/cm^(2)降低至1.2Ω/cm^(2)。所组装的锰酸锂/金属锂电池首圈库伦效率由89.2%提升至96.6%;1C条件下循环300次后,容量保持率由86.3%提升至94.6%。

带冲孔切换的后门内板深拉深模研制

以某汽车后门内板为研究对象,针对模具开发过程中零件侧冲孔切换的需求,设计了1副气动侧冲孔切换机构,采用自制斜楔能够整体实现多个孔的冲裁和切换,并解决了材料流入量不均的问题,消除了成形零件的起皱缺陷。经实际验证:气动侧冲孔切换机构切换过程稳定,易于检测和维护,且经济性较好。

基于自适应MOEA/D的柔性车间多目标联合优化调度

为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化,提出了基于自适应惩罚MOEA/D(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法,针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题,提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子,并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中,自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-Ⅱ算法的Pareto前沿解;在等权重最优解的生产实验中,自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-Ⅱ算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。

机械臂关节轨迹刚度最优的多方式学习蜂群求解

为了求解机械臂关节空间的刚度最优轨迹,提出了基于多方式自适应学习蜂群的轨迹规划方法。以SR20A型串联机械臂为研究对象,基于刚度矩阵的最小特征值定义了机械臂刚度,并建立了机械臂关节轨迹的刚度最优化模型。针对蜜蜂差分搜索效率低、启发性不足等问题,根据个体差异设计了多方式自适应学习策略,并将多方式学习蜂群算法应用于刚度最优轨迹规划。使用5组轨迹规划实验进行验证,结果表明,多方式学习蜂群算法相比自适应蝙蝠算法和标准蜂群算法,在机械臂关节轨迹求解中具有显著的优越性。

重型商用车前桥总成翻转平台设计

通过对重型商用车底盘装配线进行工艺分析,结合重型商用车前桥总成结构特点,研制了一种实现重型商用车前桥总成自动翻转的工作平台,该自动翻转平台能够消除人工翻转时存在的安全隐患,提高劳动生产率,将目前的前桥总成定位装配、翻转合为一个平台完成,工序节拍由6分钟缩短为5分钟,既提高装配线自动化程度又实现产能提升。