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基于SLM的零泊松比板壳胞元设计及力学性能研究

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基于SLM的零泊松比板壳胞元设计及力学性能研究

作者：张振杰桂林电子科技大学

学位级别：硕士

零泊松比(Zero Poisson's ratio,ZPR)结构受压时载荷法向几乎不发生宏观变形,在生物医疗、航天航空、汽车制造等领域有巨大应用潜力。然而,现有零泊松比结构大多是在正泊松比和负泊松比结构基础上演变而来;结构内部组件以圆形和矩形截... 详细信息

零泊松比(Zero Poisson's ratio,ZPR)结构受压时载荷法向几乎不发生宏观变形,在生物医疗、航天航空、汽车制造等领域有巨大应用潜力。然而,现有零泊松比结构大多是在正泊松比和负泊松比结构基础上演变而来;结构内部组件以圆形和矩形截面杆为主,胞元连接节点处容易发生应力集中。此外,零泊松比结构力学性能的研究多集中在二维小应变情形下。为了解决上述问题,本文设计三维零泊松比力学超材料胞元,并采用激光选区熔化(Selective laser melting,SLM)技术快速成形零泊松比力学超材料,进而开展实验分析大应变范围内的零泊松比特性,并采用数值模拟方法研究三维零泊松比力学超材料胞元的受载变形模式。通过上述工作,解决传统零泊松比结构应力集中、零泊松比维度少和零泊松比效应出现的应变范围窄等问题。为了实现上述目的,本文的主要工作如下:1.为避免传统零泊松比胞元应力集中,以板状组件设计零泊松比胞元;为了实现三维零泊松比特性,以立方对称关系的胞元为基体设计零泊松比胞元。通过调控变形几何参数板厚d与角度θ,获得了不同参数下的结构模型。此外,结合SLM成形条件对胞元结构优化,获得一种新型零泊松比板壳胞元结构。最终,使用SLM技术成形各参数下零泊松比结构,便于实验验证。2.为获得力学性能较优的零泊松比结构胞元,以立方体试样致密度为优化目标,通过正交实验对SLM成形工艺参数组(激光功率、扫描速度和扫描间距)进行优化;并获得该参数组下SLM成形316L力学性能参数,为后续数值模拟提供依据。3.通过准静态压缩实验研究所设计的力学超材料胞元的泊松比随结构几何参数的变化情况;分析不同应变值范围内泊松比的变化情况;通过测试不同板厚、胞元内部板的倾角,分析结构参数对力学超材料胞元泊松比特性和力学强度的影响,获得较优的结构参数。4.为了深入研究结构参数—零泊松比—力学性能—变形模式的关系,构建弹塑性有限元模型,研究不同结构参数下弹性变形、屈服和密实化阶段。从而深入分析变形失效行为与力学响应的关系,研究不同几何参数下整体和局部的变形、失效模式,揭示零泊松比产生的机制。5.最后,将零泊松比板壳胞元结构应用于工程实例优化,以汽车防撞梁与电池箱为例,经过胞元结构填充后获得优化模型。经数值模拟结果对比发现,优化后的模型较好地发挥了零泊松比特性的优势,挤压变形过程中对周围结构起到保护作用。并且防撞梁质量减少44.3%,电池箱减重59.2%,可实现轻量化与防护的设计目标。

关键词：机械超材料零泊松比板壳胞元设计激光选区熔化压缩力学性能

荒漠草原向灌丛转变过程两种优势植物定植土壤水分阈值特征

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生态学报 2022年第19期42卷 8061-8072页

作者：张振杰于露王红梅宁夏大学农学院银川750021 宁夏草牧业工程技术研究中心银川750021

为探究宁夏东部荒漠草原灌丛转变过程中两种优势种蒙古冰草(Agropyron mongolicum)和柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)植物更新土壤水分需求特征,在前期萌发土壤水势阈值研究的基础上,进一步通过野外观测和室内干旱胁迫试验分析确定转... 详细信息

为探究宁夏东部荒漠草原灌丛转变过程中两种优势种蒙古冰草(Agropyron mongolicum)和柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)植物更新土壤水分需求特征,在前期萌发土壤水势阈值研究的基础上,进一步通过野外观测和室内干旱胁迫试验分析确定转变过程中两种优势植物种的定植土壤水分阈值。结果表明:荒漠草原灌丛近30年人为转变过程中0—200 cm土壤水分呈降低趋势,灌丛地土壤水分含量较荒漠草地显著降低了52.43%(P<0.05),灌丛转变加速了土壤旱化;柠条锦鸡儿和蒙古冰草幼苗定植过程中叶绿素含量随干旱胁迫程度加深呈先增加后降低趋势,其死亡率逐渐上升。通过渗透势和死亡率的拟合函数以及其对应样地的土壤水势、土壤水分关系分析得出,随样地转变柠条锦鸡儿定植土壤水势、水分阈值均低于蒙古冰草,两者平均土壤水势阈值分别为-9.38—-9.95 kPa、-8.72—-9.28 kPa,平均土壤水分阈值分别为4.93%—5.23%、5.92%—6.50%。与蒙古冰草相比,柠条锦鸡儿更适应灌丛引入下或降雨减少引起的土壤旱化,其旱生条件下的定植成功更易发生。

关键词：荒漠草原灌丛化干旱胁迫幼苗定植水分阈值

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融合知识图谱的图卷积神经网络推荐算法研究

融合知识图谱的图卷积神经网络推荐算法研究

作者：张振杰广东工业大学

学位级别：硕士

目前,越来越多的方法聚焦于利用图神经网络挖掘知识图谱的语义信息,基于图神经网络(GNN)挖掘知识图谱语义信息是目前主流的方法。GNN挖掘知识图谱语义信息的思路是将知识图谱的节点ID和边ID映射到一维空间,通过图卷积运算融合邻居节点... 详细信息

目前,越来越多的方法聚焦于利用图神经网络挖掘知识图谱的语义信息,基于图神经网络(GNN)挖掘知识图谱语义信息是目前主流的方法。GNN挖掘知识图谱语义信息的思路是将知识图谱的节点ID和边ID映射到一维空间,通过图卷积运算融合邻居节点嵌入和中心节点嵌入,在图卷积运算中引入注意力机制赋予邻居节点一定权重。然而大多数方法没有根据用户具体的兴趣偏好聚合邻居结点的语义信息、也没有对知识图谱学习得到的节点嵌入表示进行建模,同时由于主流模型的输入仅仅是节点和边的ID信息,模型输入的语义信息十分匮乏,导致没有充分挖掘用户与物品嵌入表示自身以及相互之间的语义信息,因而推荐性能不佳。为了解决上述的前两个问题,本文首先提出基于图注意力卷积神经网络的推荐算法(A-GCN),引入具体的注意力机制挖掘知识图谱语义信息,沿着图上的路径迭代地聚合图谱中每个结点两跳以内的邻居结点信息,并基于A-GCN学习得到的用户和物品的嵌入表示进行建模,生成用户特定于该物品的特征嵌入表示。本文在Movie Lens-1M和Last.FM数据集上进行点击率预测实验,AUC和F1两项评价指标均超过了目前主流的Ripple Net、KGCN、KGNN-LS等方法。实验结果证明图注意力卷积神经网络和重新编码用户嵌入表示的可行性。本文还提出一个新颖的基于热门邻居概率采样和全图多层图卷积的推荐系统框架(NS-FGCN)进一步克服A-GCN的不足,增强模型的推荐性能。A-GCN虽然引入具体的注意力机制捕捉用户具体的兴趣偏好,对节点嵌入建模生成用户特定于该物品的特征嵌入表示,但是仍然具有三点限制。第一,在对邻居节点进行采样时,A-GCN采用随机采样的方式,随机采样赋予所有邻居节点相同的采样概率,但是不同邻居节点对于中心节点的重要性是不相同的,度越大的物品节点往往训练更加充分,更加具有丰富语义信息。第二,A-GCN在聚合邻居节点信息时,只训练模型训练集涉及到的节点嵌入,一批次训练不对知识图谱所有节点进行训练,导致模型的训练效果不佳。第三,A-GCN实际上是协同过滤类的推荐算法,协同过滤类算法的输入仅仅是节点ID,节点ID的语义信息十分匮乏,而推荐系统的目标是基于物品的属性信息和用户的兴趣爱好给用户推荐物品,推荐模型不能忽略用户和物品自身具有的背景信息,属性信息。为解决以上的三点限制,NS-FGCN在聚合邻居节点信息时不使用均匀分布的概率分布对邻居节点进行采样,而是根据节点的度赋予邻居节点一定的采样概率。NS-FGCN在一批次的训练过程中,训练知识图谱所有节点的嵌入,而不是基于训练集涉及到的节点只对图谱部分节点执行图卷积运算。NS-FGCN融合图卷积神经网络算法和Meta R,Trans E知识图谱距离变换挖掘算法,在图神经网络挖掘图谱语义信息的同时,注重挖掘图谱节点自身具有的信息。我们在三个公开数据集(Movie Len-20M,Yelp2018和Amazon-book)上开展实验,实验结果表示本文的算法优于KGCN、Light GCN等state-of-the-art的推荐算法,证明本文提出的算法具有一定的优越性。

关键词：推荐系统知识图谱图神经网络

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增强型IPMC制备工艺及驱动性能研究

增强型IPMC制备工艺及驱动性能研究

作者：张振杰哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

离子聚合物金属复合材料(Ionic Polymer Metal Composite,IPMC)是一种新型的高分子驱动材料。其具有变形大、密度小、驱动电压低等特点,在仿生学、海洋学、航天学等领域具有广泛的应用前景,逐渐成为新一代的研究热点。但在实际应用中IPM... 详细信息

离子聚合物金属复合材料(Ionic Polymer Metal Composite,IPMC)是一种新型的高分子驱动材料。其具有变形大、密度小、驱动电压低等特点,在仿生学、海洋学、航天学等领域具有广泛的应用前景,逐渐成为新一代的研究热点。但在实际应用中IPMC仍存在驱动性能过差、电极制备成本过高、制备工艺不完善及离子交换膜传导效率较低等问题。本文以IPMC作为研究对象,对其驱动机理及其新型制备工艺进行研究,同时针对离子交换膜传导效率较低及电极质量较差且制备价格过高的问题进行研究:首先,对IPMC的驱动机理进行分析研究。得到影响IPMC驱动性能的影响因素,再根据影响因素设计性能测试实验,提出了高导电电极镀覆改性及高离子传导离子交换膜改性。其次,对电极改性进行研究。针对IPMC电极镀覆价格过高且性能较差问题,提出先进行离子还原及一次化学镀,再进行热压的新型电极制备工艺。成功制备高导电电极IPMC,并通过实验测量其导电性能及电化学性能并与普通IPMC进行比对分析。然后,对离子交换膜改性进行研究。通过实验探究多壁碳纳米管(MultiWall Carbon Nanotubes,MWCNT)掺杂改性和多孔结构改性对IPMC性能的影响。针对IPMC中多种掺杂物团聚的问题,提出冷冻干燥高离子传导交换膜制备工艺,解决了普通制备工艺中多种掺杂物团聚的问题,提高了离子传导效率。最后,确定合适的评价方案并对IPMC进行驱动性能测试。根据驱动性能测试,分析各种参数对IPMC驱动性能的影响,得到高导电电极及高离子传导交换膜会促进IPMC驱动性能的结论,并发现离子通道、水分子通路两种影响因素之间存在相互影响的现象,共同促进IPMC的驱动性能,同时验证了新型制备工艺的可行性,降低了IPMC的制备成本。

关键词： IPMC 驱动器驱动性能高导电电极离子传导

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张振杰摄影作品欣赏

乡音 2017年第10期 57-57页

作者：张振杰

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张振杰摄影作品欣赏

乡音 2019年第3期 57-57页

作者：张振杰中国摄影家协会河北分会河北新闻摄影学会河北青年摄影协会

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西柏坡精神的生成逻辑与时代价值

理论视野 2022年第6期 76-81页

作者：郭建张振杰河北经贸大学马克思主义学院

西柏坡精神,源于西柏坡时期党的伟大实践,有马克思主义的指引,植根于优秀中国传统文化,并在革命文化滋养中形成、发展,与伟大的建党精神和党的精神谱系既一脉相承又有时俱进。在新时代,站在历史的新征程的新起点,其包含的“两个一切”... 详细信息

西柏坡精神,源于西柏坡时期党的伟大实践,有马克思主义的指引,植根于优秀中国传统文化,并在革命文化滋养中形成、发展,与伟大的建党精神和党的精神谱系既一脉相承又有时俱进。在新时代,站在历史的新征程的新起点,其包含的“两个一切”的人民至上精神、“两个敢于”的彻底革命精神、“两个善于”的立国兴邦精神和“两个务必”的不懈赶考精神仍然有着特殊的时代价值,继续大力弘扬西柏坡精神,对于建设社会主义现代化强国,实现中华民族伟大复兴,走好新时代的“赶考”路,具有重大的现实意义。

关键词：西柏坡精神生成逻辑基本内涵时代价值

选区激光熔化制备多孔结构的成形偏差及力学性能与压缩失效分析

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焊接学报 2022年第10期43卷 49-56,I0006页

作者：徐榕蔚张振杰刘清原张光辉龙芋宏桂林电子科技大学桂林541004 华中科技大学武汉430074

因多孔结构轻质高强度、力学性能可调节的特点,被广泛用于骨骼医疗、航空航天等领域.为了探索多孔结构选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)成形误差与压缩失效性能,以钻石型晶格和六孔开口球形两种多孔结构为例,采用理论预测与... 详细信息

因多孔结构轻质高强度、力学性能可调节的特点,被广泛用于骨骼医疗、航空航天等领域.为了探索多孔结构选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)成形误差与压缩失效性能,以钻石型晶格和六孔开口球形两种多孔结构为例,采用理论预测与试验测试研究SLM制造多孔结构的压缩力学行为,使用ANSYS软件对所研究的多孔结构进行准静态压缩模拟,并对SLM成形的多孔结构进行单轴压缩试验,最后结合仿真和试验,观测和分析它们的变形过程和失效机制.对比后发现数值设计的多孔结构尺寸与最终制造的结构存在偏差,导致力学性能理论值与试验值存在一定差异,但应力应变场变化规律一致.试验结果表明,在孔隙率50%~80%时,钻石型晶格结构屈服强度为31.85~182.13 MPa,弹性模量为1.45~2.30 GPa;六孔开口球形结构屈服强度为35.19~130.64 MPa,弹性模量为1.59~2.90 GPa,不同多孔结构随孔隙率的增大,力学性能变化趋势不一致.

关键词：多孔结构选区激光熔化压缩变形过程失效机制

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基于图注意力卷积神经网络的推荐系统

计算机应用与软件 2023年第8期40卷 201-206,273页

作者：柴文光张振杰广东工业大学计算机学院广东广州510000

越来越多的方法聚焦于利用图神经网络挖掘知识图谱的语义信息,然而大多数方法没有根据用户具体的兴趣偏好聚合邻居节点的语义信息,也没有对知识图谱学习得到的节点嵌入表示进行建模,导致推荐性能不佳和没有充分挖掘用户与物品嵌入表示... 详细信息

越来越多的方法聚焦于利用图神经网络挖掘知识图谱的语义信息,然而大多数方法没有根据用户具体的兴趣偏好聚合邻居节点的语义信息,也没有对知识图谱学习得到的节点嵌入表示进行建模,导致推荐性能不佳和没有充分挖掘用户与物品嵌入表示之间的语义信息。为了解决这两个问题,提出基于图注意力卷积神经网络的方法。沿着图上的路径迭代地聚合图谱中每个节点两跳以内的邻居节点信息,并对知识图谱学习得到的用户和物品的嵌入表示进行建模,生成用户特定于该物品的特征嵌入表示。在MovieLens-1M和Last.FM数据集上进行点击率预测实验,AUC和F1两项评价指标均超过了目前主流的RippleNet、KGCN、KGNN-LS等方法。实验结果证明了图注意力卷积神经网络和重新编码用户嵌入表示的可行性。

关键词：知识图谱图卷积神经网络推荐系统深度神经网络