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机器人电弧增材制造轨迹规划及其自适应控制

机器人电弧增材制造轨迹规划及其自适应控制

作者：苏政学沈阳大学

学位级别：硕士

钨极惰性气体保护电弧(Gas Tungsten Arc,GTA)增材制造(Additive Manufacturing,AM)作为电弧增材制造的一个工艺分支,增材过程稳定,能有效隔离杂质气体,弧长干扰因素少,适合纯镍的增材作业,也是理想的机器人化的焊接方法。目前自动化增... 详细信息

钨极惰性气体保护电弧(Gas Tungsten Arc,GTA)增材制造(Additive Manufacturing,AM)作为电弧增材制造的一个工艺分支,增材过程稳定,能有效隔离杂质气体,弧长干扰因素少,适合纯镍的增材作业,也是理想的机器人化的焊接方法。目前自动化增材主要采用GMAW、CMT这种焊丝作为熔化极的增材方式,缺乏采用GTAW工艺的自动化增材及成形尺寸控制的研究。因此,本文以纯镍单道成形件为对象展开研究,旨在提高薄壁成形件的尺寸精度和表面成形质量,深入研究视觉监测负反馈和闭环控制,本文为纯镍电弧增材制造过程控制丰富了理论成果。首先采用不同沉积参数进行单层沉积实验,获得多层沉积参数范围及沉积电流、送丝速度、沉积速度对多层堆垛成形的规律,沉积电流在140～180 A时,多层沉积容易在2、3层“塌陷”,110～130 A时比较适合纯镍的多层沉积。建立基于旋转组合方法的沉积工艺对应沉积尺寸的二次回归模型。预测尺寸值能够较好的对应真实值,对不同工艺参数的沉积层尺寸做出预测,指导模型切片。实验验证往复扫描路径能够弥补非封闭路径两端高度差问题,封闭路径起弧与熄弧处搭接5 mm时能够很好的避免高度差引起的裂隙。成形参数范围确定的基础上,实验分析比较不同工艺参数组合对表面成形质量的影响。送丝沉积速度比恒定时,电流增大,表面粗糙度升高;电流不变,送丝速度与沉积速度比值改变,沉积速度2 mm/s时,表面粗糙度最低;沉积速度不变,电流与送丝速度升高时,表面粗糙度随之升高;只有层间温度升高时,表面粗糙度随之升高。纯镍增材时的热影响区金属过热时间过长使热裂纹的形成倾向增加,因此,基于有限元分析建立层间温度与冷却时间关系预测模型,实验证明模拟结果与实验结果符合。对于沉积物宽度的反馈,通过设计视觉监测传感系统,将高度检测和宽度检测结合,利用高斯滤波、Laplacian算子边缘检测、Hough变换等的图像处理算法进行拟合,从而实时获取沉积金属尺寸数据,为后续闭环控制过程提供反馈数据。采用阶跃响应实验建立工艺参数与沉积尺寸模型,通过MATLAB系统辨识得到系统参数,从而分析模型在时域空间的特点,针对模型非线性的,响应滞后的特点,设计PSD单神经元控制器输出沉积速度,对沉积宽度实行闭环控制,利用仿真实验以及控制实验检验其性能,同时采用宏观调控与自适应调节控制钨极到沉积层距离,实现沉积层宽度与高度方向的闭环控制,应用闭环控制对15层切片模型加工,沉积宽度误差不超0.4mm。

关键词：非熔化极电弧增材轨迹规划纯镍成形工艺视觉传感沉积尺寸控制

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寒区隧道施工期空气幕保温系统现场试验研究

铁道建筑 2024年第2期64卷 94-97页

作者：田学志中铁十九局集团第六工程有限公司江苏无锡214028

当隧道内气温低于5℃时,混凝土的硬化速度会减缓,进而影响工程质量。本文以京兰高速铁路(北京—兰州)在建尚山隧道工程为依托,首先通过现场试验对比了搭建防寒门、搭建防寒门+生炉子和搭建空气幕保温系统三种措施下洞内浇筑混凝土处气... 详细信息

当隧道内气温低于5℃时,混凝土的硬化速度会减缓,进而影响工程质量。本文以京兰高速铁路(北京—兰州)在建尚山隧道工程为依托,首先通过现场试验对比了搭建防寒门、搭建防寒门+生炉子和搭建空气幕保温系统三种措施下洞内浇筑混凝土处气温的变化情况,然后通过数值模拟分析风幕机的射流风速、射流温度对洞内浇筑混凝土处气温的影响。结果表明:搭建防寒门保温时洞口风速3.21 m/s、气温-12.68℃条件下洞内浇筑混凝土处气温开始降至5℃以下,搭建防寒门+生炉子保温时洞口风速5.36 m/s、气温-19.13℃条件下洞内浇筑混凝土处气温开始降至5℃以下,均须联合采用其他保温措施;洞口最大风速4.56 m/s、最低气温-15.83℃条件下,搭建空气幕保温系统后洞内浇筑混凝土处气温为7.36℃;适当增加风幕机的射流风速或增加射流温度均可以提高洞内气温,为了降低系统运行能耗,建议适当增加风幕机的射流风速。

关键词：寒区隧道混凝土硬化速度现场试验数值模拟施工期防寒门空气幕保温系统

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近中红外超快及涡旋激光器研究

近中红外超快及涡旋激光器研究

作者：曹学红山东师范大学

学位级别：硕士

脉冲宽度小于10 s的激光都可称为超快激光,即皮秒级别或小于皮秒级别的脉冲激光。超快激光作为一种具有脉冲宽度短、脉冲峰值功率高和较宽频谱范围特性的先进光学技术,已经在各个领域中展现出巨大潜力和应用前景。激光器的种类有很多,... 详细信息

脉冲宽度小于10 s的激光都可称为超快激光,即皮秒级别或小于皮秒级别的脉冲激光。超快激光作为一种具有脉冲宽度短、脉冲峰值功率高和较宽频谱范围特性的先进光学技术,已经在各个领域中展现出巨大潜力和应用前景。激光器的种类有很多,目前固体激光器与光纤激光器是市场上应用最为广泛的两类主流激光器。当前应用最广的全固态飞秒方案是由激光二极管（Laser Diode,LD）泵浦的全固态超快激光器,这类激光器具有效率高、价格低、微型和结构紧凑等优势;光纤激光器具有平均功率高、光电效率高,热性能优异等特点,随着光纤增益介质和其他光纤元件的改进,低成本、紧凑、高效的光纤激光器为中红外激光脉冲的产生开辟了新的机遇。本文在基于掺镱(Yb)的谐振腔中创新地开发了模式可切换的飞秒涡旋固体激光器,独特的结构设计实现了不同横模之间的转换。除此之外,我们另研究了光纤激光器,从理论上将有效的克尔透镜锁模概念引入氟锆酸盐玻璃（ZBLAN）光纤激光器中,生成了2.76μm的稳定飞秒脉冲激光。本文研究内容如下:1.介绍了全固态锁模激光器相对于其他激光器的优点,并简单陈述了全固态锁模激光器的发展和研究现状。针对全固态锁模激光器的超短脉冲激光技术进行了详细介绍,简述了锁模技术的基本原理,以及所用到的可饱和吸收元件;最后介绍了涡旋激光的相关内容及涡旋激光器的研究进展。2.简述了掺Yb激光晶体的特性并简述了基于掺Yb晶体超快激光器的发展;通过介绍ZBLAN玻璃光纤的特性引入了对ZBLAN光纤锁模激光器的发展介绍,并对光纤锁模激光器中常用的克尔透镜锁模方式做了详细介绍。3.通过理论分析在Er:ZBLAN光纤激光器引入了类克尔透镜锁模,利用相位失配的周期性极化铌酸锂（Periodically Poled Lithium Niobate,PPLN）来实现级联二阶非线性（Cascaded Second order Nonlinearities,CSN）,产生类克尔透镜锁模,通过模拟,在中心波长2.76μm处产生了稳定的飞秒脉冲。并通过改变PPLN的相位失配量调节三阶非线性,补偿光纤反常色散,改变谐振腔总体色散,在中红外系统中形成飞秒孤子,脉冲最短可被压缩至311 fs。4.在Z型谐振腔中,通过LD泵浦Yb:KGW,利用半导体可饱和吸收镜（Semiconductor Saturable absorber Mirror,SESAM）启动锁模,并利用缺陷镜法产生飞秒涡旋阵列,创新性地开发了一种模式可切换飞秒涡旋激光器。基模和拉盖尔-高斯（Laguerre-Gaussian,LG）模式的脉冲宽度分别为416 fs和476 fs。结合离轴泵浦技术,LG模式可以切换到双涡旋阵列模式,双涡旋阵列飞秒激光的最短脉冲为520 fs,最大输出功率为401 m W,对应脉冲能量为4.15 n J。5.最后对本文的主要内容进行总结与展望。

关键词：超快激光涡旋激光飞秒脉冲

自贸试验区建设对区域经济发展的影响——理论机制与经验证据

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商业经济研究 2024年第8期 189-192页

作者：郑斌谢学旗甘肃省庆阳市西峰区委党校甘肃庆阳745000 陇东学院马克思主义学院甘肃庆阳745000

本文选取2003-2021年间自贸试验区设立的相关数据,选取30个省份为研究对象,利用双重差分模型,准确认识自由贸易试验区建设在促进区域经济发展中的作用,并且采用中介效应模型来证实。研究结果如下:与未设自贸试验区的省份相比,自贸试验... 详细信息

本文选取2003-2021年间自贸试验区设立的相关数据,选取30个省份为研究对象,利用双重差分模型,准确认识自由贸易试验区建设在促进区域经济发展中的作用,并且采用中介效应模型来证实。研究结果如下:与未设自贸试验区的省份相比,自贸试验区的设立显著提高了区域经济发展水平,有自由贸易试验区的省份的经济发展水平要比没有设立自由贸易试验区的省份高0.431个百分点。基础设施建设的改善、产业结构和创新水平的提高都是促进城市经济高质量发展的重要因素。自由贸易试验区设立对经济发展的影响具有显著的区域差异性,此效果在东部地区最为明显,对中部地区的影响次之,但是不能有效地推动西部经济的发展。

关键词：自贸试验区区域经济发展中介效应

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基于双目视觉的工厂化养殖鱼群测量技术研究

基于双目视觉的工厂化养殖鱼群测量技术研究

作者：韦思学大连海洋大学

学位级别：硕士

养殖鱼群体长数据可以反映养殖鱼生长状态,是实现养殖鱼品级分类及工厂化养殖的重要指标。随着计算机视觉技术的发展,国内外已有学者采用图像处理技术与深度学习技术实现无接触式养殖鱼群体长测量,但部分方法通过图像分割获取鱼类体长... 详细信息

养殖鱼群体长数据可以反映养殖鱼生长状态,是实现养殖鱼品级分类及工厂化养殖的重要指标。随着计算机视觉技术的发展,国内外已有学者采用图像处理技术与深度学习技术实现无接触式养殖鱼群体长测量,但部分方法通过图像分割获取鱼类体长测量点,不仅需要计算养殖鱼边缘所有像素,而且还需要计算养殖鱼游动方向,这类方法计算量较大,不适用于复杂的工厂化养殖环境。同时养殖环境复杂多样,部分养殖鱼群体长测量方法由于无法有效检测养殖鱼群目标导致无法完成养殖鱼体长测量。为解决上述问题,本研究提出一个基于双目视觉与关键点技术的养殖鱼群体长测量方法,具体研究内容及创新点如下:(1)基于通道非降维双重注意力机制的养殖鱼群目标检测方法。养殖鱼群目标检测可以确定被测量养殖鱼位置,是实现养殖鱼群体长测量的基础。真实养殖环境中养殖鱼群目标存在模糊、气泡遮挡等现象,导致养殖鱼群特征提取困难,使得目标检测精度较低。为解决该问题,基于通道非降维双重注意力机制与YOLO目标检测算法,提出一种养殖鱼群目标检测方法EB-YOLO(ECBAM-BIFPN-YOLO)。EB-YOLO通过使用通道非降维双重注意力机制ECBAM增强YOLO骨干网络特征提取能力,提取更多细节特征;同时通过使用BIFPN加强YOLO特征融合能力,增加有效特征的融合比重,减少特征丢失。在真实养殖环境鱼群数据集上进行消融实验,实验结果表明所提方法对养殖鱼目标识别效果有所提升,检测精准率与召回率分别达到了96.60%与95.40%。与先进水下目标检测模型进行对比实验,实验结果表明所提方法效果更优秀。(2)基于双目视觉与关键点技术的养殖鱼群体长测量方法。当前养殖鱼体长测量方法通常采用图像分割确定养殖鱼体长测量点,这种方法不但需要计算养殖鱼边缘所有像素,而且还需要计算养殖鱼游动方向,计算量较大。为解决该问题,本研究提出使用基于EB-YOLO改进的YOLOv7POSE关键点检测模型检测养殖鱼群体长测量点。由于关键点具有位置信息,无需额外计算养殖鱼游动方向,可以减少计算量。同时当前养殖鱼体长测量方法,没有考虑养殖鱼上浮下潜时,体长测量点深度不同,导致体长测量结果存在误差。为解决该问题,本研究提出使用双目视觉技术测量养殖鱼体长测量点深度信息,通过关键点检测技术获得的养殖鱼体长测量点坐标信息与双目视觉技术获得的养殖鱼体长测量点深度信息,结合空间距离算法与像素长度转换公式,便可得到养殖鱼体长信息。在实验室环境单鱼数据集上进行养殖鱼体长测量实验,对三条被测量实验鱼体长测量精准率分别达到98.30%、95.79%与98.24%,实验结果表明所提方法可以实现精准度养殖鱼个体体长测量。在真实养殖环境鱼群数据集进行养殖鱼体长测量实验,本研究所提算法对两组养殖鱼群体长检测的准确率分别达到98.40%与98.65%,实验结果表明本研究所提方法可有效测量养殖环境下养殖鱼群体长,为鱼类工厂化养殖提供数据支持。

关键词：鱼群体长测量双目视觉关键点检测计算机视觉 YOLOPOSE

TPU/PEI纳米纤维对水中PFOA及其替代物的去除研究

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TPU/PEI纳米纤维对水中PFOA及其替代物的去除研究

作者：姜学婷重庆交通大学

学位级别：硕士

基于巴比妥酸的聚集诱导发光聚合物的合成及其对离子响应性能的研究

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基于巴比妥酸的聚集诱导发光聚合物的合成及其对离子响应性能的研...

作者：郭学祖齐鲁工业大学

学位级别：硕士

传统的荧光探针分子在发生聚集之后会发生聚集致猝灭（ACQ）现象,这对于荧光类材料的应用来说是一个难以解决的问题;而具有聚集诱导发光（AIE）现象的荧光探针分子则与之相反,因此在近些年来被广泛研究。这些材料的一个共同特点是它们... 详细信息

传统的荧光探针分子在发生聚集之后会发生聚集致猝灭（ACQ）现象,这对于荧光类材料的应用来说是一个难以解决的问题;而具有聚集诱导发光（AIE）现象的荧光探针分子则与之相反,因此在近些年来被广泛研究。这些材料的一个共同特点是它们在良好的溶剂环境中基本不发光,但在聚集状态下会发出强烈的荧光。由于其独特的荧光特性,AIE材料在光电器件、化学/生物传感器和智能材料等方面显示出巨大的应用潜力。在大量AIE分子被创造出来的同时,人们也在致力于发现和完善AIE分子的荧光机理。已知的荧光机制包括限制分子内运动（RIM）、分子内共面、形成J-聚集体以及形成特殊激基缔合物等。在这之间,RIM是许多分子具有AIE效应的原因。而限制分子内运动的方法也是数不胜数,其中通过分子间氢键的形成来对分子内运动进行限制的方法在很多AIE类分子中都有所体现。巴比妥酸作为一种有机化合物,不仅具有广泛的应用范围,还具有形成配位键和非共价相互作用的优异能力,这使得其在超分子化学领域受到了广泛的关注。巴比妥酸分子上存在的多处氢键供体（N-H）和受体位点（C=O）,使得带有巴比妥酸基团的分子更容易产生分子间氢键。因此我们认为一些巴比妥酸类化合物的AIE现象也必然与分子间的氢键有关。一些巴比妥酸类荧光化合物作为一种具有AIE效应的分子已被广泛研究,但是将这一基团应用到聚合物中,并研究结构与其发光机制的关系还是较少的。对此,本文首先设计并合成了一种新型巴比妥酸类荧光分子BNOH,意图通过引入羟基来增加分子间氢键形成的机会,从而观察分子AIE效应的变化。于是我们合成了另外两种分子（BN和DM-BNOH）用以对比分析,通过三种分子之间的结构与AIE效应的对比,我们不仅证明了氢键在AIE类分子聚集诱导发射中的重要作用,还证实了BNOH分子形成聚集体时分子间的结合方式。为了研究巴比妥酸基团在聚合物中起到的影响,我们将BNOH分子的结构进行了细微的调整,合成了带有双键的巴比妥酸类AIE化合物BNEA,意图以其为发光单元与其他丙烯酸类分子共聚。首先对BNEA分子的发光现象与应用进行了检测。发现了分子在水溶液中的扭曲的分子内电荷转移（TICT）现象以及在非质子混合溶剂中良好的AIE现象。此外,在对分子与金属离子的响应方面进行检测时,发现了它能在水溶液中与汞离子结合形成稳定的金属络合物,并且这种络合物的形成可以有效的阻止分子在水溶液中的TICT过程。对此我们巧妙的利用这两种机制实现了BNEA分子在水溶液中对于汞离子的特异性检测,并实现离子检测的可视化。该荧光分子对于水溶液中的汞离子不仅具有良好的选择性和抗干扰性,且对汞离子具有较低的检测限（DL=22.27 n M）。以BNEA为发光单体,将其与丙烯酸共聚得到了一种新型AIE聚合物P-AB,并合成了P-AB的两种类似物（P-MB和P-ADB）与之进行了对比研究用于研究聚合物结构与其发光现象之间的关系。由于P-AB聚合物具有良好的水溶性,其在HO-THF混合溶液中表现出明显的AIE现象。此外,由于聚合物链上大量的羧酸基团,溶液的酸碱性对P-AB的AIE性质有着显著的影响。通过三种聚合物之间的荧光对比研究证实,P-AB中的羧基与巴比妥酸基团之间的氢键对P-AB是否具有AIE效应起到决定性的作用。最后,P-AB对于水溶液中的Fe表现出明显的荧光猝灭,快速地响应时间使得其或许可用于水溶液中Fe的检测。为了进一步研究氢键与聚合物AIE现象之间的关系,将BNEA分子分别与丙烯酰胺和N,N-二甲基丙烯酰胺进行共聚得到了两种具有AIE效应的聚合物（P-AMB和P-DMAB）。与BNEA相比,P-AMB和P-DMAB不仅具有更强的AIE效应,而且具有优异的水溶性。此外,测试了两种聚合物在水溶液中对不同阴离子的响应,均表现出对S的高选择性。通过紫外可见光谱、红外光谱和核磁共振氢谱研究了聚合物对S的传感机理,并且通过两种分子间氢键形成能力的强弱分析了两种分子不同的AIE现象与检测能力。这两种聚合物传感器在检测S时抗干扰能力强,p H响应范围宽（5.0～10.0）,可用于100%水溶液中S的定性和定量检测。综上所述,本文设计并合成了多种具有AIE效应的分子与聚合物,分析了分子结构与AIE效应之间的关系。此外,还发现了分子与聚合物对于水溶液中离子良好的响应性能,最后对分子间氢键和分子AIE效应之间的关系进行了分析验证。我们相信本研究不仅会增加对巴比妥酸类AIE化合物的认识,而且有助于研究氢键对于巴比妥酸类AIE化合物发光现象的重要作用,对于以后设计新型的AIE分子也提供了一定的帮助。

关键词：聚集诱导发光(AIE)现象两亲性聚合物高分子结构荧光探针

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牟宗三、唐君毅之朱熹格物观思想比较研究

牟宗三、唐君毅之朱熹格物观思想比较研究

作者：姚学根曲阜师范大学

学位级别：硕士

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基于YOLO的交通场景多元素检测算法研究

基于YOLO的交通场景多元素检测算法研究

作者：段学虎齐鲁工业大学

学位级别：硕士

交通场景中的待检测目标因遮挡、密集、尺度小以及天气变化等因素的影响,导致待检测目标具有高复杂、弱特征以及高密度等特性。对于目标检测模型,以上特性极易导致模型精度及鲁棒性降低等问题。本文以深度学习理论为框架,在YOLOv5和YOL... 详细信息

交通场景中的待检测目标因遮挡、密集、尺度小以及天气变化等因素的影响,导致待检测目标具有高复杂、弱特征以及高密度等特性。对于目标检测模型,以上特性极易导致模型精度及鲁棒性降低等问题。本文以深度学习理论为框架,在YOLOv5和YOLOv8目标检测框架基础上,从弱特征、高密度、噪声干扰以及特征丢失四个方面分别提出了适用无人机视角下的车辆、行人等多种元素的目标识别以及交通标志检测两个场景多元素目标识别算法,以提升计算机视觉中目标检测算法在交通多元素目标检测中的性能,其主要工作和研究内容如下:针对无人机视角下交通场景中待检测目标存在小尺寸、弱特征、密集及遮挡现象,导致目前的目标检测模型性能降低,尤其在准确率方面的问题,提出DBF-YOLO模型以及GBS-YOLOv5模型。首先,在改进的DBF-YOLO模型中提出浅层特征提取网络和特征融合网络,以提高小目标检测的准确性和泛化能力。其次,针对行人及车辆小目标检测面临目标重叠、变形等问题,提出了GBS-YOLOv5模型。该模型引入高效时空交互模块、浅层瓶颈模块和空间金字塔卷积模块,提高了对目标特征信息提取能力。针对交通标志检测场景小目标对象易出现受天气状况影响(如雾霾、逆光等),甚至出现被遮挡现象,导致模型出现准确性下降及漏检等问题,提出REPAN-YOLOv8模型以及DPF-YOLOv8模型。其中前者适用于天气良好条件下的交通标志检测场景,后者则适用于雾霾天气条件下的交通标志检测场景。首先,为解决交通标志多尺度变化、小尺寸目标问题,REPAN-YOLOv8模型提出递归路径聚合网络。此外,为了增强检测网络对深层特征信息的挖掘能力,设计一种高效多支路跨阶段局部网络。鉴于在交通标志检测领域,小尺寸交通标志占比更多,且其在特征图中的语义信息匮乏,构建浅层特征融合路径网络以丰富小目标的语义信息。其次,针对雾霾天气,交通标志出现遮挡及特征信息干扰问题,提出双路径特征融合网络DPF-YOLOv8算法。本文通过设计双路径特征融合网络和高效特征聚合跨阶段连接网络,有效解决了交通标志遮挡、特征信息少及尺寸变化的问题,并在实验中取得了较高的准确率。

关键词：交通场景 YOLO 目标检测深度学习智能驾驶