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玻璃钢夹砂管涵夹砂层细观断裂数值模拟

材料导报 2024年第17期38卷 294-303页

作者：王清洲孙颖晖薛晓马士宾肖成志河北工业大学土木与交通学院天津300401

为了提高玻璃钢夹砂管中夹砂层的力学性能,增强其可设计性,借助有限元仿真软件构建代表性体积单元重现树脂夹砂层的细观结构特性,通过全域插设零厚度粘聚单元,实现复杂离散的多裂缝萌生和扩展。对夹砂层试样单轴拉伸断裂过程进行模拟,... 详细信息

为了提高玻璃钢夹砂管中夹砂层的力学性能,增强其可设计性,借助有限元仿真软件构建代表性体积单元重现树脂夹砂层的细观结构特性,通过全域插设零厚度粘聚单元,实现复杂离散的多裂缝萌生和扩展。对夹砂层试样单轴拉伸断裂过程进行模拟,分析细观断裂损伤演化过程,探究各组分参数对夹砂层断裂力学行为的影响规律。结果表明:构建的细观粘聚断裂模型能较好地表征夹砂层复杂断裂过程,轴向拉伸变形时复合材料主裂缝的形成位置近似垂直于加载方向,伴随界面脱粘和基体内裂纹的萌生与扩展。裂纹扩展方向主要受细观颗粒分布的位置影响,提高颗粒体积分数能显著提高材料刚度;多颗粒粒径分布的增强效果优于单粒径分布,粒径越小,则增强增韧效果越好;粘聚单元的抗拉强度和断裂能的增大均能够提升模型整体抗拉强度,断裂能越大,则裂纹路径分支越少。

关键词：颗粒增强复合材料玻璃钢夹砂管细观仿真裂纹扩展粘聚单元法

基于高分辨率类激活映射算法的弱监督目标实时检测

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1051-1059页

作者：孙辉史玉龙张健一王蕊王羽玥中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 南开大学人工智能学院天津300350 天津滨海国际机场有限公司天津300399

受益于深度学习的发展,目标检测技术在各类视觉任务中得到广泛关注。然而,获取目标的边框标注需要高昂的时间和人工成本,阻碍了目标检测技术在实际场景中的应用。为此,该文在仅使用图像类别标签的基础上,提出一种基于高分辨率类激活映... 详细信息

受益于深度学习的发展,目标检测技术在各类视觉任务中得到广泛关注。然而,获取目标的边框标注需要高昂的时间和人工成本,阻碍了目标检测技术在实际场景中的应用。为此,该文在仅使用图像类别标签的基础上,提出一种基于高分辨率类激活映射算法的弱监督目标实时检测方法,降低网络对目标实例标注的依赖。该方法将目标检测细划分为弱监督目标定位和目标实时检测两个子任务。在弱监督定位任务中,该文利用对比层级相关性传播理论设计了一种新颖的高分辨率类激活映射算法(HR-CAM),用于获取高质量目标类激活图,生成目标伪检测标注框。在实时检测任务中,该文选取单镜头多盒检测器(SSD)作为目标检测网络,并基于类激活图设计目标感知损失函数(OA-Loss),与目标伪检测标注框共同监督SSD网络的训练过程,提高网络对目标的检测性能。实验结果表明,该文方法在CUB200和TJAB52数据集上实现了对目标准确高效的检测,验证了该文方法的有效性和优越性。

关键词：弱监督定位目标检测对比层级相关性传播理论类激活映射算法目标感知损失函数

区间值直觉模糊麦克劳林聚合算子的近红外反射波段划分方法

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1731-1739页

作者：任维佳杜向军杜玉琴孙荣禄李学良天津工业大学机械工程学院天津300387 天津科技大学机械工程学院天津300222 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387 中国社会科学院大学经济学院北京102401

采用不同波段光谱对不同类异性纤维进行识别,可有效剔除异性纤维,提高检出率。针对波段传统划分方法存在的评价指标单一性问题,研究不同异性纤维多种属性间相互影响,结合多属性群决策(MAGDM)方法的优势,提出利用多属性群决策方法实现棉... 详细信息

采用不同波段光谱对不同类异性纤维进行识别,可有效剔除异性纤维,提高检出率。针对波段传统划分方法存在的评价指标单一性问题,研究不同异性纤维多种属性间相互影响,结合多属性群决策(MAGDM)方法的优势,提出利用多属性群决策方法实现棉花中异性纤维最佳检测波段的选取,根据不同异性纤维多种属性指标的关联性,综合考虑多种属性指标,确定波间可分度、相关性和ABS指标作为异性纤维属性的评价指标。首先,针对多属性群决策方法中评价准则不准确问题,构建评价准则函数线性方程组,使其增广矩阵的秩等于未知量个数,保证方程组具有唯一解,从而提高决策结果的准确性。接着,使用幂等(PA)算子消除不合理评价信息数据值对决策结果的负面影响,结合麦克劳林对称平均(MSM)算子综合考量多个数据间的相互关系,推导加权区间直觉模糊幂等麦克劳林对称平均(WIVIFPMSM)聚合算子,拓展TOPSIS方法确定异性纤维权重信息,聚合不同异性纤维多种属性的评价信息,根据所建立的评价准则确定决策结果,进而构建基于区间值直觉模糊集(IVIFS)的多属性决策方法,实现多种异性纤维多种属性指标的最佳波段选取。将区间值直觉模糊幂等麦克劳林聚合算子与类间可分性波段选择(ISBC)方法和自适应选择(ABS)方法进行了对比,分析了不同波段划分方法对结果的影响,总结了现有研究中存在的问题和不足。为提高多属性群决策方法的决策精度,分析了参数k对决策结果的影响,证明区间值直觉模糊幂等麦克劳林聚合方法稳定性更好,为复杂环境下异性纤维波段划分研究提供了新思路。最后,通过实验验证近红外波段W 3:780~1100 nm为最佳检测波段。该方法对波段选取领域的理论扩展和多属性群决策方法的应用具有一定的指导意义。

关键词：异性纤维反射率光谱 WIVIFPMSM聚合算子多属性决策波段选择

我国废旧动力电池回收利用国家及地方政策现状分析

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化工进展 2024年第10期43卷 5820-5836页

作者：高文芳王嘉庆王忠强王增王兆龙崔晗曾献举王高捍吕龙义孙峙河北工业大学能源与环境工程学院天津300401 生态环境部固体废物与化学品管理技术中心北京100029 天津同创云科技术股份有限公司天津300384 中国科学院绿色过程制造创新研究院中国科学院过程工程研究所国家基础学科公共科学数据中心北京100190

随着新能源汽车的迅速发展,动力电池迎来“退役潮”。双碳背景下,为实现废旧动力电池的回收利用,我国逐步出台相关政策来解决该过程中的技术与管理问题。然而,当前政策体系仍处于摸索阶段,缺乏经验,国家和地方政策在多方面存在差异,并... 详细信息

随着新能源汽车的迅速发展,动力电池迎来“退役潮”。双碳背景下,为实现废旧动力电池的回收利用,我国逐步出台相关政策来解决该过程中的技术与管理问题。然而,当前政策体系仍处于摸索阶段,缺乏经验,国家和地方政策在多方面存在差异,并受多种因素影响。本文总结了废旧动力电池回收利用过程中国家及地方政策现状,从年份、地区、侧重角度等方面进行分析,并探讨了市场、技术、资源和能源结构现状对政策不同程度的影响。研究发现政策在不同年份的变化明确了其发展阶段,不同地区的政策在数量和发展走向等方面存在较大差异;对市场规模和相关企业研究发现,三元锂电池和磷酸铁锂电池为主的回收市场缺乏政府指导,回收技术的进展和应用可作为政策更新优化的依据;电池中所含资源的分布、供应和能源结构起到警示作用,倒逼国家对动力电池回收的要求提升。基于以上分析,本文提出“4C”政策原则,为循环经济背景下的我国废旧动力电池回收利用过程政策制定和优化提供参考依据。

关键词：废旧动力电池回收再生政策分析分布影响因素

基于IDRSN-BiLSTM的铣削加工表面粗糙度预测方法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 27-36页

作者：陈佳琳尚志武张雷天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387 天津商业大学机械工程学院天津300134 天津市天森智能设备有限公司天津300300

针对传统的表面粗糙度预测方法过度依赖人工提取特征以及预测精度较低的问题,提出一种基于Inception模块改进的深度残差收缩网络(IDRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的表面粗糙度预测方法。首先,利用深度残差收缩网络(DRSN)中软阈值化... 详细信息

针对传统的表面粗糙度预测方法过度依赖人工提取特征以及预测精度较低的问题,提出一种基于Inception模块改进的深度残差收缩网络(IDRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的表面粗糙度预测方法。首先,利用深度残差收缩网络(DRSN)中软阈值化结构和注意力机制对输入信号进行降噪处理。其次,引入Inception模块构建IDRSN以提升网络的多尺度信息获取能力,实现自适应多尺度特征提取。然后,引入反向长短期记忆(LSTM)构建BiLSTM预测网络,利用正反两个LSTM提高网络捕捉历史和未来完整信息的能力。最后,进行实验验证,分别对比IDRSN、DRSN、BiLSTM和人工提取特征4种方法的提取特征效果,以及BiLSTM、卷积神经网络(CNN)、DRSN和CNN-LSTM 4种表面粗糙度预测模型的预测精度。结果表明所提方法具有较高的预测精度,为铣削加工表面粗糙度预测奠定了方法基础。

关键词：粗糙度预测深度残差收缩网络 Inception模块自适应特征提取双向长短时记忆网络

融合时频空间特征的土石坝地震易损性分析改进MLP模型研究

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水利学报 2024年第1期55卷 13-23页

作者：王晓玲李清梦刘宗显余佳余红玲王昊东天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室天津300072 雅砻江流域水电开发有限公司四川成都610051

针对现有地震易损性分析中采用的峰值加速度、峰值速度等地震动指标未能充分反映地震动复杂的时频空间特征,且现有基于对数空间线性函数关系假设的地震需求模型难以揭示地震动指标与地震响应间复杂非线性关系的问题,提出一种融合时频空... 详细信息

针对现有地震易损性分析中采用的峰值加速度、峰值速度等地震动指标未能充分反映地震动复杂的时频空间特征,且现有基于对数空间线性函数关系假设的地震需求模型难以揭示地震动指标与地震响应间复杂非线性关系的问题,提出一种融合时频空间特征的土石坝地震易损性改进多层感知机(Multi Layer Perceptron,MLP)模型。该模型利用胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)能够充分捕捉和表征目标特征空间位置分布的优势,从地震动小波时频图中提取反映地震动时频空间分布的深层特征,并以特征拼接的方式与既有特征进行融合,构建地震动融合指标;进一步地,采用树形Parzen优化算法(Tree structured Parzen Estimator,TPE)对MLP的神经元数量、学习率等超参数进行优化,提出基于TPE-MLP的土石坝地震需求模型,以反映地震动融合指标与地震响应间的复杂非线性关系,进而实现土石坝地震易损性的可靠分析。案例分析表明,相比于既有地震动指标,基于地震动时频空间特征融合指标的土石坝地震需求模型的MAE降低了40.5%,表明了所提模型的可靠性和优越性。

关键词：土石坝地震易损性地震动时频空间特征地震需求模型胶囊网络多层感知机小波变换

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基于定制纤维铺放工艺的电加热织物制备及其半球成型性能

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纺织学报 2024年第2期45卷 67-76页

作者：居傲向卫宏崔艳超孙颖陈利天津工业大学先进纺织复合材料教育部重点实验室天津300387 天津工业大学纺织科学与工程学院天津300387 天津航空机电有限公司天津300308

为开发既具有电热性能又满足对三维表面具有一定适应性的电加热织物,采用定制纤维铺放(TFP)工艺设计制备直线形、正弦波形、锯齿形和尖角形4种镍铬合金丝排布方式的电加热织物,研究电加热织物的电热性能和半球成型性能。结果表明:10 V... 详细信息

为开发既具有电热性能又满足对三维表面具有一定适应性的电加热织物,采用定制纤维铺放(TFP)工艺设计制备直线形、正弦波形、锯齿形和尖角形4种镍铬合金丝排布方式的电加热织物,研究电加热织物的电热性能和半球成型性能。结果表明:10 V直流电压下通电30 s,4种电加热织物表面最高平衡温度分别达到159.5、92.8、66.7和31.5℃,温度分布均匀;反作用力与镍铬合金丝排布方式密切相关;半球成型最终状态下,直线形电加热织物成型反作用力最小,表面褶皱和细观缺陷最少,且最大面内剪切角为32.26°;与未引入镍铬合金丝玻璃纤维基底织物相近,即直线形电加热织物半球成型性优于正弦波形、锯齿形和尖角形电加热织物。

关键词：电加热织物定制纤维铺放工艺电热性能半球成型面内剪切

镍基高温合金Al-Si涂层1000℃抗高温氧化性能和退化机制研究

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稀有金属材料与工程 2024年第2期53卷 509-519页

作者：马德政范其香王铁钢张超于昊君天津职业技术师范大学天津市高速切削与精密加工重点实验室天津300222 中国科学院金属研究所辽宁沈阳110061 中国船舶集团有限公司七〇三研究所黑龙江哈尔滨150078

为研究Si对简单NiAl涂层抗高温氧化性能的影响规律,改变料浆中Si/(Si+Al)比值(8%、17%和30%,质量分数),制备了3种不同Si含量的改性NiAl涂层。采用XRD、SEM、EPMA等表征方法分析了简单NiAl涂层和3种Si改性NiAl涂层氧化前后的相结构和显... 详细信息

为研究Si对简单NiAl涂层抗高温氧化性能的影响规律,改变料浆中Si/(Si+Al)比值(8%、17%和30%,质量分数),制备了3种不同Si含量的改性NiAl涂层。采用XRD、SEM、EPMA等表征方法分析了简单NiAl涂层和3种Si改性NiAl涂层氧化前后的相结构和显微组织。结果表明:4种铝化物涂层主要相均为δ-Ni_(2)Al_(3)和β-NiAl相。Si以CrSi_(2)、Cr_(5)Si_(3)和Ni_(2)Si硅化物的形式存在于涂层表层。在1000℃氧化500h后,简单NiAl涂层具有最大的氧化增重为1.93mg·cm^(-2),而Si/(Si+Al)比值为8%的Si改性NiAl涂层具有最小的氧化增重。在NiAl涂层中掺杂Si可促进α-Al_(2)O_(3)膜的形成,通过形成硅化物减少难熔金属元素向涂层表面扩散,改善氧化膜表面质量,降低氧化速率。但是掺杂过量的Si会降低涂层表层Al含量,使涂层在氧化后期出现β相不足的问题,无法维持表面Al的选择性氧化。因此,当料浆中Si/(Si+Al)为8%,涂层表面Si含量为9.6%时,具有最高的抗高温氧化性能。

关键词：料浆法 Al-Si涂层高温氧化组织结构

基于GA-BP神经网络的多层多道焊工艺预测及优化

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焊接学报 2024年第5期45卷 29-37页

作者：王天琪孟锴权王传睿天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387

针对目前多层多道焊工艺参数的选择问题,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)进行优化,提出多层多道焊成形预测及焊接工艺参数优化方法,旨在为工艺参数选取提供有效指导,提高焊接... 详细信息

针对目前多层多道焊工艺参数的选择问题,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)进行优化,提出多层多道焊成形预测及焊接工艺参数优化方法,旨在为工艺参数选取提供有效指导,提高焊接生产效率及焊接质量.首先通过分析多层多道焊图像,提出采用三次样条插值法与自适应分段法进行特征点识别,然后根据焊接顺序、焊道工艺建立焊接过程各焊道横截面积形状预测模型,运用解析法进行焊接工艺参数预测,进一步结合不同焊道工艺参数优选原则,采用改进神经网络进行焊接工艺参数优化,从而建立具有实时性的焊接工艺参数与焊缝轮廓关系模型.结果表明,该方法对多层多道焊中各焊道焊接工艺参数提供有效预测,试验结果满足实际需求,对提高焊接产品质量、简化焊接工艺参数选取具有实际意义.

关键词：工艺参数优化图像处理解析法预测神经网络优化