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基于随焊气体动态冷却方法的钛合金薄板激光焊接变形试验研究

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热加工工艺 2017年第13期46卷 57-60页

作者：刘西霞尹存宏刘维岗贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州交通职业技术学院贵州贵阳550001

为了减小激光焊接钛合金薄板产生的变形,在焊接过程中使用液氮冷却后的氩气对激光热源的后部进行同步跟随激冷。对1.5 mm厚TC4钛合金薄板激光焊接的变形控制效果进行了试验验证。结果表明,相同工艺参数条件下,该方法获得的焊接试件挠曲... 详细信息

为了减小激光焊接钛合金薄板产生的变形,在焊接过程中使用液氮冷却后的氩气对激光热源的后部进行同步跟随激冷。对1.5 mm厚TC4钛合金薄板激光焊接的变形控制效果进行了试验验证。结果表明,相同工艺参数条件下,该方法获得的焊接试件挠曲变形明显小于常规激光焊接的变形;当冷热源间距为10 mm,冷却气体流量为10L/min,激光功率为950 W,焊速为15 mm/s,离焦量为0 mm时,焊后变形最小,最大纵向挠曲变形量仅为0.187 mm。

关键词：激光焊接气体动态冷却焊接变形 TC4钛合金

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预弯边半径对金属贮箱膜片翻转行为的影响

机械设计 2019年第4期36卷 45-48页

作者：黄放程桐朱先权刘忠贵州大学机械工程学院贵州贵阳550000 贵州航天朝阳科技有限责任公司贵州遵义563000

由膜片的翻转规律特性研究发现,膜片在预弯边处起翻,其形状与结构对于膜片的起翻压力与翻转性能有着重要的影响。经过设计计算,建立了3组不同预弯边半径的结构模型,来分析翻转是否发生失稳、翻转效率及起翻压力。基于大变形非线性理论,... 详细信息

由膜片的翻转规律特性研究发现,膜片在预弯边处起翻,其形状与结构对于膜片的起翻压力与翻转性能有着重要的影响。经过设计计算,建立了3组不同预弯边半径的结构模型,来分析翻转是否发生失稳、翻转效率及起翻压力。基于大变形非线性理论,结合有限元分析软件Patran,模拟分析膜片的大变形非线性特性,获取翻转过程的形变、应力等响应的变化,经过对比寻找出具有较优翻转特性的膜片预弯边半径范围为5～6 mm。研究发现,预弯边半径应选取适当,过大或过小对膜片的平稳翻转均有影响。通过试验证明,仿真能较准确地重现膜片的翻转过程,研究结论为后续的膜片改进设计提供了参考依据。

关键词：金属膜片预弯边半径有限元起翻压力翻转效率

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高频破碎器齿轮接触应力分析及齿廓修形

组合机床与自动化加工技术 2017年第4期 60-64页

作者：刘文蔡家斌丁成波王兴旺贵州大学机械工程学院贵阳550025

高频破碎器的激振力由斜齿轮上的偏心块产生,斜齿轮的失效会导致高频破碎器无法正常工作。利用Solidworks精确建立某型高频破碎器的斜齿轮三维模型,将其导入ADAMS中进行动力学分析,确定其接触参数,求解出齿轮的扭矩和啮合力,然后将得到... 详细信息

高频破碎器的激振力由斜齿轮上的偏心块产生,斜齿轮的失效会导致高频破碎器无法正常工作。利用Solidworks精确建立某型高频破碎器的斜齿轮三维模型,将其导入ADAMS中进行动力学分析,确定其接触参数,求解出齿轮的扭矩和啮合力,然后将得到的参数作为有限元分析的边界条件,在ANSYS workbench中进行齿面接触应力分析,发现斜齿轮啮合时出现了应力集中现象,最后对斜齿轮齿顶进行齿廓修形。结果表明,修形后的最大齿轮接触应力降低了30.4%,对高频破碎器齿轮设计具有指导意义。

关键词：高频破碎器斜齿轮动力学分析有限元分析齿廓修形

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基于改进CNN的年龄和性别识别

计算机工程与应用 2018年第16期54卷 135-139,175页

作者：陈济楠李少波高宗李政杰杨静贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务,在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),将首层大尺寸卷积核替换为级联3×3卷积核;采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征;加... 详细信息

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务,在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),将首层大尺寸卷积核替换为级联3×3卷积核;采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征;加入Batch Normalization(BN)层,设置较高的学习率和较小的Dropout比率;采用1×1卷积核与全局平均池化(Global Average Pooling)取代全连接层。实验表明,所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率,在Adience数据集上,年龄识别精度达到89.8%,性别识别精度达到93.3%。

关键词：深度学习卷积神经网络年龄分类性别识别

基于人工神经网络的铸钢合金成分与流动性关系的研究

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铸造技术 2016年第9期37卷 1835-1837页

作者：崔晓斌黄放孟伟娜梅益贵州大学机械学院贵州贵阳550025

铸钢流动性是影响铸钢件生产的一个关键因素,基于人工神经网络技术,建立铸钢合金成分与流动性间复杂的非线性关系模型,并以此为基础开发应用程序。结果表明,该方法能够对铸钢合金流动性做出精准的评价,可为铸钢件铸造工艺设计提供参考。

关键词： BP神经网络铸钢合金成分流动性 matlab

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一种改进的多机器人角色变换方法研究

组合机床与自动化加工技术 2017年第7期 9-13页

作者：丁成波蔡家斌刘文贵州大学机械工程学院贵阳550025

以多机器人足球比赛为研究背景,针对多机器人之间的通信和角色变换问题,首先对多机器人之间的通信进行研究,并通过广播形式实现机器人之间的信息共享;接着对机器人足球比赛时各种角色以及决策策略进行了分析和研究,在实施决策过程中提... 详细信息

以多机器人足球比赛为研究背景,针对多机器人之间的通信和角色变换问题,首先对多机器人之间的通信进行研究,并通过广播形式实现机器人之间的信息共享;接着对机器人足球比赛时各种角色以及决策策略进行了分析和研究,在实施决策过程中提出了一种计算主攻、助攻以及后卫等角色分配的计算方法;最后通过仿真实验验证了该计算方法的正确性,并得出基于通信进行角色变换的多机器人踢球效率优于无通信进行信息共享和角色变换的多机器人以及单个机器人踢球效率的结论。

关键词：机器人足球比赛决策策略角色分配方法踢球效率

基于AMESim与ADAMS高频破碎器的振动系统建模与仿真

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机床与液压 2017年第14期45卷 81-85页

作者：丁成波蔡家斌刘文王新旺贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

以高频破碎器为研究对象,对高频破碎器的结构及工作原理进行分析从而建立数学模型;利用MATLAB对其进行求解并运用AMESim软件对高频破碎器的振动系统进行建模和仿真分析,得出液压马达输出转速对高频破碎器的打击频率及打击速度的影响规律... 详细信息

以高频破碎器为研究对象,对高频破碎器的结构及工作原理进行分析从而建立数学模型;利用MATLAB对其进行求解并运用AMESim软件对高频破碎器的振动系统进行建模和仿真分析,得出液压马达输出转速对高频破碎器的打击频率及打击速度的影响规律;通过ADAMS对高频破碎器进行建模和仿真,结果表明:仿真模型工作状态与高频破碎器在AMESim软件上运行情况和实际运行情况均相符,从而验证了数学模型的正确性。这为高频破碎器的设计提供了一种新的理论依据和方法。

关键词：高频破碎器振动系统 AMESim ADAMS 建模与仿真

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高频破碎器主轴应力分析及结构优化

组合机床与自动化加工技术 2018年第1期 35-38,42页

作者：王新旺蔡家斌肖齐洪贵州大学机械工程学院贵阳550025

主轴作为高频破碎器的关键部件对于力的传递以及使用寿命具有重要的影响。为了使高频破碎器的主轴部件具有强度高、变形小、寿命长等特点,首先根据某厂现有的60型高频破碎器的实际工况,计算出主轴受力的大小;其次根据高频破碎器的主轴... 详细信息

主轴作为高频破碎器的关键部件对于力的传递以及使用寿命具有重要的影响。为了使高频破碎器的主轴部件具有强度高、变形小、寿命长等特点,首先根据某厂现有的60型高频破碎器的实际工况,计算出主轴受力的大小;其次根据高频破碎器的主轴结构特征,应用ANSYS Workbench有限元分析软件对其进行静力分析,通过静态应力分析、疲劳寿命分析发现主轴存在断裂失效的可能;最后结合Response Surface模块,通过改变轴肩处倒角的大小以及增加卸载槽对主轴进行结构优化。结果表明,主轴轴肩处应力降低了57%,疲劳寿命提高了183.9%,对于提高高频破碎器的使用寿命具有一定的实际意义。

关键词：高频破碎器主轴应力结构优化

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基于云加端的电机轴承故障诊断应用研究

振动与冲击 2019年第9期38卷 223-230页

作者：耿晓强唐向红陆见光贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对以往的故障诊断系统实时性差、学习能力有限而且工程实现难的问题,提出了一种改进的云加端支持向量机(Cloud and Terminal Support Vector Machines,CaTSVM),并将其运用在电机轴承故障诊断中。CaTSVM方法把传统的故障诊断中的特征... 详细信息

针对以往的故障诊断系统实时性差、学习能力有限而且工程实现难的问题,提出了一种改进的云加端支持向量机(Cloud and Terminal Support Vector Machines,CaTSVM),并将其运用在电机轴承故障诊断中。CaTSVM方法把传统的故障诊断中的特征提取和特征分类两部分分别运行在终端设备和云端设备中,并且将"流水线"(Pipeline)数据处理结构引入到CaTSVM方法中,有效提升了该方法的实时性。在云端建立故障特征模型库(Cloud Feature Mode Library,CFML),将故障特征选择性的加入模型库,在传统的离线SVM训练中辅以在线SVM训练,选择性的使用更新的故障特征训练SVM模型,进一步提高其分类能力,使诊断系统拥有了"终生学习"的能力。经过大量的实验验证,云加端方法的使用显著提高了诊断的准确率,并且推进了故障诊断的实际工程应用。

关键词：云加端 SVM 在线训练特征模型库故障诊断流水线