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可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用

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机械工程学报 2024年第12期60卷 90-106页

作者：王诗彬王世傲陈雪峰黄海安波涛赵志斌刘永泉李应红西安交通大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049 中国航空发动机集团公司沈阳发动机研究所沈阳110015

航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械故障诊断领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然存在模型可解释性差、... 详细信息

航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械故障诊断领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然存在模型可解释性差、理论基础薄弱等问题。针对航空发动机健康管理与智能运维的迫切需求,提出航空发动机可解释性智能监测诊断网络,并在某型涡扇发动机整机长试试验中验证了异常检测与中介轴承故障诊断的有效性。将发动机振动信号先验信息融入稀疏表示模型,对模型的迭代求解算法进行展开得到结构具有可解释性的核心网络;针对航空发动机异常检测与智能诊断任务构造了基于对抗训练框架的可解释性异常检测子网络和基于特征提取框架的可解释性故障诊断子网络。本文提出的基于迭代算法展开的网络构造框架具备明确的理论基础,即网络设计有依据;稀疏表示模型驱动的可视化方法能够检验网络是否学到了与发动机故障相符的有意义的特征,即学习结果可信任。最后,通过某型涡扇发动机整机长试试验积累的超过500小时的试车数据,验证了本文提出的模型驱动的可解释性智能监测诊断网络在航空发动机异常检测与中介轴承故障诊断方面的有效性与可靠性。

关键词：航空发动机健康管理可解释性人工智能算法展开异常检测故障诊断

CaO和方解石钝化不同污染程度煤矸石性能与机理

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科学通报 2024年第4期69卷 617-629页

作者：张华林江晓亮赵梦飞李庭刚江西理工大学材料冶金化学学部赣州341099 中国科学院赣江创新研究院江西省稀土清洁生产重点实验室中国科学院稀土重点实验室赣州341119 中国科学院过程工程研究所中国科学院绿色过程与工程重点实验室中国科学院绿色过程制造创新研究院战略金属资源绿色循环利用国家工程研究中心北京市过程污染控制工程技术研究中心北京100190 中国科学院过程工程研究所生物药制备与递送重点实验室(中国科学院)生化工程国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

煤矸石是一种典型的工业废弃物,大量的煤矸石堆积会造成各种环境问题以及资源浪费.在环境问题中,重金属污染最为严重.本文采用CaO和方解石对不同污染程度的煤矸石中重金属进行钝化,并探究其钝化机理.结果表明,CaO和方解石均有较好的钝... 详细信息

煤矸石是一种典型的工业废弃物,大量的煤矸石堆积会造成各种环境问题以及资源浪费.在环境问题中,重金属污染最为严重.本文采用CaO和方解石对不同污染程度的煤矸石中重金属进行钝化,并探究其钝化机理.结果表明,CaO和方解石均有较好的钝化效果,能使中高度污染的煤矸石转化为轻度污染或无污染,CaO钝化Pb^(2+)、Zn^(2+)、Cu^(2+)的平均钝化率分别为37.4%、37.8%、25.5%;方解石钝化Pb^(2+)、Zn^(2+)、Cu^(2+)的平均钝化率分别为53.8%、43.5%、34.4%,方解石钝化效果略优于CaO.通过对钝化前后煤矸石的表征和Visual MINTEQ软件模拟,CaO可以通过提高煤矸石pH并提供OH^(−),与重金属离子结合生成难溶或不溶的氢氧化物沉淀;方解石不仅能提高体系的pH,还能提供CO_(3)^(2−),CO_(3)^(2−)与重金属离子结合生成难溶或不溶的碳酸盐.两者钝化均将煤矸石中可流动态重金属转化成残渣态重金属.对钝化前后的煤矸石进行模拟酸雨溶出实验,钝化后的煤矸石中各重金属成分较稳定,溶出风险明显低于原煤矸石,均在风险管控标准以下.综上,该方法能有效地钝化煤矸石中的重金属,为煤矸石的无害化,尤其是重金属污染的稳定化提供了有效的手段.

关键词：煤矸石重金属钝化 Visual MINTEQ模拟

超高温氧化物陶瓷激光增材制造及组织性能调控研究进展

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无机材料学报 2024年第7期39卷 741-753页

作者：陈乾苏海军姜浩申仲琳余明辉张卓西北工业大学凝固技术国家重点实验室西安710072 西北工业大学深圳研究院深圳518057

氧化物陶瓷具有高硬度、高强度以及优异的抗氧化和抗腐蚀性能,是高性能发动机极端高温、燃气腐蚀、氧化服役环境用重要的候选高温结构材料,在航空航天用高端装备领域具有广阔的应用前景。与传统陶瓷制备技术相比,激光增材制造技术能够... 详细信息

氧化物陶瓷具有高硬度、高强度以及优异的抗氧化和抗腐蚀性能,是高性能发动机极端高温、燃气腐蚀、氧化服役环境用重要的候选高温结构材料,在航空航天用高端装备领域具有广阔的应用前景。与传统陶瓷制备技术相比,激光增材制造技术能够一步实现从原材料粉末到高性能结构件的一体化高致密成型,具有柔性度好、成型效率高的特点,可以快速制备高性能、高精度、大尺寸复杂结构部件。近年来,基于液固相变发展的熔体生长氧化物陶瓷激光增材制造技术已成为高温结构材料制备技术领域的前沿研究热点之一。本文首先概述了激光增材制造技术的基本原理,着重介绍了选区激光熔化与激光定向能量沉积两种典型激光增材制造技术的工艺特点。在此基础上,重点阐述了利用激光增材制造技术制备不同氧化物陶瓷的组织特征及工艺参数对微观组织的影响规律,并总结比较了不同体系氧化物陶瓷力学性能的差异。最后,对该领域存在的问题进行了梳理和分析,并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：超高温氧化物陶瓷激光增材制造选区激光熔化激光定向能量沉积组织调控综述

石蜡强韧化环氧树脂体系的试验结合分子动力学模拟研究

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中国胶粘剂 2024年第2期33卷 28-34,42页

作者：孙怡陈宏峰李言罗艳龙廉青松中北大学纳米功能复合材料山西省重点实验室山西太原030051 南京林业大学理学院江苏南京210037 中国航空制造技术研究院材料应用研究部北京100024

通过硫醇-烯点击化学合成了一种具有柔性烷基侧链的特种环氧树脂(D12),随后利用其作为增容剂,将正二十烷(C20,石蜡模型化合物)均匀混合到环氧树脂基体(DGEBA)中,固化得到一系列D12和C20协同增韧的环氧树脂体系(EPDA-X体系)。通过结合试... 详细信息

通过硫醇-烯点击化学合成了一种具有柔性烷基侧链的特种环氧树脂(D12),随后利用其作为增容剂,将正二十烷(C20,石蜡模型化合物)均匀混合到环氧树脂基体(DGEBA)中,固化得到一系列D12和C20协同增韧的环氧树脂体系(EPDA-X体系)。通过结合试验和分子动力学模拟方法,系统研究了DGEBA/D12/C20三元体系的强韧化机理。研究结果表明:(1)当D12和C20的物质的量比为1∶2且二者在固化体系中的质量分数为2.5%时,体系具有最优异的综合性能,拉伸强度为99.3 MPa,拉伸模量为2.8 GPa,断裂伸长率为4.5%。三者均高于纯EP体系,实现了环氧树脂强度、模量和韧性的协同提升。(2)EPDA-X体系中存在微相分离结构,且初步证明体系中的微相分离结构是由C20在D12侧链周围自组装引起的。自组装效应所形成的物理缠结结构可以为体系提供额外的物理交联点,从而可以实现环氧树脂强度、模量和韧性的协同提升。(3)使用分子动力学模拟计算了所有体系的杨氏模量,发现EPDA-X体系的模量均高于纯EP体系。EPDA-X体系径向分布函数的计算结果表明,C20与D12的主链相互作用很弱,但与D12的侧链相互作用很强。这进一步证明了C20在D12的侧链周围发生了自组装效应,从而在分子和原子尺度上证明了C20和D12自组装协同强韧化环氧树脂的机理。

关键词：分子动力学模拟增韧机理环氧树脂石蜡自组装

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橡胶减摩抗磨改性研究进展

摩擦学学报（中英文） 2024年第3期44卷 379-395页

作者：汤洁张丽慧周春宇吴杨于波周峰中国科学院兰州化学物理研究所固体润滑国家重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院大学北京100049 烟台中科先进材料与绿色化工产业技术研究院山东烟台264006 烟台先进材料与绿色制造山东省实验室山东烟台264006

橡胶因具有优异的理化性质及独特的力学性能而广泛应用于国防、航空航天、医用、交通、建筑及机械电子等领域,起到减震、缓冲和密封等作用.摩擦学性能是橡胶材料的重要指标之一,然而橡胶自身具有较高的摩擦系数,在一些应用领域,如活塞... 详细信息

橡胶因具有优异的理化性质及独特的力学性能而广泛应用于国防、航空航天、医用、交通、建筑及机械电子等领域,起到减震、缓冲和密封等作用.摩擦学性能是橡胶材料的重要指标之一,然而橡胶自身具有较高的摩擦系数,在一些应用领域,如活塞杆、阀轴(杆)密封、轮胎和水润滑轴承等,因黏连、摩擦生热、机械磨损及磨粒磨损等原因导致性能下降甚至失效.本文中首先综述了橡胶摩擦及磨损理论,随后从橡胶基体改性、橡胶表面处理以及表面织构化3个方面介绍了橡胶减摩抗磨改性方法的研究进展,并对其发展前景进行了展望.

关键词：橡胶减摩抗磨表面处理表面织构化

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某型电子程控器可靠性仿真分析与优化设计

航空工程进展 2024年第4期15卷 64-73页

作者：马芳云孙茜雷华金中国航空工业集团有限公司航空防护救生技术航空科技重点实验室襄阳441003

随着人们对电子产品可靠性的要求越来越高,利用失效物理方法识别产品潜在的薄弱点在产品设计中备受关注。基于失效物理理论,采用可靠性仿真分析方法,对电子程控器进行可靠性分析。通过建立电子程控器数字样机模型,开展相应的应力分析与... 详细信息

随着人们对电子产品可靠性的要求越来越高,利用失效物理方法识别产品潜在的薄弱点在产品设计中备受关注。基于失效物理理论,采用可靠性仿真分析方法,对电子程控器进行可靠性分析。通过建立电子程控器数字样机模型,开展相应的应力分析与故障预计,评估电子程控器可靠性指标平均首发故障时间(MTTFF),并根据仿真分析发现的薄弱环节进行优化设计。结果表明:可靠性仿真结果与理论计算结果相差较小,可以作为型号可靠性指标评估的依据,减少采用物理样机进行可靠性试验的周期和费用;优化改进后的电子程控器其可靠性得到较大提升。本文研究可为后续型号可靠性评估与设计提供理论参考。

关键词：电子程控器可靠性仿真故障预计平均首发故障时间薄弱环节优化设计

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煤矸石改性方法及其资源环境利用研究进展

化学学报 2024年第5期82卷 527-540页

作者：张华林赵梦飞江晓亮田少静滕泽栋李庭刚中国科学院过程工程研究所、中国科学院绿色过程与工程重点实验室、中国科学院绿色过程制造创新研究院、战略金属资源绿色循环利用国家工程研究中心、北京市过程污染控制工程技术研究中心北京100190 中国科学院赣江创新研究院、中国科学院稀土重点实验室、江西省稀土清洁生产重点实验室江西赣州341003 江西理工大学冶金工程学院江西赣州341099 生物药制备与递送重点实验室(中国科学院)生化工程国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

煤矸石是一种煤炭开采和洗选过程中产生的典型工业废弃物,其大量的堆积造成了较大的环境问题.通过不同的改性方法对煤矸石进行改性,可以显著提升其在环境保护、资源回收方面的应用潜力.改性煤矸石在环境应用方面的研究涉及多个领域,这... 详细信息

煤矸石是一种煤炭开采和洗选过程中产生的典型工业废弃物,其大量的堆积造成了较大的环境问题.通过不同的改性方法对煤矸石进行改性,可以显著提升其在环境保护、资源回收方面的应用潜力.改性煤矸石在环境应用方面的研究涉及多个领域,这些应用不仅有助于减轻煤矸石对环境的压力,而且可以通过回收和再利用,为环境保护和经济发展提供新的动力,实现煤矸石综合利用的可持续发展.本综述从煤矸石的环境问题出发,强调了通过改性技术提升其环保潜力的重要性并详细分析了改性煤矸石在废水处理、土壤修复、建筑材料制备等方面的应用,并探讨了面临的挑战和未来发展方向,为煤矸石资源化利用奠定了基础.

关键词：煤矸石改性方法环境应用资源化

基于改变控制时域时间步长的智能车轨迹跟踪控制

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 620-630页

作者：谢宪毅王禹涵金立生赵鑫郭柏苍廖亚萍周彬李克强燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084 中国第一汽车集团公司智能网联开发院长春130011 北京航空航天大学特种车辆无人运输技术工业和信息化部重点实验室北京100191 北京航空航天大学车路一体智能交通全国重点实验室北京100191

为了解决模型预测控制设计智能车轨迹跟踪控制器存在求解计算时间长、在线实时性低的问题,借助于矩阵分块化策略,提出了一种基于控制时域变步长的模型预测轨迹跟踪控制方法。通过矩阵分块化改变控制时域步长,并融入到二次规划的求解过程... 详细信息

为了解决模型预测控制设计智能车轨迹跟踪控制器存在求解计算时间长、在线实时性低的问题,借助于矩阵分块化策略,提出了一种基于控制时域变步长的模型预测轨迹跟踪控制方法。通过矩阵分块化改变控制时域步长,并融入到二次规划的求解过程中,重构目标函数形式和系统约束条件,以减少求解过程中最优控制序列中待求解变量的数量,降低求解计算时间。在Simulink与Carsim联合仿真平台中,将本文方法与传统模型预测控制方法进行仿真对比分析。结果表明,相比于传统模型预测控制方法,本文方法在保证轨迹跟踪精度的前提下,平均求解计算时间降低了24.39%,最大单次计算时间降低了45.05%,采用“前密后疏”的分块矩阵,其控制器性能优于“平均化”的分块矩阵。

关键词：车辆工程智能车辆控制时域变步长模型预测轨迹跟踪矩阵分块化

基于改进ResNet50和迁移学习的竹片表面缺陷检测方法

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控制与决策 2024年

作者：常青郑世祺邓宇书唐小琦中国地质大学(武汉)自动化学院邵阳先进制造技术研究院华中科技大学机械科学与工程学院

在竹片表面缺陷检测中，竹片表面缺陷形状各异，成像环境脏乱，现有基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低；而且竹片来源复杂且有其他条件限制，例如不同季节成色各异等限制，因此无法采集所有类... 详细信息

在竹片表面缺陷检测中，竹片表面缺陷形状各异，成像环境脏乱，现有基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低；而且竹片来源复杂且有其他条件限制，例如不同季节成色各异等限制，因此无法采集所有类型的数据，导致竹片表面缺陷数据量少，以至于CNN不能充分学习。针对以上问题，本文提出了一种改进的ResNet50网络与迁移学习结合的竹片缺陷识别方法。首先，将获得的正负样本数据按照一定比例分为训练集、验证集和测试集；其次，利用OTSU算法和LBP算法对竹片图像进行二值化处理和特征提取，以减少噪音影响；最后将ResNet50作为骨干网络加入L2正则化和标签平滑与迁移学习结合，得到适应于竹片缺陷检测识别的优化模型。将所提检测网络与VGG16、DenseNet121、ResNet50以及目前常用于工业检测的YOLOv3分别在相同比例训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明，在竹片数据集上所提检测网络的平均精度均值(mAP)比VGG16、DenseNet121、YOLOv3和ResNet50的mAP值分别提高了23.45、18.6、19.51和2.76个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹片表面缺陷进行有效检测，且降低了时间消耗，在实际工业运用中具有很好的效果。

关键词：缺陷检测竹片 OTSU算法 LBP算法 RseNet50 迁移学习