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基于改进拟连续算法的回转弹仓位置控制

兵工学报 2024年第5期45卷 1436-1448页

作者：陈冬钱林方陈志群陈龙淼邹权陈军华南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 西北机电工程研究所陕西咸阳712099 中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210007 常州工学院航空与机械工程学院/飞行学院江苏常州213032

为提高大口径火炮自动装填过程中回转弹仓工作的精确性和鲁棒性,在分析现有拟连续算法相关研究内容的基础上,设计一种全新的改进拟连续控制器对回转弹仓进行位置控制。通过与滑模扰动观测器相结合,新控制器增益不依赖于系统扰动的不确... 详细信息

为提高大口径火炮自动装填过程中回转弹仓工作的精确性和鲁棒性,在分析现有拟连续算法相关研究内容的基础上,设计一种全新的改进拟连续控制器对回转弹仓进行位置控制。通过与滑模扰动观测器相结合,新控制器增益不依赖于系统扰动的不确定性边界,且不需引入额外的控制器参数,降低了控制器的设计和调试难度。通过Lyapunov方程验证控制器本身及闭环系统的稳定性。仿真和试验结果表明:新设计的控制器相对于已有拟连续算法具有优越性,在受到不确定时变负载和不确定参数扰动的情况下,新设计的改进控制器在应用于回转弹仓时,在趋近段可以获得更快的收敛速度,减小到位超调量,并在滑动段有效减弱抖振。

关键词：回转弹仓不确定扰动改进拟连续控制器滑模扰动观测器

超薄柔性热管蒸汽通道微压印成形及传热性能研究

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机械工程学报 2024年第14期60卷 329-337页

作者：孙亚隆汤勇梁富业张仕伟伍春霞帅茂唐恒郑州大学机械与动力工程学院郑州450001 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 深圳大学机电与控制工程学院深圳518000

介绍PMMA壳体超薄柔性热管的制造设备与加工过程。分别采用分离式微压印模具加工的微柱子阵列和高温烧结多层铜丝网作为蒸汽通道和吸液芯,制造厚度0.67mm的超薄柔性热管。研究微压印温度、压力和压印时间对微柱子成形的影响。介绍超薄... 详细信息

介绍PMMA壳体超薄柔性热管的制造设备与加工过程。分别采用分离式微压印模具加工的微柱子阵列和高温烧结多层铜丝网作为蒸汽通道和吸液芯,制造厚度0.67mm的超薄柔性热管。研究微压印温度、压力和压印时间对微柱子成形的影响。介绍超薄柔性热管传热性能试验台设计与试验方法,试验结果表明最佳充液量为350~400μL,最高热导率达到924.1 W/(m·K);当超薄柔性热管弯曲90°时,其热导率仍为铜热导率的1.16倍。综上所述,利用微压印成形制作的PMMA壳体超薄柔性热管具有结构灵活、成本低廉以及低蒸汽阻力的优点,是解决柔性可穿戴式电子设备散热难题的理想方案。

关键词：柔性热管超薄微压印蒸汽通道聚合物

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基于MGCD的转子故障数据集降维方法

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 266-273,408页

作者：张勇飞赵荣珍邓林峰兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analys... 详细信息

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analysis,简称MFA)算法框架基础上,通过建立近邻图和远邻图解决因单一图结构导致的故障类别局部不可分问题;其次,采用最大化散度加权差分方式去削弱小样本问题造成的影响;最后,利用两个不同结构型式的转子系统故障模拟数据集对算法性能进行了验证。结果表明,使用本算法对故障数据集进行降维得到的敏感故障数据集使故障类别之间的差异性更加突出,能够提高故障模式识别准确率,为提高旋转机械智能故障诊断技术水平提供一定的研究参考依据。

关键词：故障诊断降维远邻图小样本

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基于可解释时空图卷积网络的多传感数据融合诊断方法

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机械工程学报 2024年第12期60卷 158-167页

作者：温楷儒陈祝云黄如意李东鹏李巍华华南理工大学吴贤铭智能工程学院广州511442 人工智能与数字经济广东省试验室广州510335 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641

随着大数据和人工智能技术的发展,深度学习及其衍化算法在故障诊断领域取得了丰硕成果并得到了广泛应用。然而,智能故障诊断方法也存在着诸多挑战:(1)现有的多传感数据融合方法难以充分挖掘多传感器间的时空信息来优化诊断性能;(2)智能... 详细信息

随着大数据和人工智能技术的发展,深度学习及其衍化算法在故障诊断领域取得了丰硕成果并得到了广泛应用。然而,智能故障诊断方法也存在着诸多挑战:(1)现有的多传感数据融合方法难以充分挖掘多传感器间的时空信息来优化诊断性能;(2)智能诊断模型的决策过程可解释性弱,无法满足实际工业场景下的可靠性要求。因此,提出一种基于可解释时空图卷积网络的多传感数据融合诊断方法。首先,通过构建门控卷积层以学习并增强时间特征;其次,结合传感器空间布局关系和图卷积网络多传感信息融合能力,学习并提取多传感器数据的空间特征,并通过行星齿轮箱故障诊断任务验证了模型有效性;最后,利用改进梯度类激活映射算法分析各传感器数据对模型诊断决策过程的重要度,从而提升模型更新过程的可解释性。试验结果表明,所提方法不仅具有较好的诊断性能,而且为多源传感融合诊断提供了一种有效的事后解释方法。

关键词：智能故障诊断图卷积网络可解释性人工智能行星齿轮箱

基于改进YOLOv7的金属表面小缺陷检测研究

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机电工程 2024年第9期 1649-1655页

作者：崔伟李震宇余慧杰上海理工大学机械工程学院

传统的金属表面缺陷检测是通过人工目测完成的，由于人工目测方法存在效率低下、漏检率高、劳动强度大等缺点，难以满足金属表面缺陷检测的效率和精度要求。针对工业生产过程中金属表面的小缺陷人工检测效率低等问题，提出了一种基于改... 详细信息

传统的金属表面缺陷检测是通过人工目测完成的，由于人工目测方法存在效率低下、漏检率高、劳动强度大等缺点，难以满足金属表面缺陷检测的效率和精度要求。针对工业生产过程中金属表面的小缺陷人工检测效率低等问题，提出了一种基于改进的YOLOv7算法的金属表面小缺陷检测方法。首先，建立了包含5种金属表面小缺陷的数据集；然后，设计了扩散卷积，利用步长改变了卷积核中特征点的间距，扩大了卷积层的感受野；设计了方向注意力模块，通过分割输入特征图，在水平方向和垂直方向上进行了特征提取，在通道维度上引入了注意力机制，根据通道的权重，完成了对输出通道数目的重新调整，增强了YOLOv7对小缺陷的位置感知；最后，研究了不同算法在金属表面小缺陷数据集上的目标检测结果，设计了消融实验，对改进策略进行了性能分析。研究结果表明：在相同训练策略下，与传统的YOLOv7算法模型相比，改进后的YOLOv7算法对小缺陷的检测效率为91 fps,平均检测精度为88.0%,较原模型提高了3.6%。在实际生产中可以采用该方法精确检测复杂背景下的金属表面小缺陷。

关键词：缺陷检测效率和精度改进YOLOv7算法深度学习扩散卷积注意力机制卷积神经网络

基于GA-BP网络的数控机床动态误差预测研究

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机电工程 2024年

作者：李帅杰陈光胜上海理工大学机械工程学院

动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源，针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题，提出了一种基于遗传算法优化的反向传播（GA-BP）神经网络以预测动态误差。首先，为了提高神经网络对动态误差的预测精度，从线性特... 详细信息

动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源，针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题，提出了一种基于遗传算法优化的反向传播（GA-BP）神经网络以预测动态误差。首先，为了提高神经网络对动态误差的预测精度，从线性特征与非线性特征两方面对动态误差影响因素进行了深入分析，确定了神经网络输入输出参数；然后，采用了遗传算法对BP神经网络进行了优化，建立了动态误差模型，获得了最优网络学习参数，从而实现了对动态跟随误差的精准预测；之后，采用三次样条插值的方法对理想轨迹与实际轨迹之间的轮廓误差进行了计算，有效提高了轮廓误差估算精度；最后，采用了五轴数控机床进行了实验，对模型的有效性进行了验证。研究结果表明：所建神经网络模型可以精准预测机床反向越冲特性对轮廓误差的影响，各轴的动态误差预测精度为±3 μm，复杂轨迹轮廓误差预测精度为±1.5 μm。实验结果验证了所建模型的可靠性，为后续机床动态误差建模与控制研究提供了一定的参考价值。

关键词：高速高精度数控机床动态误差非线性特征遗传算法优化的反向传播神经网络轮廓误差估算

基于流量预测的波纹管泵流量脉动抑制控制方法

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机电工程 2024年第9期 1684-1691页

作者：顾晓伟周明昊申慧敏上海理工大学机械工程学院

随着晶圆内部线宽减小，在晶圆制造的湿法清洗工艺中对超纯水杂质颗粒的数量和直径提出了更严格的要求，以提高晶圆生产的产量，因此，对作为流控部件的波纹管泵（BsP）有更高的要求。针对波纹管泵运行过程中流量脉动导致的超洁净水颗... 详细信息

随着晶圆内部线宽减小，在晶圆制造的湿法清洗工艺中对超纯水杂质颗粒的数量和直径提出了更严格的要求，以提高晶圆生产的产量，因此，对作为流控部件的波纹管泵（BsP）有更高的要求。针对波纹管泵运行过程中流量脉动导致的超洁净水颗粒杂质增加和晶圆良品率下降的问题，提出了一种基于神经网络流量预测模型的流量脉动抑制控制方法。首先，阐述了波纹管泵的工作原理和流量脉动产生的原因；然后，介绍了波纹管泵流固耦合模型的搭建方法，使用神经网络流量预测模型建立了流量脉动前馈控制的理论方法；最后，使用COMSOL仿真进行了流量预测模型验证研究，基于Simulink仿真平台开展了前馈控制应用于流量脉动抑制的验证研究。研究结果表明：在流量为[3.39,5.01]L/min时，预测的绝对流量误差范围为[8.0×10-1,1.6×10-1]L/min;当流量为5.0 L/min时，最大流量脉动可从1.6 L/min降至4.0×10-1L/min。在仿真验证中，该方法对波纹管泵脉动抑制有显著的效果，还可以有效提高波纹管的性能。

关键词：波纹管泵(BsP) 流量脉动流固耦合仿真神经网络流量预测模型 COMSOL Simulink 前馈控制

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停车场内氢能客车氢泄漏爆炸事故及风险分析

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-94页

作者：陈国华谢沐霖张强李戈良华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 广东省安全生产科技协同创新中心广东广州510640

近年来,氢燃料电池汽车发展迅速。相较于氢燃料电池小汽车,氢能客车的尺寸大、储氢量大,存在的安全风险更大,研究停车场内氢能客车的氢泄漏爆炸事故及风险具有重要意义。采用FLACS软件预测停车场内的氢能客车关键部件失效后不同泄漏工... 详细信息

近年来,氢燃料电池汽车发展迅速。相较于氢燃料电池小汽车,氢能客车的尺寸大、储氢量大,存在的安全风险更大,研究停车场内氢能客车的氢泄漏爆炸事故及风险具有重要意义。采用FLACS软件预测停车场内的氢能客车关键部件失效后不同泄漏工况下的氢气云团的扩散过程,根据泄漏后氢气云团的含量分布特性,研究在不同点火位置下诱发氢气云爆炸事故后的爆炸超压特性;分析事故的影响范围,量化爆炸事故后果,提出爆炸风险防控建议;结合预测的事故发生概率对停车场内的氢能客车开展氢泄漏的风险分析,提出了一种氢能客车氢泄漏爆炸事故及风险分析方法。研究结果表明,环境风和停车场的规划布局都会影响泄漏后的氢扩散行为,当环境风向与停车场顶棚长度方向垂直时最有利于氢气的扩散,在大型客车停车场内氢能客车发生氢气泄漏后的扩散速度快,氢含量迅速下降,点火引发氢气云爆炸产生的爆炸冲击波威力较小,在最严重的泄漏场景下最大爆炸超压约为12.38 kPa。可在氢能客车TPRD装置附近以及停车位中间偏后对应的顶棚位置上安装灵敏度高的氢传感器,以提高实时监测氢气泄漏的灵敏度。停车场内氢泄漏后诱发氢气云爆炸事故的风险近似为3.64×10−^(7)次/年,低于风险可接受水平,该客车停车场符合安全性要求。研究结果为氢能客车与停车场内氢浓度传感器的布局以及停车场的规划建设提出了合理建议。

关键词：氢能客车氢气泄漏氢气云爆炸风险评估

激光选区熔化成形低角度无支撑结构的方法与工艺研究(特邀)

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中国激光 2024年第4期51卷 160-172页

作者：胡伟南冯颖王迪闫星辰蒋梦龙晋刚杨超杨永强吴杰华陈思敏华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641 广东省科学院新材料研究所广东广州510075 广州城市理工学院机械工程学院广东广州510800 澳门城市大学创新设计学院中国澳门999078 深圳市金石三维打印科技有限公司广东深圳518107

为了实现激光选区熔化(SLM)无支撑低角度成形,进而提高样件的成形效率和降低打印成本,笔者提出了一种基于加工层角度自适应下表面工艺区域的划分方法,并对该方法成形的样件的表面质量以及该方法的适用性进行了探究。结果表明:过高或者... 详细信息

为了实现激光选区熔化(SLM)无支撑低角度成形,进而提高样件的成形效率和降低打印成本,笔者提出了一种基于加工层角度自适应下表面工艺区域的划分方法,并对该方法成形的样件的表面质量以及该方法的适用性进行了探究。结果表明:过高或者过低的能量密度都会对悬垂区域的多层成形产生负面影响,采用适熔工艺成形悬垂结构能在保证低孔隙率的同时实现多层打印。将悬垂结构进行上、下、内表面区域划分,基于向下比较层数T进行区域面积调控能够显著影响悬垂样件的可制造性和结构完整性,应用下表面工艺区域的面积越大,悬垂样件的成形性越好。对上下表面的成形机理进行了深入分析,结果显示,下表面的成形质量主要受粘粉以及熔池下陷引起的凸起的影响,而上表面除了受粘粉影响外,还主要受阶梯效应和轮廓边界熔道间隙的影响。最终,成形了不同尺寸的测试样件以及最低角度为15°的叶轮零件,证明了所提低角度成形方法的可行性。

关键词：激光技术激光选区熔化无支撑打印低角度成形机理表面质量