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人工淹没空化射流喷丸强化7075铝合金性能分析

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表面技术 2024年第7期53卷 190-199页

作者：吴思豪杨勇飞施卫东王高伟伍祥龙吴锐南通大学机械工程学院江苏南通226019

目的利用喷丸强化技术提高材料的性能,延长零件的使用寿命。方法在人工淹没空化射流喷丸中,利用由2个具有大速度差的同心共流射流产生的剪切层引起的空化,在承受疲劳载荷或腐蚀环境的金属部件的表面层中引入压缩残余应力,从而实现冲击... 详细信息

目的利用喷丸强化技术提高材料的性能,延长零件的使用寿命。方法在人工淹没空化射流喷丸中,利用由2个具有大速度差的同心共流射流产生的剪切层引起的空化,在承受疲劳载荷或腐蚀环境的金属部件的表面层中引入压缩残余应力,从而实现冲击性能显著提高的新型喷丸强化技术。为了进一步验证人工淹没空化射流的强化性能,采用人工淹没空化射流喷丸对7075铝合金(Al7075)进行表面强化处理,研究不同扫描速度的人工淹没空化射流喷丸对其微观组织和力学性能的影响。观测不同扫描速度人工淹没空化射流喷丸下Al7075的表面形貌和粗糙度。结果在扫描速度为3.0mm/min时,粗糙度值约为1.27μm;在扫描速度为2.0 mm/min时,粗糙度值约为4.08μm;在扫描速度为1.0 mm/min时,粗糙度值约为12.35μm。测量了人工淹没空化射流喷丸冲击前后Al7075的残余应力和显微硬度沿深度方向的分布,研究并讨论了Al7075在人工淹没空化射流喷丸过程中的微观结构演变。结论人工淹没空化射流喷丸会在Al7075表面发生塑性变形,增加了表面粗糙度,且产生加工硬化。揭示了Al7075在塑性变形过程中的晶粒细化机制,旨在为获得高性能的Al7075提供一种新的表面强化方法。

关键词：人工淹没空化射流喷丸 7075铝合金显微硬度残余应力微观结构演化表面强化

基于改进交替迁移学习的滚动轴承故障诊断算法

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振动与冲击 2024年第5期43卷 239-249页

作者：王鹏李丹青王恒南通大学机械工程学院江苏南通226019

针对不同型号滚动轴承监测信号之间特征分布差异大、故障数据样本少,导致轴承故障精度低的问题,提出了一种基于改进交替迁移学习的滚动轴承故障诊断算法。为了充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对二维数据优秀... 详细信息

针对不同型号滚动轴承监测信号之间特征分布差异大、故障数据样本少,导致轴承故障精度低的问题,提出了一种基于改进交替迁移学习的滚动轴承故障诊断算法。为了充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对二维数据优秀的特征提取能力,首先将一维振动信号转化为二维图像,输入到深度卷积神经网络中学习;其次,为了减少源域与目标域数据间的特征分布差异,提出了改进的交替迁移学习(improved alternately transfer learning, IATL),通过交替计算域间的CORAL损失函数和最大均值差异(maximum mean discrepancy, MMD)损失函数,并反向传播更新各层网络权重与偏置参数,以实现变工况、跨轴承型号和小故障样本条件下轴承特征迁移适配;最后,在全连接层使用Softmax函数对目标域数据进行故障诊断。为了验证该算法的有效性,采用凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)的滚动轴承数据集进行了迁移试验验证。结果表明,与仅计算CORAL损失函数和MMD损失函数等算法对比可知,该算法有效地减少了领域数据之间的特征分布差异,具有较高的故障分类准确率。

关键词：滚动轴承故障诊断迁移学习(TL) 损失函数深度卷积神经网络

面向智能制造场景的机器人数字孪生建模与控制

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系统仿真学报 2024年第7期36卷 1536-1545页

作者：李颖高岚朱志松南通大学机械工程学院江苏南通226019

工业4.0及中国制造2025发展方针的提出,加速了制造业从自动化向智能化的转型。工业机器人作为智能制造的代表性设备也将变得更智能化。针对在实际生产中工业机器人点焊调试存在的干涉碰撞、操作繁琐、效率低等问题,基于数字孪生技术进... 详细信息

工业4.0及中国制造2025发展方针的提出,加速了制造业从自动化向智能化的转型。工业机器人作为智能制造的代表性设备也将变得更智能化。针对在实际生产中工业机器人点焊调试存在的干涉碰撞、操作繁琐、效率低等问题,基于数字孪生技术进行数字建模和仿真调试。利用TECNOMATIX系列软件中的Process Simulate进行机器人点焊工位的数字化建模与运动定义,综合利用TIA Portal和S7-PLCSIM Advanced搭建虚拟仿真调试环境,实现由外部虚拟PLC控制加工工位的多机器人协同工作。仿真结果表明,机器人在运动过程中所有工作点均可达且关节速度始终保持在合理区间内,满足实际生产过程中安全性和稳定性的要求;通过数字孪生技术进行机器人点焊工位仿真可及时发现产品缺陷,缩短调试周期,降低成本。

关键词：数字孪生虚拟调试 Tecnomatix TIA 仿真

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基于诊断观测器的最优事件触发故障检测

控制与决策 2024年第2期39卷 559-567页

作者：吴劲松邱爱兵顾菊平姜旭南通大学电气工程学院江苏南通226019

提出一种基于诊断观测器的最优事件触发故障检测方法.首先,针对自适应混合事件触发下的远程监控系统,发展一种数值代数结合型的低阶诊断观测器参数矩阵计算方法,以满足残差生成中的Luenberger条件;然后,通过评估事件触发传输误差、干扰... 详细信息

提出一种基于诊断观测器的最优事件触发故障检测方法.首先,针对自适应混合事件触发下的远程监控系统,发展一种数值代数结合型的低阶诊断观测器参数矩阵计算方法,以满足残差生成中的Luenberger条件;然后,通过评估事件触发传输误差、干扰和故障对残差信号的影响,构建H∞/H∞型性能指标,并利用互内外分解技术设计最优后置滤波器,以实现对故障灵敏度和对干扰鲁棒性的最优权衡;进一步,为降低传统的预设残差阈值方法的保守性,依据系统初始状态和干扰的有界性,采用基于中心对称多胞体的方法设计残差评价函数及相应的故障决策逻辑来实现故障检测;最后,通过多车跟踪系统的仿真,验证所提方法的有效性.

关键词：诊断观测器事件传输误差故障检测鲁棒性灵敏度权衡

基于KCC-YOLOv5的铝型材表面缺陷检测

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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 221-229页

作者：邓光伟尤红权朱志松南通大学机械工程学院江苏南通226019 南通国尚精密机械有限公司江苏南通226017

针对铝型材表面缺陷种类多、尺度差异大、小目标容易漏检等问题,提出了KCC-YOLOv5——一种基于YOLOv5s改进的铝型材表面小缺陷检测模型。首先利用IoU(intersection over union)-K-means++算法代替K-means算法聚类锚框,获得最贴合铝型材... 详细信息

针对铝型材表面缺陷种类多、尺度差异大、小目标容易漏检等问题,提出了KCC-YOLOv5——一种基于YOLOv5s改进的铝型材表面小缺陷检测模型。首先利用IoU(intersection over union)-K-means++算法代替K-means算法聚类锚框,获得最贴合铝型材表面缺陷的锚框,提高小目标锚框的质量;其次,提出全局注意力模块C3C2F,并引入主干层,在减少参数量的同时增强小目标的语义信息和全局感知能力;最后将颈部最近邻插值上采样方式换为轻量级上采样算子CARAFE(content-aware reassembly of features),充分保留上采样特征图的小目标信息。实验结果表明,改进模型KCCYOLOv5的均值平均精度为94.6%,相比于YOLOv5s提高了2.8个百分点,小目标漆泡和脏点的平均精度分别提高了5.2和12.4个百分点。KCC-YOLOv5模型在保持大目标检测精度小幅度提升的同时显著提升了小目标的检测精度。

关键词：机器视觉铝型材表面缺陷 KCC-YOLOv5 小目标检测

船舶柴油机余热回收试验台测控系统设计及试验研究

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机械设计与制造 2024年第4期398卷 177-180页

作者：王玉罗力倪培永喜冠南南通大学机械工程学院江苏南通226019

为提高船舶柴油机余热回收试验台的自动化程度,开发了基于STM32和LabVIEW的船舶柴油机余热回收试验台测控系统。系统能够同步测量换热器进出口冷却水的温度和流量,通过改进PI算法自动控制换热器出口的冷却水温度,并在上位机界面上动态... 详细信息

为提高船舶柴油机余热回收试验台的自动化程度,开发了基于STM32和LabVIEW的船舶柴油机余热回收试验台测控系统。系统能够同步测量换热器进出口冷却水的温度和流量,通过改进PI算法自动控制换热器出口的冷却水温度,并在上位机界面上动态显示测量数据和控制效果,具备数据采集、远程控制、数据保存和故障报警等模块化功能。测试结果表明,数据采样周期小于500ms,冷却水流量的调节精度达0.1m^(3)/h,在换热器出口冷却水温度设定值为18.8℃时超调量为0.5%。

关键词： LabVIEW 测控系统余热回收上位机试验台

基于YOLO模型的堤坝管涌监测智能识别方法

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水利水电科技进展 2024年第1期44卷 89-94页

作者：陆公义欧阳鹏程赟羌予践华亮南通大学电气工程学院江苏南通226019

针对堤坝管涌现象的监测识别问题,提出一种基于YOLO模型的堤坝管涌识别方法。该方法通过引入改进的残差块及替换模型的激活函数来提升YOLO v3模型的网络性能,构建了基于堤坝管涌感兴趣区域提取的Piping YOLO模型来提取管涌感兴趣区域,... 详细信息

针对堤坝管涌现象的监测识别问题,提出一种基于YOLO模型的堤坝管涌识别方法。该方法通过引入改进的残差块及替换模型的激活函数来提升YOLO v3模型的网络性能,构建了基于堤坝管涌感兴趣区域提取的Piping YOLO模型来提取管涌感兴趣区域,并采用二维主成分分析方法提取管涌现象的特征,将其作为多权值神经网络的输入,经训练后实现管涌状态的分类识别。基于自主搭建的管涌渗漏试验平台建立了数据集并进行了试验验证,结果表明,提出的方法能有效识别堤坝管涌现象,在堤坝管涌无人巡检领域具有一定的应用前景。

关键词：堤坝管涌感兴趣区域 YOLO v3模型多权值神经网络

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基于多掩膜技术的无监督深度与光流估计方法

上海理工大学学报 2024年第2期46卷 129-137页

作者：张旭东赵柏淦吴国庆姚建南南通大学信息科学技术学院南通226019 南通大学机械工程学院南通226019

针对自动驾驶领域现有方法在处理动态、遮挡等复杂实际场景时存在的估计不准确问题,提出了一种以多掩膜技术为基础的无监督深度与光流估计方法,通过无监督学习从单目视频序列中提取目标深度、相机运动位姿和光流信息。根据不同外点类型... 详细信息

针对自动驾驶领域现有方法在处理动态、遮挡等复杂实际场景时存在的估计不准确问题,提出了一种以多掩膜技术为基础的无监督深度与光流估计方法,通过无监督学习从单目视频序列中提取目标深度、相机运动位姿和光流信息。根据不同外点类型设计了多种特定掩膜,以有效抑制外点对光照一致性损失函数的干扰,并在位姿估计和光流估计任务中起到剔除外点的作用。引入预训练的光流估计网络,协助深度和位姿估计网络更好地利用三维场景的几何约束,从而增强联合训练性能。最后,借助训练得到的深度和位姿信息,以及计算得到的掩膜,对光流估计网络进行了优化训练。在KITTI数据集上的实验结果表明,该策略能够显著提升模型的性能,并优于其他同类型方法。

关键词：无监督学习深度估计位姿估计三维重建

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氮杂吲哚啉及其衍生物的合成研究进展

有机化学 2024年第4期44卷 1106-1123页

作者：叶浩张海滨吴亚男吴新星南通大学化学化工学院江苏南通226019 南通职业大学药品与环境工程学院江苏南通226019

氮杂吲哚啉骨架广泛存在于多种生物活性分子和天然产物中,有着显著的生物和药理活性,受到了合成化学家的广泛关注.然而,由于氮原子所在吡啶环上的缺电子特性,许多传统用于合成吲哚啉的方法不能有效构建氮杂吲哚啉骨架.近年来,化学工作... 详细信息

氮杂吲哚啉骨架广泛存在于多种生物活性分子和天然产物中,有着显著的生物和药理活性,受到了合成化学家的广泛关注.然而,由于氮原子所在吡啶环上的缺电子特性,许多传统用于合成吲哚啉的方法不能有效构建氮杂吲哚啉骨架.近年来,化学工作者一直致力于探索氮杂吲哚啉骨架的合成并取得了一些进展.根据反应类型的不同,对近年来合成氮杂吲哚啉类化合物的反应及关键反应机理进行了综述和探讨,并展望了该研究领域的未来发展前景.

关键词：氮杂吲哚啉合成催化反应