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考虑协调接触的圆兜孔圆柱滚子轴承动力学研究

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航空动力学报 2024年第4期39卷 251-266页

作者：刘延斌黄杰李旭莹河南科技大学机电工程学院河南洛阳471003 河南科技大学机械装备先进制造河南省协同创新中心河南洛阳471003

针对接触廓形高度密合的滚子-兜孔圆弧面、滚子-兜孔端面、滚子-挡边等协调接触副,基于Winkler弹性基础模型,提出一种协调接触建模方法,然后结合牛顿-欧拉动力学理论,提出考虑协调接触的圆兜孔圆柱滚子轴承的六自由度动力学建模方法,通... 详细信息

针对接触廓形高度密合的滚子-兜孔圆弧面、滚子-兜孔端面、滚子-挡边等协调接触副,基于Winkler弹性基础模型,提出一种协调接触建模方法,然后结合牛顿-欧拉动力学理论,提出考虑协调接触的圆兜孔圆柱滚子轴承的六自由度动力学建模方法,通过与文献结果和实验数据对比,验证了建模方法的有效性,在此基础上仿真研究了保持架质量偏心和内外圈角度不对中对保持架打滑/涡动、滚子打滑/偏歪斜、滚子-兜孔碰撞以及滚子-挡边碰撞的影响,结果表明:保持架质量径向偏心会加剧保持架和滚子的打滑,但有助于提高保持架涡动的稳定性,而轴向偏心会引起滚子的偏歪斜,当轴向偏心与径向偏心叠加时,滚子与兜孔、挡边更易产生边缘碰撞;内外圈角度不对中也容易引起滚子的偏歪斜,以及滚子与兜孔、挡边的边缘碰撞,但可明显降低保持架和滚子的打滑。

关键词：圆柱滚子轴承圆兜孔协调接触六自由度动力学模型动态性能

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高纯度横波蝶形线圈电磁超声换能器优化设计

电工技术学报 2024年第11期39卷 3270-3279页

作者：董明李航辉马宏伟陈渊曹现刚西安科技大学机械工程学院西安710054 西安科技大学陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室西安710054

蝶形线圈电磁超声换能器(EMAT)能够在铝块中同时激发出超声横波和纵波,接收信号中存在横波反射回波和纵波反射回波,纵波回波会影响缺陷检测的准确性。该文设计了一种变尺寸蝶形线圈EMAT,通过改变线圈不同位置导线的宽度与间距,改变不同... 详细信息

蝶形线圈电磁超声换能器(EMAT)能够在铝块中同时激发出超声横波和纵波,接收信号中存在横波反射回波和纵波反射回波,纵波回波会影响缺陷检测的准确性。该文设计了一种变尺寸蝶形线圈EMAT,通过改变线圈不同位置导线的宽度与间距,改变不同位置的换能效率,以实现横波的增强和纵波的抑制。首先,考虑永磁体的空间磁场分布,分析蝶形线圈EMAT不同位置导线所受洛伦兹力与激发超声波类型的关系,结合有限元声场云图,得到EMAT接收信号中存在多个回波的原因;其次,研究线圈参数对换能效率和横波纵波幅值比的影响规律,利用有限元仿真确定变尺寸EMAT的设计参数;最后,制备常规与变尺寸蝶形线圈EMAT,采集无缺陷铝合金试块的回波,结果表明,当永磁体直径与线圈中心宽度比为1.92时,纵波幅值削弱了66.1%,横波幅值增大了36.3%,横纵波幅值比从5.8升至23.1。该文设计的变尺寸蝶形线圈EMAT实现了对纵波的削弱和横波的增强,提升了横波电磁超声内部缺陷检测的可靠性。

关键词：横波电磁超声换能器高纯度横波变尺寸蝶形线圈缺陷检测

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压电俘能结构力-电耦合特性有限元仿真分析

微电子学 2024年第3期54卷 475-480页

作者：王梦雨师阳西安电子科技大学机电工程学院应用力学研究中心西安710071

基于有限元方法对压电悬臂梁进行力电特性数值仿真,研究了不同截面形状压电悬臂梁的力-电特性,发现相比于矩形压电悬臂梁,梯形压电悬臂梁有较高的输出电压和一阶共振频率。进一步分析了梯形压电悬臂梁的压电片长度、压电片位置、基板-... 详细信息

基于有限元方法对压电悬臂梁进行力电特性数值仿真,研究了不同截面形状压电悬臂梁的力-电特性,发现相比于矩形压电悬臂梁,梯形压电悬臂梁有较高的输出电压和一阶共振频率。进一步分析了梯形压电悬臂梁的压电片长度、压电片位置、基板-压电片厚度比对其性能的影响。结果表明,当压电片长度越短,且位置越靠近固定端时,梯形悬臂梁的输出性能越好,但一阶共振频率随着压电片长度的减小和与固定端距离的增加而降低;当基板-压电片厚度比为1.6时,梯形悬臂梁的电学输出特性最佳,一阶共振频率随着厚度比的增大而增大。

关键词：压电悬臂梁力-电特性有限元仿真结构优化

多主轴头数控机床虚拟仿真加工平台的构建方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1528-1536页

作者：蔡安江王沛彭王晨曦李玲西安建筑科技大学机电工程学院西安710055

针对目前多主轴头数控机床在虚拟仿真加工过程中无法实现多主轴头切换调用的问题,提出了一种多主轴头数控机床虚拟仿真加工平台的构建方法。首先,根据多主轴头数控机床的多主轴头库创立虚拟轴,构建其各运动轴的拓扑结构,搭建虚拟数控机... 详细信息

针对目前多主轴头数控机床在虚拟仿真加工过程中无法实现多主轴头切换调用的问题,提出了一种多主轴头数控机床虚拟仿真加工平台的构建方法。首先,根据多主轴头数控机床的多主轴头库创立虚拟轴,构建其各运动轴的拓扑结构,搭建虚拟数控机床的几何模型;其次,利用数控系统的宏和变量等进行二次开发,通过改变虚拟轴中各主轴头组件在虚拟数控机床结构项目树和几何模型中的位置得到宏程序,并通过宏调用指令将此更换主轴头宏程序作为子程序代替执行NC程序中更换主轴头的功能指令,使虚拟数控机床在执行更换主轴头指令时实际执行的是更换主轴头的宏程序,实现了多主轴头数控机床虚拟仿真加工过程中主轴头的动态切换调用;最后,应用该方法构建了UniForce6落地镗铣加工中心的虚拟仿真加工平台,并完成了某箱体零件的仿真加工。结果表明:该虚拟仿真加工平台可实现多个主轴头协同完成加工过程的连续仿真,符合实际加工工况,且在更换主轴头的过程中可检查干涉碰撞情况,进一步提高了多主轴头数控机床虚拟仿真加工的有效性。

关键词：机械制造多主轴头数控机床虚拟轴拓扑结构宏程序连续仿真加工

激光增材制造网状结构金属基复合材料的研究进展

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中国有色金属学报 2024年第4期34卷 1052-1070页

作者：伍子纯刘阳李海尊谭振国唐楠宋宇峰刘筱陈宇强湖南科技大学机电工程学院湘潭411201 湖南科技大学高功效轻合金构件成形技术及耐损伤性能评价湖南省工程研究中心湘潭411201 湖南西交智造科技有限公司湘潭411100

相较于传统增强相呈均匀分布的金属基复合材料,网状结构金属基复合材料因其独特的“机械互锁”“位错钉扎”等组织结构特征,具有更优异的室温强度、高温强度、弹性模量和断裂韧性,在航天、航空等领域上具有广泛的应用前景。激光增材制... 详细信息

相较于传统增强相呈均匀分布的金属基复合材料,网状结构金属基复合材料因其独特的“机械互锁”“位错钉扎”等组织结构特征,具有更优异的室温强度、高温强度、弹性模量和断裂韧性,在航天、航空等领域上具有广泛的应用前景。激光增材制造技术可实现对网状结构的精细化调控,为网状结构金属基复合材料的进一步发展提供了新的途径。本文综述了高能量激光束诱导马兰戈尼对流作用下网状结构金属基复合材料的形成机理、影响网状结构形成的因素、不同类型网状结构的显微组织结构特征,分析了网状结构金属基复合材料的多段弯曲断裂、微孔聚集断裂等断裂机制,阐述了在霍尔−佩奇、奥罗万、泰勒、载荷传递等强化机制共同作用下的强化机理,以及独特的增强相贫、富区协同作用下的韧化机理,并对其未来的研究方向进行了展望。

关键词：网状结构激光增材制造金属基复合材料断裂机制强韧化机理

阴极电流密度对6061铝合金在含Na_(2)WO_(4)电解液中微弧氧化膜结构和耐磨性能的影响

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表面技术 2024年第1期53卷 87-95页

作者：邵明增武宏杨洪波杨蕾王强西安建筑科技大学冶金工程学院西安710055 西安建筑科技大学机电工程学院西安710055 陕西省耐磨材料工程技术研究中心西安710055

目的研究恒流模式下阴极电流密度对6061铝合金在含Na2WO4的电解液中制备的微弧氧化膜厚度、形貌、相组成及耐磨性能的影响。方法固定阳极电流密度为5.0 A/dm^(2),阴极电流密度分别为0、1.25、2.5、3.75、5.0 A/dm2,对6061铝合金进行... 详细信息

目的研究恒流模式下阴极电流密度对6061铝合金在含Na2WO4的电解液中制备的微弧氧化膜厚度、形貌、相组成及耐磨性能的影响。方法固定阳极电流密度为5.0 A/dm^(2),阴极电流密度分别为0、1.25、2.5、3.75、5.0 A/dm2,对6061铝合金进行微弧氧化40 min。用涡流测厚仪测量了氧化膜的厚度,用扫描电镜观察了微弧氧化膜的表面形貌和截面形貌,用能谱分析仪分析了氧化膜的表面成分,用X射线衍射分析仪分析了微弧氧化膜的相组成,用往复式摩擦磨损试验机测试了氧化膜的耐磨性能。结果随着阴极电流密度的增加,氧化膜内的W含量逐渐减少,氧化膜颜色逐渐变浅,氧化膜厚度逐渐增加。微弧氧化膜的主要组成相为α-Al2O3和γ-Al2O3。当阴极电流密度从0 A/dm2增加到3.75 A/dm2时,氧化膜内孔洞的数量和尺寸逐渐减少,孔洞到氧化膜/基体界面的距离逐渐增加,氧化膜的耐磨性能逐渐提升。当阴极电流密度为3.75 A/dm2时,氧化膜的磨损率最低,仅为1.07×10-4mm3/(N·m)。但阴极电流密度增加到5.0 A/dm2时,氧化膜表层出现孔洞和剥落,耐磨性能下降。结论阴极电流的加入有助于增加6061铝合金微弧氧化膜的厚度,提高氧化膜的致密性和耐磨性能,但过高的阴极电流会导致氧化膜表层出现孔洞,降低耐磨性能。

关键词：铝合金微弧氧化阴极电流钨酸钠耐磨性能

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基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法

科学技术与工程 2024年第20期24卷 8541-8549页

作者：杨蕊赵颖博西安建筑科技大学工程综合实训中心西安710000 西安建筑科技大学机电学院西安710000

多雷达协同组网进行目标探测识别时,受复杂战场环境影响,获取的数据富含大量杂波和不确定信息,传统雷达点迹识别算法在处理此类数据时具有一定局限。为了解决上述问题,提出一种基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法(radar plots re... 详细信息

多雷达协同组网进行目标探测识别时,受复杂战场环境影响,获取的数据富含大量杂波和不确定信息,传统雷达点迹识别算法在处理此类数据时具有一定局限。为了解决上述问题,提出一种基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法(radar plots recognition algorithm based on self-updating confidence classification network,RPR-SCCN)。首先,构建置信分类网络,获取各轮迭代下雷达点迹隶属目标、杂波和不确定的初始置信度。然后,基于点迹的空间分布特性构造决策证据并进行修正融合,融合结果进行点迹类别更新,更新点迹则再次驱动置信分类网络训练学习。优化后的置信分类网络继续进行下一轮次的点迹置信更新、决策证据构建以及类别标签更新等,此过程一直循环迭代,直至前后两轮次的雷达点迹类别标签不再变化时停止。实测雷达点迹的实验验证结果显示,点云分形网络(point fractal network,PF-Net)、基于全连接神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on fully connected neural network,RPC-FNN)、粒子群优化概率神经神经网络(particle swarm optimization probabilistic neural network,PSO-PNN)和基于卷积神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on convolutional neural networks,RPC-CNN)典型雷达点迹智能识别算法的识别正确率为82%~90%,所提算法则可以达到93%,提升3%~10%。此外,所提算法对训练样本数目依赖较小,便于推广应用。

关键词：雷达点迹置信函数深度学习数据分类迭代优化

基于DRSN-BiLSTM模型的刀具磨损预测方法研究

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机械工程学报 2024年

作者：史丽晨史炜椿王海涛李金阳刘亚雄西安建筑科技大学机电工程学院

数控机床刀具磨损的预测对于提高刀具加工的安全性和产品加工质量具有重要意义。随着传感技术进步，制造业中用于设备状态监测的传感器数据量呈爆炸式增长。这促使了以深度学习为中心的数据驱动方法在刀具磨损预测领域受到高度重视。然... 详细信息

数控机床刀具磨损的预测对于提高刀具加工的安全性和产品加工质量具有重要意义。随着传感技术进步，制造业中用于设备状态监测的传感器数据量呈爆炸式增长。这促使了以深度学习为中心的数据驱动方法在刀具磨损预测领域受到高度重视。然而，如何精准地识别和提取与刀具退化紧密相关的特征，进而充分利用这些信息以提高预测模型的性能，仍然是一个挑战。针对以上问题，研究了一种基于深度学习的刀具磨损预测方法，将多通道筛选机制应用到预测模型中，提出基于深度残差收缩-双向长短期记忆网络模型的刀具磨损预测方法。根据监测信号的波动程度选择与刀具退化高度相关的多个通道进行融合，利用卷积通道注意力机制融合多通道数据并高效挖掘各个通道的抽象特征信息，后建立双向长短期记忆回归模型提取特征与刀具磨损相关的时序信息对刀具磨损进行准确预测。通过试验验证了通道筛选机制的有效性与预测模型精度。

关键词：刀具磨损多通道融合深度学习深度收缩残差网络双向长短时神经网络

相似度感知蒸馏的统一弱监督个性化联邦图像分割

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 620-636页

作者：潘建珊林立吴洁伟刘翼翔陈孝华林其友黄建业唐晓颖深圳市公共信用中心深圳518000 南方科技大学电子与电气工程系深圳518000 香港大学电机电子工程系中国香港999077 南方科技大学嘉兴研究院嘉兴314000

目的联邦学习允许多个机构在不侵犯数据隐私、安全的前提下协作训练强大的深度模型。现有多数联邦范式在处理多中心不同数据分布时性能通常会下降,且弱监督条件下的联邦范式鲜有研究,特别是各站点数据采用不同形式稀疏标注的情况。针... 详细信息

目的联邦学习允许多个机构在不侵犯数据隐私、安全的前提下协作训练强大的深度模型。现有多数联邦范式在处理多中心不同数据分布时性能通常会下降,且弱监督条件下的联邦范式鲜有研究,特别是各站点数据采用不同形式稀疏标注的情况。针对该问题,提出一种站点分布相似度感知知识蒸馏的统一弱监督个性化联邦学习框架(unified weakly supervised personalized federated image segmentation via similarity-aware distillation,pFedWSD),以应对多中心数据分布和标注上的差异。方法所提出的pFedWSD通过循环知识蒸馏为每个站点训练个性化模型,包含动态循环公共知识积累及个性化两个阶段。第1阶段以不确定度感知方式动态地排序每轮训练中各站点模型性能,并以循环知识蒸馏的形式积累公共知识;第2阶段通过批标准化层的统计信息来度量各站点间相似性并聚合得到各站点教师模型并进行知识蒸馏。在弱监督方面,引入门控条件随机场损失和树能量损失相结合的训练目标,以产生更为精确的伪标注监督信号。结果在眼底视杯视盘分割和视网膜中心凹无血管区分割两项任务中,pFedWSD的Dice系数和HD95(95%Hausdorff distance)指标均优于多种中心式联邦和个性化联邦方法,在两项任务中,Dice系数分别为90.38%和93.12%,相比于较先进的方法FedAP(federated learning with adaptive batchnorm for personalized healthcare)和FedALA(adaptive local aggregation for personalized federated learning)分别提升了1.67%和6.56%,性能接近于全监督集中式训练所得的模型。结论本文提出的弱监督个性化联邦学习框架能有效统一不同形式稀疏标注数据并对不同分布的各站点数据训练得到个性化模型,使各站点分割性能均得到显著提升。

关键词：相似度感知知识蒸馏弱监督学习个性化联邦学习医学图像分割