检索结果-南通市图书馆

基于张量化微结构表征的筏化镍基单晶高温合金疲劳寿命评估

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力学学报 2024年第7期56卷 2029-2050页

作者：罗诚袁荒清华大学航天航空学院北京100084 清华大学航空发动机研究院北京100084

镍基单晶高温合金的微观组织在长时高温服役下会发生粗化和筏化等微结构演化,导致力学性能衰减,影响航空发动机的服役寿命.文章研究了粗化和筏化镍基单晶DD6合金的低周疲劳行为,通过高温热暴露和预蠕变处理分别制备了粗化和筏化合金,针... 详细信息

镍基单晶高温合金的微观组织在长时高温服役下会发生粗化和筏化等微结构演化,导致力学性能衰减,影响航空发动机的服役寿命.文章研究了粗化和筏化镍基单晶DD6合金的低周疲劳行为,通过高温热暴露和预蠕变处理分别制备了粗化和筏化合金,针对具有不同微结构状态的合金开展了980℃下的等温低周疲劳试验,发现粗化和筏化合金的疲劳寿命相比初态合金显著下降.基于电子扫描显微镜和光学显微镜对试件断口表面进行了微观表征,揭示了筏化组织对低周疲劳损伤机理的影响.裂纹扩展路径受微结构状态影响,相比初态合金,粗化和筏化合金中I型微裂纹会更早发生偏折,沿晶体学面扩展而导致更早的疲劳失效.基于组构张量及其张量分解方案对合金的微结构进行了量化表征,提取了微结构的特征参数,进一步提出了一种新的微结构敏感的等温疲劳寿命预测模型.通过分别关联γ-基体相和γ′-强化相组构张量的独立分量,解耦了粗化和筏化对寿命的影响.在新模型中,γ/γ′微结构形态对低周疲劳的影响得到了较好描述,预测结果的准确性和保守性得到了显著提高.研究结果可为工程中镍基单晶涡轮叶片的强度设计和寿命评估提供理论指导.

关键词：单晶合金张量化表征筏化疲劳寿命评估

基于振动及声学测量的风电叶片结构健康监测研究综述

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机械工程学报 2024年第7期60卷 79-92页

作者：孙仕林王天杨褚福磊清华大学机械工程系北京100084

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便... 详细信息

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便等优势。为了充分了解当前的研究进展,在阐述风电叶片各类结构健康监测方法的基础上,从基于固有特性的方法、基于健康指标的方法、基于统计建模的方法和基于机器学习的方法等四个方面综述了基于振动测量的相关研究,从基于独立麦克风测量的方法和基于麦克风阵列测量的方法等两个方面综述了基于声学测量的相关研究。最后,对论文涵盖的风电叶片结构健康监测方法进行总结,并展望了未来研究需要进一步关注的方向。

关键词：结构健康监测风力发电机叶片振动声学

网联环境下驾驶人响应机制——一种交叉路口接近行为定性效应分析与定量驾驶模式提取案例

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机械工程学报 2024年第10期60卷 22-39页

作者：张海伦许庆高博麟王建强李克强清华大学车辆与运载学院北京100084

智能网联技术的发展为交通安全和效率的提升上提供巨大机遇。然而现有研究未能深入阐述网联环境下驾驶人对环境的认知响应机制,缺乏网联环境下驾驶模式定量分析。提出研究交叉路口接近行为过程和响应机制的方法,探索驾驶人在网联环境下... 详细信息

智能网联技术的发展为交通安全和效率的提升上提供巨大机遇。然而现有研究未能深入阐述网联环境下驾驶人对环境的认知响应机制,缺乏网联环境下驾驶模式定量分析。提出研究交叉路口接近行为过程和响应机制的方法,探索驾驶人在网联环境下的交通行为学机理。在驾驶模拟器中设计两种驾驶场景,分别为基准传统环境和对照网联环境,在对照网联环境组中,向驾驶人提供交通灯相位和当前相位状态剩余时间。采集34名驾驶人视觉交互信息、车辆运动学和驾驶人操作行为特征等参数。分析人机交互界面的交互频率和累积时间百分比、首次交互时间和响应时间,以及驾驶人接近交叉路口的行为特征。建立贝叶斯非参数方法结合文本聚类算法的驾驶模式提取模型,实现对驾驶模式定量描述。结果表明,在红灯和绿灯相位下的人机交互特性存在显著差异,首次交互时间和响应时间高度相关,网联环境可以显著提升交叉路口通行效率,改善驾驶行为。所提出的驾驶模型可以有效描述路口接近行为的6种驾驶模式,网联环境可以降低23.7%的加速行为,平稳驾驶概率提升25.0%。

关键词：汽车工程驾驶行为人机交互驾驶模式智能网联汽车

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典型轮胎可回收性评估及生态设计

中国环境科学 2024年第8期44卷 4731-4736页

作者：赵树杰许竣媛曾现来清华大学环境学院北京100084

汽车工业快速发展以及广泛的消费利用引起了废旧轮胎的激增,废旧轮胎具有显著的资源环境属性而备受关注,如何提高轮胎的可回收性、改善其生态设计是解决废旧轮胎问题的关键.本研究采用统计熵与等级确定规则的模型,根据轮胎初始态与回收... 详细信息

汽车工业快速发展以及广泛的消费利用引起了废旧轮胎的激增,废旧轮胎具有显著的资源环境属性而备受关注,如何提高轮胎的可回收性、改善其生态设计是解决废旧轮胎问题的关键.本研究采用统计熵与等级确定规则的模型,根据轮胎初始态与回收最终态的差异程度以及主流的处理处置技术,首次建立了轮胎可回收性评估模型,收集典型轮胎的理化组成,评估了现有轮胎的可回收性.结果发现,相比其他产品,轮胎因其显著的能源化比例,而可回收性较高,从高到低排序大体为卡车轮胎、轿车轮胎、货车轮胎、公共汽车轮胎、越野车轮胎,5种汽车应用类型轮胎的可回收性为82~93%bit-1.相关研究结果为轮胎的资源化、能源化工艺的设计提供了指导,建立的方法对于轮胎生态设计及行业的节能减排提供了参考.

关键词：生态设计轮胎可回收性模型节能减排

基于差分融合长短期记忆神经网络数控机床热误差建模

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机械工程学报 2024年第7期60卷 249-257页

作者：刘占广张云刘晴雨清华大学机械工程系北京100084

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误... 详细信息

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误差预测模型。以某型号卧式外圆磨床为实验对象,按照不同电机频率设计四组实验,连续采集温度和刀具(砂轮)轴向伸长量数据,基于随机森林和特征交叉递归移除方法确定四个温度敏感点,随机选定训练集与测试集进行训练和预测,通过与现有普遍使用的人工神经网络方法对比验证,提出的热误差模型能够在数据趋势性和波动性间取得较好平衡,且预测结果有更高的精度和更好的鲁棒性,印证了引入差分预测的合理性,对于实际数控机床热误差预测补偿具有一定的参考意义。

关键词：热误差预测相对量差分融合长短期记忆神经网络

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ArUco辅助的爬壁机器人自主定位方法

机器人 2024年第1期46卷 27-35,44页

作者：张文杨耀鑫黄天帜孙振国清华大学机械工程系北京100084

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自... 详细信息

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自主定位方法A-IEF。该方法首先识别ArUco码,并根据其在鱼眼图像中的位置筛选关键帧;然后,研究了固定于地面的ArUco码的角点在鱼眼图像中的重投影规律,并结合机器人姿态约束进行重定位优化;其次,在关键帧区间内,推导了角点重投影误差关于机器人位置和姿态增量的雅可比矩阵;接着,设计了基于ES-EKF(误差状态扩展卡尔曼滤波)的多信息融合方法,以编码器估计的位移误差及ArUco角点重投影误差作为观测量,实现对机器人航向角和位置的修正;最后,在大型钢制构件上进行测试,试验结果表明,本文方法具有更高的定位精度,其中位置估计精度保持在0.06 m以内,航向角估计精度保持在3.7°以内,相较于ArUco-rectified、航位推测法等定位算法,位置误差降低约47%,航向角误差降低约68%,并能够实现在弱光照环境中的定位。

关键词：多传感器融合误差状态扩展卡尔曼滤波爬壁机器人位姿估计 ArUco码

新型热绝缘纤维:可针织和编织的仿北极熊毛气凝胶纤维

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科学通报 2024年第12期69卷 1520-1522页

作者：吴逊恩张莹莹清华大学化学系北京100084

保暖织物在人类生活中扮演着不可或缺的重要角色.传统保暖织物通常由天然纤维(棉、麻、蚕丝)或人造纤维(聚酯、尼龙、聚丙烯腈、聚氨酯)构成.随着时代发展,传统保暖织物的性能已经不能满足日益提高的特别是面对极端复杂环境的保暖需求.... 详细信息

保暖织物在人类生活中扮演着不可或缺的重要角色.传统保暖织物通常由天然纤维(棉、麻、蚕丝)或人造纤维(聚酯、尼龙、聚丙烯腈、聚氨酯)构成.随着时代发展,传统保暖织物的性能已经不能满足日益提高的特别是面对极端复杂环境的保暖需求.气凝胶纤维是一种具有三维多孔网络结构的纤维,具有极高的孔隙率、极大的比表面积和极低的密度,是一种理想的绝热纤维,具有用于高性能保暖织物的潜力.然而,气凝胶纤维通常强度低、韧性差,被加工应用的能力较差,限制了其应用于保暖衣物[1].在过去10年里,研究者基于各种材料,包括碳纳米管、凯夫拉、聚酰亚胺、纤维素和石墨烯等,通过溶胶凝胶转变和特定的干燥方法,并通过结构设计成功制备了具有一定力学柔韧性(可弯曲、打结)的气凝胶纤维[2].但是,上述方法获得的气凝胶纤维的力学性能仍然无法满足织造(编织和针织)的要求,更无法满足耐水洗、耐磨等实用性织物的要求.

关键词：凝胶纤维保暖织物天然纤维绝缘纤维加工应用溶胶凝胶转变凯夫拉结构设计

高纯锗探测器制作和运输中产生的宇生放射性核素

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第1期64卷 146-154页

作者：张秋丽张鹏景明坤曾志马豪清华大学工程物理系北京100084

暗物质探测和寻找无中微子双β衰变(0υββ)等稀有事例实验是当前重要的基础前沿课题。高纯锗(HPGe)探测器具有极低本底,成为开展此类研究的重要设备。然而,探测器在制作和运输过程中会被宇宙射线活化,产生的长寿命宇生放射性核素对本... 详细信息

暗物质探测和寻找无中微子双β衰变(0υββ)等稀有事例实验是当前重要的基础前沿课题。高纯锗(HPGe)探测器具有极低本底,成为开展此类研究的重要设备。然而,探测器在制作和运输过程中会被宇宙射线活化,产生的长寿命宇生放射性核素对本底有长期贡献,会严重影响稀有事例实验的探测灵敏度。该文研究了一个新定制的高纯锗探测器在生产和运输中产生的宇生核素。该探测器在制作完成后立即运送到中国锦屏地下实验室(CJPL),而后在不同时间测量该探测器在屏蔽条件下的本底能谱。利用GEANT4 Monte Carlo程序模拟锗晶体内、外宇生核素的衰变能谱并计算了宇生核素的探测效率,最终通过能谱分析得到宇生核素的比活度,即锗晶体中^(57)Co:0.016 mBq/kg,^(58)Co:0.046 mBq/kg,^(54)Mn:0.012 mBq/kg;结构铜中^(57)Co:0.452 mBq/kg,^(58)Co:1.245 mBq/kg,^(54)Mn:0.382 mBq/kg,^(60)Co:0.389 mBq/kg。该结果有助于深入理解本底能谱的构成,同时该文计算宇生核素比活度的思路可以为使用高纯锗探测器开展稀有事例探测的宇生本底评估提供参考。

关键词：高纯锗(HPGe)探测器宇生放射性核素比活度

Apache IoTDB中的多模态数据编码压缩

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软件学报 2024年第3期35卷 1173-1193页

作者：贺文迪夏天睿宋韶旭黄向东王建民清华大学软件学院北京100084 大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具... 详细信息

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具有重要意义和价值的问题.现有的编码方法和相关系统未能充分考虑不同模态的数据特点,或者未把一些时序数据的处理方法应用于数据编码问题中.全面阐述了ApacheIoTDB时序数据库系统中的多模态数据编码压缩方法及其系统实现,特别是面向工业物联网等应用场景.该编码方法较为全面地考虑包括时间戳数据、数值数据、布尔值数据、频域数据、文本数据等多个不同模态的数据,充分挖掘和利用各自模态数据的特点,特别是包括时间戳模态中时间戳序列间隔近似的特点等,进行有针对性的编码方案设计.同时,将实际应用场景中可能出现的数据质量问题因素纳入编码算法的考量中.在多个数据集上的编码算法层面和系统层面的实验评估和分析,验证了该编码压缩方法及其系统实现的效果.

关键词：数据编码时间序列数据数据库工业物联网多模态