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在大规模工业生产中,动力电池零部件的激光焊接容易产生气孔、成形不良、炸孔等缺陷,大大降低车辆运行的安全性与可靠性。文中分析了动力电池中激光焊接应用的具体位置,依据不同的焊接部位分类介绍了缺陷种类,讨论了未焊透、气孔、下塌、炸孔、裂纹等缺陷的产生原因。针对电池壳体与盖板连接、电池防爆阀密封、电池注液孔密封、电池极柱焊接及极耳与汇流排连接等具体的应用场景,总结了减少缺陷、提高焊接质量的手段,主要包括工艺改进、光源特性调控、焊接顺序优化等。在此基础上,进一步介绍了智能化制造技术在动力电池激光加工中的应用,并对动力电池领域未来激光焊接技术的发展进行了展望。
创新点: (1)以焊接位置分类介绍了动力电池部件在激光焊接过程中的缺陷种类和产生原因。
(2)按照工艺、光源和焊接顺序等分类总结了减少动力电池激光焊接缺陷的主要方法。
(3)归纳了智能化激光焊接技术在动力电池中的应用,并展望了其发展前景。 相似文献
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Pengfei Liang Jie Zhu Di Wu Hui Peng Xiaolian Chao Zupei Yang 《Journal of the American Ceramic Society》2021,104(6):2702-2710
Due to the demand of miniaturization and integration for ceramic capacitors in electronic components market, TiO2-based ceramics with colossal permittivity has become a research hotspot in recent years. In this work, we report that Ag+/Nb5+ co-doped (Ag1/4Nb3/4)xTi1−xO2 (ANTOx) ceramics with colossal permittivity over a wide frequency and temperature range were successfully prepared by a traditional solid–state method. Notably, compositions of ANTO0.005 and ANTO0.01 respectively exhibit both low dielectric loss (0.040 and 0.050 at 1 kHz), high dielectric permittivity (9.2 × 103 and 1.6 × 104 at 1 kHz), and good thermal stability, which satisfy the requirements for the temperature range of application of X9R and X8R ceramic capacitors, respectively. The origin of the dielectric behavior was attributed to five dielectric relaxation phenomena, i.e., localized carriers' hopping, electron–pinned defect–dipoles, interfacial polarization, and oxygen vacancies ionization and diffusion, as suggested by dielectric temperature spectra and valence state analysis via XPS; wherein, electron-pinned defect–dipoles and internal barrier layer capacitance are believed to be the main causes for the giant dielectric permittivity in ANTOx ceramics. 相似文献
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压塑与注塑采用不同类型的塑料,前者采用热固性塑料,后者采用热塑性塑料。压塑成型工艺及模具设计是一门不断发展的综合科学,不仅随着高分子材料合成技术的提高,压塑成型设备的更新,成型工艺的成熟而改进,而且随着计算机技术,快速造型技术,数值模拟技术,数字化应用技术,智能技术等在压塑成型加工领域渗透而发展。本讲座内容主要包括:压制成型工艺及分类,压制件设计,压制模结构设计及其零件设计,压制成型设备,压制塑件质量控制及缺陷分析,压制成型模应用举例;压注成型原理及工艺过程,压注成型模具结构设计,压注成型压力的计算,压注成型设备的选择,压注塑件质量及缺陷分析,压注成型模应用举例。 相似文献
7.
基于深度学习的水果缺陷实时检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet 原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其检测准确度。结果:试验方法对显著缺陷如直径>4 mm的苹果识别率高达99.7%,检测速度为113帧/s,模型体积为1.31 MB。结论:与CenterNet_ResNet18和CenterNet_Shuffler模型相比,MO-CenterNet模型检测水果缺陷在训练时间、检测速度和准确率方面均衡性更好。 相似文献
8.
某电力公司变电站用铝合金设备线夹在运行过程发生批次开裂事故,通过宏观观察、断口分析、化学成分分析、力学性能测试、冷冻模拟试验等方法,对设备线夹的开裂原因和开裂机理进行了分析。结果表明:设备线夹焊缝存在焊接缺陷,导致焊缝强度下降;设备线夹接线管底部存在积水空间,寒冷天气下积水结冰,体积膨胀,使焊缝承受设计工况外的负载而过载开裂,造成了线夹开裂。 相似文献
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在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明:Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值(mAP)达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。 相似文献