改善Fe-B-C合金韧性的研究

为了提高Fe-B-C合金的韧性,应用稀土-钛-氮复合变质剂改善Fe-B-C合金组织和性能。结果发现,Fe-B-C合金复合变质处理后的凝固组织明显细化,且组织分布均匀,并出现钛硼化合物,钛硼化合物不同于普通Fe-B-C合金中的Fe2B呈网状分布,而是呈断网状和块状分布,特别是经高温热处理后,硼化物变成球状和棒状,Fe-B-C合金韧性明显提高,由8～10 J/cm2提高至22～25 J/cm2。经变质处理的Fe-B-C合金可用于制造轧钢机导卫板,其耐磨性比高镍铬合金钢提高1.3倍。     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

基于V-detector算法的滚动轴承故障诊断方法

针对实值阴性选择(RNS)算法的检测器尺寸不能自适应变化的问题,提出基于变检测半径的RNS算法(V detector)的轴承故障诊断方法.将计算轴承振动信号局域波分解后各基本模式分量的关联维数作为特征向量,并根据故障模式将其划分为多个自体样本集,采用V detector算法训练多个检测器集,用其对轴承故障进行诊断.结果表明：自体半径过小则误诊率高,自体半径过大则检测器灵敏度低,这都将导致准确率减小;覆盖率越高,则准确率越高、计算花费越大,当覆盖率≥95%时,覆盖率对准确率的影响远小于其对计算花费的影响;相对于基于RNS的诊断方法,V detector算法具有同样高的准确率,且计算花费显著减小、稳定性更高,可有效地识别轴承故障.     

基于CBR和RBR混合推理的齿轮箱智能诊断技术

针对传统齿轮箱智能诊断系统获取知识的困难,提出了基于案例(case-based reasoning,CBR)和规则(rule-based reasoning,RBR)混合推理方式的智能诊断技术.在研究此2种推理技术优缺点的基础上,取长补短,合理地将其应用到轧机齿轮箱故障诊断工作中,提高了故障诊断的准确率和效率.针对传统案例检索中相似度算法的不足之处,提出了一种新的案例检索算法,有效地解决了传统的相似度算法检索案例不准确的问题.     

316L/POM复合材料FDM成型件成型质量的研究

提出了一种基于熔融沉积成型(FDM)的金属3D打印技术,使用FDM打印机打印金属/高分子复合材料,得到的打印坯通过后处理脱脂和烧结成为金属零件。使用正交试验方法研究了分层厚度、喷嘴温度、填充线宽、成型方向对打印坯尺寸精度的影响,使用扫描电子显微镜(SEM)观察了不同分层厚度的打印坯的内部结构。实验结果表明:打印坯的尺寸精度随着喷嘴温度和填充线宽的增大而提高,但成型方向对尺寸精度的影响并不明显;分层厚度是影响打印坯成型质量的主要因素,分层厚度越小,打印坯内部层间间隙越小,成型质量越高。     

基于人工势场的A*算法的移动机器人路径规划

为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40％～29.68％,路径长度缩短了 10.56％～24.38％,路径节点数减少了 6.89％～27.27％,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性.     

可见光级铝合金反射镜一体化设计与分析

高精度的反射镜对于航空航天载荷具有重要的意义。随着单点金刚石车削加工技术(SPDT)和抛光技术的发展,铝合金反射镜以快速低成本制造等优点用于可见光级的应用中。为了降低系统装调的自由度,设计了一种一体化的反射镜结构,并针对126mm口径主三反射镜进行有限元建模仿真,通过对反射镜自重分析、模态分析和加工离心力分析。得出设计的主三反射镜具有较高的动态刚度,多种工况下反射镜的镜面形变化均低于1/40λ(λ=632.8nm),可应用于可见光系统中,为金属反射镜的集成设计和制造提供一定的参考。     

基于3D打印的定制脊柱侧弯矫形器设计制造与舒适度评价

针对青少年脊柱侧弯矫正问题,研制一款由3D打印制成的脊柱侧弯矫形器并做出舒适度评价.该方法依据色努矫形原理,建立脊柱侧弯矫形器三维模型,并考虑躯干约束对矫形器进行了有限元仿真分析和结构优化,最后进行模型的分块和3D打印,分析精度误差.依据模糊理论和层次分析法,建立了包括环境、材料、结构、运动4个方面的主观舒适度评价方法.结果表明:3D打印技术可实现定制脊柱侧弯矫形器的制造与生产,并在几何精度和穿戴舒适性上表现良好.     

基于概率地图的工业机器人路径搜索优化算法

为解决机器人在装配、焊接、喷涂等工业生产中的路径规划调试时间长、效率低等问题,提出一种新的基于概率地图的路径搜索优化算法。该算法首先利用混合包围体层次树碰撞检测算法的优势,在每两个采样位姿点间选出无碰撞的局部路径;然后,在获取始末点位姿信息后,引入A*算法搜索全局路径;最后采用提出的路径优化算法对搜索得到的全局路径进行优化。以此实现只需给出运动初始点与目标点,算法就能自动搜索出一条无碰撞的全局优化路径。仿真和机器人实体实验表明该算法适用于工业机器人的路径搜索,所得机器人运动路径简短,并有效地避开障碍物。     

基于正交试验、BP神经网络和遗传算法的冷挤压模具优化设计方法

以桑塔纳L45449汽车轮毂轴承内圈为例,建立汽车轮毂轴承内圈冷挤压模具简化模型,运用Deform-3D软件对零件成形过程进行仿真,对挤压过程中的行程载荷和模具磨损进行分析,并据此给出模具优化设计约束条件和优化目标,提出了一套结合正交实验法、BP人工神经网络和遗传算法的模具优化设计方法,对冷挤压汽车轮毂轴承内圈模具进行优化,并对优化结果进行有限元验证.结果表明:优化结果与仿真分析结果相近,最大行程载荷相对误差为4.55%,凹模磨损量绝对误差为0.06μm,提出的优化设计方法能有效缩短模具设计周期,降低模具制造成本.