自升式平台独立桩靴结构强度分析方法

自升式平台的桩靴对平台的稳定就位起着关键作用。以自升式平台桩靴为研究对象,基于大型有限元软件SESAM,研究平台在各种载荷作用下的桩靴承受载荷的特点和桩靴强度失效形式,分析CCS和ABS两种规范计算桩靴强度的方法和基本原理,并分别按照两种规范计算其不同工况下的结构强度。对比两种规范的应力分析结果,供工程技术人员设计参考。     

日立系统张力辊负荷平衡控制理论及应用

张力辊组是酸轧连续产线主要出力辊,发挥着防止带钢跑偏、保证带钢正常运行的重要作用,为了解决产线上张力辊负荷不平衡导致驱动电机设备过流或过载跳闸,造成重大损失的问题,通过研究张力辊负荷平衡控制理论,阐述控制原理;通过对张力辊调速系统的结构功能介绍,并结合首钢京唐1 420酸轧机组,分别阐述了张力辊速度给定、张力控制、负荷平衡控制、Droop值的控制理论,提升了班组维护人员知识储备和故障处理能力。     

金属网架天线罩中金属梁杆的感应电流矩量法分析

用矩量法对金属网架天线罩中金属梁杆的感应电流率进行了理论分析,并利用此方法对导电圆柱体的感应电流率进行了仿真分析,数值仿真结果与经典方法吻合较好。针对常规矩量法在处理规则矩形柱体感应电流率中存在的问题提出了改进模型,结果可较理想地满足工程设计的需要。     

宽带低频振动能采集器驱动的无线传感节点

提出一种自供能的无线温湿度传感节点,其主要由振动能采集器、电源管理电路、微控制器、温湿度传感器和无线收发模块构成,无线传感节点由一个带滚珠的低频宽带振动能采集器供电。当加速度的幅值频率分别为9.8 m/s2和18.4 Hz,负载为140 kΩ时,采集器一根压电梁的输出功率为0.51 mW,半功率带宽为17.8%或3.8 Hz。电源管理电路包括LTC3588-1芯片、LT3009芯片和一个2 200 μF的电容,微控制器采用低功耗MSP430F149单片机,无线收发模块采用nRF24L01。实验结果表明,当外界环境振动加速度幅值为1 g,频率从5 Hz增加到18 Hz时,该节点均可正常测量并发送环境的温湿度信息,只是时间间隔由848 s缩短为60.2 s。采集器的宽带低频特征使该无线传感节点可应用于多种环境。        

含微裂纹铝材的电磁超声Lamb波混频非线性检测及量化分析

早期微裂纹的检测是结构失效分析的关键,该文利用电磁超声Lamb波混频检测的方法,综合考虑微裂纹界面呼吸作用的特点,以弹簧模型为基础并考虑微裂纹界面的迟滞效应和阻尼力,建立含有微裂纹的三维Lamb波混频非线性检测模型,模拟混频超声波作用下微裂纹的波动状况,分析混频超声波与微裂纹界面发生的非线性作用,研究微裂纹长度与深度的变化对混频调制效果的影响.最后搭建电磁超声混频非线性检测系统,根据差频非线性系数与和频非线性系数对微裂纹长度变化敏感性的不同定义了综合系数因子,量化分析微裂纹的长度.通过实验数据得到了综合系数因子与微裂纹长度之间的关系,并对微裂纹长度进行了预测.实验结果表明,利用综合系数因子可以对微裂纹长度进行有效的预测.     

基于声波时域特征的锂离子电池荷电状态表征

许多先进的检测技术已被证实能获取锂离子电池的荷电状态(SOC),然而目前的检测手段未能同时满足精度和效率方面的要求.利用超声波对SOC的表征已经得到初步的认可,该方法检测效率高、对电池损伤小,但存在单个声学指标与电池材料动力学特性不清晰的问题.该文在分析锂离子电池SOC声学表征研究现状的基础上,将振铃计数引入电池SOC评价中,明确SOC与振铃计数的相关性.基于Lemaitre等效应变原理推导了振铃计数与有效杨氏模量的对应关系,提出基于超声纵波的锂离子电池SOC在线检测方法,结合常规的声学指标研究了锂离子电池在充放电循环中有效杨氏模量演化规律.通过将常规的时域声学指标与振铃计数表征结果进行对比,验证了振铃计数对SOC表征的可行性.     

高Q值超低功耗谐振式磁传感器的设计与实现

针对现有谐振式磁传感器原理不能同时实现高品质因数(Q)和低功耗的缺点,利用双端固定石英音叉谐振器与铁镓磁致伸缩合金片复合,设计了一种隔离磁机阻尼的高Q值、数字频率输出的超低功耗谐振式磁传感器。利用音叉谐振器结构的解耦特性,设计应力耦合传递结构,隔离了磁致伸缩材料磁机阻尼,从而保证复合传感器Q值与音叉谐振器Q值相当。在磁场作用下,磁致伸缩力传递到音叉谐振器,由于音叉力敏感特性,实现磁-力-频率转换。制备了铁镓合金/石英音叉谐振器复合敏感结构,测试表明,在低气压封装条件下的品质因数约为16 764,门振荡电路功耗约为124.8μW,在线性区灵敏度为3.05 Hz/Oe,分辨率为6 mOe。     

小样本条件下永磁同步电机深度迁移学习性能预测方法

使用深度学习算法建立代理模型可实现电工装备性能的快速预测与分析,但其训练过程需大量样本。而现代电工装备的标签样本稀缺,导致模型预测精度低,制约了算法的工程应用。考虑到历史任务中积累的标签样本充足,且此类样本与目标任务的样本间存在相关的知识信息,建立了一种深度迁移学习性能预测方法,将历史电机样本中积累的性能预测知识迁移应用于目标电机性能分析中。首先使用目标域无标签样本对深度置信网络（DBN）进行逐层无监督训练,然后借助源域有标签样本建立参数共享的预训练网络,最后通过少量目标域有标签样本进行适配层训练和全网络微调的方法实现模型迁移。通过结构差异程度不同的Prius电机进行案例验证,结果表明,所提方法能够在满足一定预测精度的情况下,使用较少的标签样本完成目标电机的性能预测任务,为现代电工装备的性能分析与优化提供了新的思路和实践方法。     

基于改进DeepLabV3+的铣床碎屑图像分割方法

针对铣床碎屑形状不规则导致图像分割中碎屑轮廓不清晰、分割精度低的问题,本文提出一种改进的DeepLabV3+铣床碎屑分割算法。首先在DeepLabV3+的Xcepetion模块中嵌入通道与空间注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)模型,优化通道的权重和位置信息,加强碎屑图像区域的特征学习;其次将DeepLabV3+的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块改为密集连接(dense conolutional network, DenseNet)方式,增大碎屑图像特征点的感受野,提升铣床碎屑图像特征的复用效率;最后在解码过程中采用多尺度自适应特征融合方法,聚合多尺度特征作为解码器的输入特征,提高碎屑图像分割的精度与鲁棒性。实验结果表明,本文算法优于其他分割算法,改进后算法相比DeepLabV3+,像素准确率提高0.026,平均交并比(mean intersection over union,MIOU)提高0.020,F₁值提高了0.013。     

用于测厚和裂纹检测的正交横波电磁超声换能器仿真分析及实验研究

垂直入射的横波在测厚时具有较高的灵敏度,但检测裂纹常需采用斜入射方式,单个换能器无法同时进行这两种检测。该文设计了一种正交横波电磁超声换能器（EMAT）,通过两个蝶形线圈在铝板中激发正交偏振的横波,提出在脉冲回波模式下利用两个线圈接收信号的声时信息和幅值差,同时进行测厚、检测裂纹并确定裂纹方向的方法。建立正交偏振EMAT三维有限元模型,对横波声场与裂纹缺陷的相互作用进行仿真,研究线圈间距、裂纹尺寸对正交声场和信号幅值差的影响。仿真和实验结果表明：正交横波EMAT通过一次检测可以同时实现测厚、裂纹检出及裂纹方向定位,为腐蚀减薄和裂纹等缺陷的在线检测提供了新方法。