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1.
高校围绕立德树人根本使命,正在积极构建全员全过程全方位育人格局。在此形势下,作为高校思政工作一线骨干力量的辅导员队伍面临新的角色转型,找准自己在高校"大思政"中的新定位,要成为全员育人的骨干力量,做思想政治教育和管理工作的组织者与育人资源的协调者;要成为全过程育人的融通力量,做学生全面成长的指导者与持续发展的推动者;要成为全方位育人的串联力量,做"十大"育人体系落地的终端实施者与成效评估者。在三全育人的新格局下,辅导员队伍要与校内外育人队伍一起,协同攻关、形成合力,共同推进一体化育人机制。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
电磁声发射技术是通过对导电部件进行电磁加载产生洛仑兹力,进而激发声发射效应,并通过此效应来进行无损检测.它可以定位薄金属板中微小的缺陷或裂缝,而且不需要完全加载,集合了电磁无损检测技术和声发射无损检测技术的优点.建立了电磁声发射的有限元模型,分析了试件在不同加载条件下的形变,对比了几个加载因素对电磁声发射的影响,并对试件进行了温升分析.在数值分析的基础上进行了电磁声发射实验,得到了电磁声发射信号,并对缺陷进行定位.  相似文献   
4.
超磁致伸缩薄膜致动器磁-机械特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
超磁致伸缩材料以其高能量输出、高操作频率、远程非接触式控制等特点广泛应用于各种微机械系统中.建立了超磁致伸缩薄膜型致动器的磁-机械强耦合模型,并且进行了理论及数值推导.薄膜尺寸只有几微米,有限元方法在进行单元剖分时会产生严重的网络变形,从而降低计算精度.提出采用无单元Galerkin方法来进行数值计算,比较了计算值和实验值,吻合情况较好.  相似文献   
5.
针对低应力条件下超声检测方法空间分辨率与检测精度相互制约的问题,提出了基于电磁加载的超声应力检测方案。通过对金属板进行电磁加载,将电磁应力与板内应力相叠加,间接增强声弹性效应,在保证应力测量精度的前提下缩短超声测量声程,使得应力检测的空间分辨率得以提高。设计了用于金属板材的电磁加载装置及配套的脉冲激励电源,基于有限元仿真分析了电磁加载系统对铝板的应力加载效果。搭建了铝板电磁加载实验平台,通过对比传统方法与电磁加载下超声应力检测的结果,验证了方案的可行性。  相似文献   
6.
电磁超声技术作为一种非接触式探伤技术在恶劣工况条件下具有广泛的应用前景,然而其发射电路产生的以共模噪声为主的脉冲电磁干扰会影响检测电路的接收效果进而产生误检。针对该问题,设计了消除电磁干扰的硬件电路,构建了具有高速、高共模抑制比、高输入阻抗以及低噪等特点的复合仪表放大器。电路用高速低噪双通道ADA4817-2作为输入增益级放大器,后接高共模抑制性能的AD8429仪表运放,提高了电路对噪声的抑制能力。在工况下进行测试,结果表明该电路能够实现共模噪声的有效消除。  相似文献   
7.
电磁声发射技术是一种新型的无损检测技术,通过对金属部件进行电磁加载会在裂纹处激发出声发射信号,并利用这一现象实现对金属材料的无损检测。本文分析了电磁声发射技术的基本原理与实现过程,采用一种基于波形分析的神经网络模式识别方法,利用小波包变换提取出电磁声发射信号波形的识别特征参数,建立了由10个输入单元、18个隐含单元和单输出组成的人工神经网络识别系统。为了克服BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了一种输入单元数目可变的神经网络改进方法,实验表明该系统能够对有无裂纹板进行快速、准确的识别。  相似文献   
8.
板状或类板状金属结构在各类装备中应用广泛,闭合裂纹作为金属疲劳损伤的早期表现形式之一,一直是工程检测中所面临的难题。该文通过对铝板上的闭合裂纹进行电磁加载,激励闭合裂纹处于波动状态,并通过采集和分析应力波实现对闭合裂纹的检测。论文建立电磁加载下金属闭合裂纹的三维有限元模型,并在裂纹界面引入非线性弹簧模型,计算电磁加载下闭合裂纹区域的电磁场和位移场分布特征,分析不同电磁加载条件下金属闭合裂纹的动态特性,并对该检测方案进行实验,验证激励电流和加载位置等参数对电磁加载效果的影响。实验结果表明,闭合裂纹的存在,使得电磁加载下铝板中应力波的二次谐波成分更强。  相似文献   
9.
通过预测锂离子电池的剩余使用寿命(RUL),可以对电池实现管理和维护,提升电池的耐用性和安全性。由于锂离子电池在使用过程中,不同的工况条件会增加锂离子电池RUL预测的不确定性,传统的点预测不能对电池的不确定性进行表达,因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的混合神经网络分位数回归的概率密度预测。该方法通过预测不同分位数条件下的电池容量,不仅可以利用中位数和众数对剩余寿命进行点估计,还可以利用核密度估计得到每个循环周期下电池的容量和剩余使用寿命的概率密度分布,为使用者提供更多有效的决策信息。  相似文献   
10.
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...  相似文献   
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