基于粒子群优化径向基神经网络的烧结终点预测研究

针对烧结生产过程中多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,为提高烧结终点预报模型的精度,提出粒子群算法优化RBF神经网络的烧结终点预测方法。在标准PSO算法的基础上,优化RBF神经网络隐层节点中心和宽度2个结构参数,并建立烧结终点预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Computer Hardware和Concrete Slump Test标准数据,验证了方法的有效性,并以某钢厂265 m2烧结机的实际生产数据,建立烧结终点的预报模型。结果表明,与标准BP,RBF相比,基于PSO优化RBF的烧结终点预测模型精度高、泛化能力强。     

超高压合成TiC-NiTi复合材料的制备与工艺参数预测

运用铰链式六面顶高温高压装置制备TiC/NiTi复合材料,该制备方法能提高复合材料致密度,且能提高NiTi在形状记忆合金中的含量,以改善合金性能。分析了制备过程中烧结温度、烧结时间和原料粉体对NiTi马氏体相变潜热的影响,应用人工神经网络技术建立了参数预测模型,利用遗传算法的全局搜索能力,优化了BP网络权值,从而完善了基于BP网络的NiTi马氏体相变潜热预测模型。结果表明:该模型具有较高的精度,实现了预测的作用,为工艺参数选择提供理论依据。     

基于PSO-BP算法的3D打印制件精度预测模型

针对选择性激光烧结(SLS)中制件精度和工艺参数难以选择的问题以及BP神经网络本身缺陷,提出一种利用粒子群算法优化的BP神经网络建立SLS烧结件精度预测模型的方法。首先根据SLS成型工艺的特点,分析影响成型件精度的因素,通过实验获得不同激光功率、扫描速度、扫描间距和分层厚度条件下多组成型件精度数据,并采用多目标函数优化的单目标化思想优化目标函数,然后通过粒子群算法优化BP神经网络。用优化后的最优解作为BP神经网络算法的初始权值和阈值,利用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型,对优化后的精度函数模型进行预测分析,并与传统BP神经网络获得的预测结果进行对比。结果表明:粒子群优化的神经网络模型具有良好的全局搜索能力和收敛性,精度预测更加准确,对SLS打印制件具有一定的指导作用。     

运用神经网络预报烧结终点

针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际,开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度,预报烧结终点与最高废气温度,为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强,训练方差为0000 018 14,用训练样本集测试输出,烧结终点绝对平均误差为0.04,终点废气温度绝对平均误差为4.57 ℃。采用训练后网络预报,烧结终点（风箱号）绝对误差最大仅为0.09,终点废气温度绝对误差最大为3.57 ℃,命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。     

基于BP神经网络的SLS烧结件质量的预测

选择性激光烧结的烧结件质量预测是一个多变量、非线性的问题,采用传统的方法很难得到满意的结果。采用BP神经网络模型,在数值模拟取样的基础上,建立了烧结件质量的神经网络预测模型。该模型确定了工艺参数激光功率P、扫描速度v和预热温度T0与烧结宽度和烧结深度的关系。其预测结果与数值模拟结果相一致,说明该神经网络模型能定量地反映出工艺参数与烧结件质量之间的关系,据此可合理选择加工工艺参数。     

基于粘弹性理论异种材料的共烧结致密化

基于加压烧结粘弹性流动理论,引入烧结速率不匹配造成的界面应力,并考虑界面应力分布情况,建立两种材料共烧结致密化模型,描述共烧结界面应力对共烧结致密化的影响.通过两种材料自由烧结数据,进行材料参数拟合;通过拟合得到的材料参数进行共烧结致密化模型模拟.结果表明共烧结会使得试样中存在密度梯度,并且可能加大或者缩小界面处密度差异,对共烧结后界面结合强度造成影响.采用不同孔隙率的铜粉共烧结进行验证,实验测得共烧结试样密度梯度分布以及界面处密度差异变化和模型预测结果一致.     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结(SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM),建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

包覆不锈钢粉末激光烧结深度的影响因素

制备一种用于激光烧结成形的包覆不锈钢粉末。应用数值模拟预测结合实际测量方法,研究激光功率、激光束扫描速度、预热温度及铺粉密度等参数对激光烧结深度的影响。结果表明,随着预热温度、铺粉密度与激光功率增加,烧结深度增加;随着扫描速度增加,烧结深度降低。但当扫描速度不超过2 mm/s时,烧结深度随扫描速度的增加反而增大。提出一种利用数值模拟预测结果进行激光烧结工艺参数选择的方法。     

信息不对称条件下的成矿信息集成方法

针对目前成矿信息不对称等的问题,提出组合作用域信息集成方法,并以桂西—滇东南地区锰矿为例,利用线性回归分析进行了资源量预测。通过成矿信息场分析方法,提取某些地质类的成矿信息,并建立了桂西—滇东南地区锰矿成矿预测指标集,同时考虑到模型区和预测区的找矿信息不对称问题,采用组合作用域集成线性回归分析,建立研究区锰矿资源量预测模型。实例分析表明,采用组合作用域信息集成预测模型能精细、有效地对研究区中的锰矿资源量进行预测,其预测结果对进一步找矿具有很好的指导意义,利用组合作用域信息集成方法可帮助解决成矿信息不对称的问题。     

烧结工序余热回收方案的经济性分析

烧结是钢铁生产过程主要的耗能工序,在烧结过程采用余热回收技术能够有效地回收能量,降低能耗.本文建立了烧结过程余热利用的经济性分析模型,对比分析了余热发电与余热驱动机械这两种余热利用方案的经济性.结果表明:余热发电方案中,发电机组功率较大时,余热回收系统投资回收期更短;余热驱动机械方案中,汽轮机的负荷大小对于投资回收周期...     

Intelligent optimal control for lead-zinc sintering process state

The intelligent integrated predictive model of synthetical permeability was established using the fuzzy classifier to combine the time sequence predictive model with the craftwork parameter predictive model. Then, the estimation model of bum-through point（BTP） based on pipe stress point（PSP） method and the predictive model of BTP were proposed. The optimal control of permeability and heat states was implemented by using the fuzzy expert controller with self-studying mechanism. The application of the intelligent control technique suppresses 17% of the fluctuation of synthetical permeability and 12% of the fluctuation of BTP, stabilizes the output and quality of sinter and settles the basis for the optimization of output and quality of sintering process.     

基于非等径双球堆积模型和蒙特卡罗仿真模拟的纳米铜烧结互连机理分析

为了满足第三代半导体低温封装、高温服役的要求,纳米金属颗粒烧结封装互连逐渐替代传统钎料回流焊工艺,而高致密度烧结是实现高可靠性封装的必要条件之一.为了研究纳米铜颗粒烧结互连机理,首先通过非等径双球三维密集堆积模型构建理论颗粒配比与堆积孔隙率之间的关系,然后采用蒙特卡罗仿真模拟不同粒径比的双球模型颗粒烧结过程,最后通过纳...     

一种基于激光雷达的移动机器人环境建模新方法

环境建模技术是自主式移动机器人导航研究中的一个重要环节.本文在分析当前普遍采用的一些环境建模方法及其缺点的基础上,针对复杂环境下移动机器人的导航任务提出了一种结合栅格法和改进AVBN法的环境建模方法.该方法首先读取激光雷达数据来建立栅格地图,再通过栅格扩张形成一个由可行路径所组成的网络拓扑图,从而可利用图搜索优化算法得到从起始点到终止点之间的一条最短路径.此方法的鲁棒性和有效性通过笔者自行研制的移动机器人IMR01及其HOMING策略得到了验证.     

选择性激光烧结金属粉末瞬态温度场模拟

局部输入的集中移动热源造成了选择性激光烧结过程中温度场分布不均衡且不稳定,因此研究其温度场对掌握烧结过程中温度动态分布规律具有重要意义。在考虑了热传导、热辐射和热对流,材料的非线性热物性参数和相变潜热的作用下,建立了水雾化Fe多道烧结的三维有限元模型,采用ANSYS参数化设计语言(APDL)实现移动的高斯热源的加载。模拟结果表明:激光烧结过程中,在光斑中心前端存在着较大的温度梯度;光斑中心的温度高于金属粉末的熔点,烧结过程存在液相;粉床内部温度场在深度方向呈漏斗状阶梯分布,随烧结深度的增加,粉床内部的温度和温度梯度迅速衰减;同一烧结道各点的最高温度相对稳定,但随着烧结道的增加,各点最高温度都有小幅度增加的趋势,这是温度累加的结果。     

水基凝胶流延成型四方多晶氧化锆薄膜的烧结与性能

采用水基凝胶流延工艺制备四方多晶氧化锆薄膜，结果表明，水基凝胶流延成型的氧化锆薄膜坯体结构均匀，确定合理的烧成制度，并考察薄膜的显微结构与烧结性能。其烧成过程可以将排胶和烧结过程一次完成，不需要单独的排胶过程，这大幅度简化了坯体的烧成工艺过程，同时坯片经1733K保温6h可获得结构致密的四方多晶氧化锆薄膜。     

A new segmentation method for point cloud data

In the process of generating a surface model from point cloud data, a segmentation that extracts the edges and partitions the three-dimensional (3D) point data is necessary and plays an important role in fitting surface patches and applying the scan data to the manufacturing process. Many researchers have tried to develop segmentation methods by fitting curves or surfaces in order to extract geometric information, such as edges and smooth regions, from the scan data. However, the surface- or curve-fitting tasks take a long time and it is also difficult to extract the exact edge points because the scan data consist of discrete points and the edge points are not always included in these data. In this research, a new method for segmenting the point cloud data is proposed. The proposed algorithm uses the octree-based 3D-grid method to handle a large amount of unordered sets of point data. The final 3D-grids are constructed through a refinement process and iterative subdivisioning of cells using the normal values of points. This 3D-grid method enables us to extract edge-neighborhood points while considering the geometric shape of a part. The proposed method is applied to two quadric models and the results are discussed.     

基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法

针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题，提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上，综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法，建立综合工况评判模型；并根据当前的操作参数和综合工况评判模型结果，采用基于模糊C均值聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数，从而为现场操作人员提供科学的操作指导。结果表明：该方法可显著改善工况波动、提高烧结块的产量和质量，较好地解决铅锌烧结过程的优化控制问题。     

烧结温度对Micro-FAST制备钛微型齿轮致密化的影响

将新颖的多物理场活化烧结微成形技术(Micro-FAST)引入到钛微型齿轮的制备中,研究了烧结温度对Micro-FAST制备钛微型齿轮致密化的影响。结果表明,在1200℃烧结保温4 min,体系的相对密度即可达到90.5%。Micro-FAST的烧结致密化过程大致可分为4个阶段:预热阶段、低温保温阶段、快速升温阶段和烧结保温阶段,钛粉末的致密化过程主要发生在快速升温阶段。对烧结体系的收缩动力学曲线研究发现,在电场、力场和温度场的耦合作用下,粉末体系在450℃发生了塑性变形,在1032℃生成了局部液相。研究表明,与传统烧结法相比,多物理场活化烧结法是一种新型和高效的制备钛微型零件的良好方法。     

基于表面扩散机制金属纤维烧结的三维模拟

根据两条相交金属纤维在交接处不同方向的截面是不同的椭圆-椭圆结构,基于表面扩散机制,在任意方向截面上建立金属纤维烧结结点的椭圆-椭圆模型,用水平集方法对所建模型进行数值求解,实现对任意方向截面上金属纤维烧结结点生长过程的二维数值模拟。将不同方向截面上的数值模拟结果进行重构,给出了金属纤维烧结结点生长过程的三维数值模拟方法。对夹角为60°的两条金属纤维烧结结点的生长过程进行了三维数值模拟,分析了不同方向截面上烧结颈半径的生长速度。数值结果表明,越靠近纤维锐角平分线方向烧结颈半径生长速度越快。数值模拟结果表明,金属纤维在各个截面上的初始局部几何结构对烧结颈的形成起到关键作用。     

基于矢量运算及半步长迭代算法相结合的刀补算法研究

分析了空间矢量运算和计算机半步长迭代算法,提出了以空间矢量计算等距线和以半步长迭代算法处理刀具轨迹转接过渡相结合的新型刀补算法,通过运用空间矢量运算来处理刀补轨迹数据,使用半步长迭代算法,判断等距线间有无交点和求交点,解决了传统刀补平面几何处理的繁冗问题。