基于数据挖掘的焊接方法提取

在白车身工艺规划过程中,积累了大量车身焊接工艺数据。为了提取这些知识采用数据挖掘方法发现其中所需的工艺规则。首先采用粗糙集对工艺属性进行约简,删除对工艺决策没有影响的属性;然后采用关联规则挖掘对焊接方法有影响的工艺规则;最后用实例验证了该方法的有效性。     

基于磁脉冲焊接的数值模拟研究（英文）

磁脉冲焊接具有有效克服铝合金等材料成形性能差、焊接困难的特点,能精确、高效控制成形过程。以铝管与钢管为连接对象,建立了瞬态电磁场分析模型,分析了磁场相关参数;通过顺序耦合的方式,将电磁力加载至变形场,并结合能量曲线分析了作用过程的结果参数。通过对磁脉冲连接的数值模拟分析,可为磁脉冲连接工艺进一步研究提供借鉴。     

基于APG算法的多焊接机器人路径规划研究（英文）

为解决多机器人同步焊接路径规划不合理问题,提出一种基于蚁群的融合算法(APG)。首先将多机器人路径规划问题转换为MTSP数学模型,使用kmeans算法将MTSP问题转换为多个TSP问题;其次采用提出的APG算法来优化TSP问题,同时与ACO算法和PSO_GA算法进行实验结果对比,证明APG算法的优越性;最后在ROBCAD中建立三维模型,对可达性、干涉性等实际应用中存在的问题进行仿真,验证算法的有效性。实验结果表明:所提出的APG算法同其它路径规划算相比能够得到更佳路径。     

铅渣熔池熔炼提取铁（英文）

为实现废渣减量化,提出了一种熔池熔炼处理废渣回收铁的新工艺。在熔炼温度1575°C、保温时间20 min、C/Fe摩尔比1.6、碱度1.2的优化条件下,铁金属化率和回收率分别为99.79%和99.61%。获得含93.58%Fe、0.021%S、0.11%P、1.38%C、0.22%Si、0.01%Pb和0.031%Zn的生铁,达到国家炼钢生铁标准,可用于炼钢。     

大数据环境下基于Hadoop平台的医学数据挖掘算法研究（英文）

为了有效利用云平台Hadoop框架的并行处理能力。通过对大数据挖掘技术中的传统关联规则算法-Apriori算法进行了分析和改进,提出了一种基于Map Reduce并行模式的改进数据挖掘算法,适用于医学大数据的分析和应用。首先通过布尔排列优化数据库中事务数据的存储方式,从而有效减少数据库被扫描的次数。然后采用关联规则优化减少Apriori算法中冗余的子集。为了验证改进算法的有效性,采用医学历史数据进行实验验证。最后仿真实验结果显示,相比传统的Apriori算法,提出算法的运行效率更高,具有较好的可靠性和有效性。     

高速接入网云计算平台的大数据挖掘算法研究（英文）

随着移动高速接入网络的发展,网络流量显著增加,但移动终端使计算和存储受限。利用有限的人工智能应用大数据挖掘、云计算有利于解决这些冲突,提高用户体验。针对大数据挖掘算法的移动互联网特性,联合考虑云计算和大数据挖掘,并充分考虑数据传输效率和拓扑移动接入开展研究。仿真结果表明:该算法是有效的。     

爆炸焊接制备大厚度Cu-Fe-Cu复合板（英文）

铜-铁复合板既有良好的延展性、导电和导热性,又有铁的铁磁性和铜的抗磁性,因此可广泛应用于电力、电子等行业。但铜和铁较差的相容性又使得两种金属难以用常规方法进行焊接。本研究采用爆炸焊接方法进行了大厚度Cu-Fe-Cu复合板的制备。首先,采用爆炸焊接理论获得了可焊性窗口,确定了炸药爆速、装药厚度和间隙高度;随后,在数值模拟中同时使用SPH、Lagrange和Euler方法完整模拟了整个爆炸焊接过程,获得了复板的碰撞速度、结合界面温度和压力,验证了理论设计参数的有效性;最后,开展了爆炸焊接试验,成功制备了大厚度Cu-Fe-Cu复合板,分析了结合界面近区的硬度分布和界面结合强度,借助于试验和数值模拟结果讨论了界面波的形成过程。结果表明:数值模拟和试验得到的Fe-Cu结合界面的波形参数基本一致;铁和铜在结合面附近的硬度较母材分别增加了约34.2%和49.8%;第一和第二结合界面的剪切强度分别为212.7 MPa和225.3 MPa。     

基于结构光扫描的轴类锻件轴线快速提取（英文）

在基于结构光的在线测量系统中,采集到的点云数据反映了工件关键参数信息。结合轴类零件的特征,重点介绍了一种通过椭圆最小二乘拟合来提取轴线的方法,这也是后续三维重构与参数计算的基础。     

面向多TASK基于有向图的故障诊断方法研究（英文）

针对飞机故障在系统内、系统间传播的机理,提出面向多TASK的功能有向图故障诊断方法,进行故障诊断优化设计和复训人员的高效培训。首先基于飞机手册建立了航线可更换组件的功能有向图模型,表征了故障传播关系,对其进行矩阵化处理,再利用可达分层法和节点深度结合进行层次化处理,最后基于全局风险影响度给出故障定位与剪枝算法,确定LRU的故障诊断优先级。对故障诊断方法进行实例化,结果表明该方法缩短了诊断的时间。     

基于功率跟踪式约束的发动机开关控制方法（英文）

针对传统控制方法控制精度低,且在一定程度上容易出现开关实际功率超过发动机可提供功率的情况,提出一种新的基于功率跟踪式约束的发动机开关控制方法。确定发动机开关控制过程中的最大功率。为了便于后续发动机开关控制的分析,介绍了开关支路的功率表达式。构建某支路在其它支路断开情况下的功率跟踪式约束。将功率跟踪式约束转化为适于发动机开关控制的形式。在功率跟踪式约束的条件下,将发动机滚转通道看作一个双积分环节。对发动机启动时间与运行时间进行调整,使其和开关力矩达到一致效果,实现开关控制。在控制量低于设定值的情况下,给出开关控制改进过程。实验结果表明:所提方法控制精度高收敛性佳,能满足发动机对开关的要求。     

基于QFD-Taguchi混合方法的型模铸造工艺优化（英文）

采用基于QFD-Taguchi的混合方法对高温型模铸造的多种重要工艺参数进行确认和优化,以便获得A380合金最适宜的铸造密度。为研究型模铸造工艺的性能特征,首先确认关键工艺参数,选择合适的正交序列,然后进行均差和方差分析。通过基于QFD-Taguchi的混合方法确认和优化了型模铸造的工艺参数,并将之应用于实验中。结果表明,在所选参数中,注射压力是最重要的参数。注射压力对平均铸造密度变化的贡献约为61.483%。95%一致性水平的置信区间约为0.000718,验证了A380合金优化铸造密度的预估区间。     

基于耦合映射模型的拥堵延时控制方法（英文）

主要致力于对交通拥堵的延时控制方法研究,基于全速度差模型,利用奈奎斯特稳定性判据从无控制和有延时控制两个方面对模型进行稳定分析,验证了考虑了时延的拥堵控制方法可以缓解交通拥堵,从而验证了理论结果的有效性。     

基于1-DCNN-LSTM的滚动轴承自适应故障诊断方法研究（英文）

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特征,提出了一种自适应的一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neutral Networks,1-DCNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)融合的轴承故障诊断方法。首先,将原始一维振动信号通过有重叠取样的方式分别输入1-DCNN和LSTM两个通道,然后通过Concatenate层进行空间和时间维度上特征信息的融合,最后,通过Softmax分类器进行故障类别的分类输出。该方法可以直接从原始振动信号中自适应提取特征,实现了"端到端"的故障诊断。采用CTU-2实验平台故障数据,通过对滚动轴承的不同故障类型、不同传感器采集方位、不同故障直径进行实验分析,结果表明:该方法在识别轴承故障类别上与其他方法相比具有更高的识别精度,并具有良好的有效性和稳定性。     

基于复合灰色的风力发电机组效能评估方法（英文）

风力发电机组显著地经济效果与频发故障导致的设备利用率低、修复率时长、协调性差和重大经济损失等问题的矛盾日益突出。通过复合灰色理论在风力发电机组上的应用,提出了一种科学、合理和全面的效能评估方法。依据风力发电机组结构参数和技术参数的特点,按照效能来对风力发电机组的相关因素进行了合理划分,建立评估指标体系;然后,运用灰色理论和层次分析法对风力发电机组的效能评估进行了详细的研究,最后对其效能进行了综合评价。实验结果表明:这种效能评估方法能够有效地解决普通评估方法中难以解决的信息处理方式,优化了风力发电机组在实际使用中的分配和布局,为决策部署单位制定合理建议提供了科学决策依据。     

基于SPWVD-CNN的滚动轴承故障诊断（英文）

针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以提取轴承振动数据有效特征的缺陷,提出一种基于平滑伪Wigner-Vill分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络模型SPWVD-CNN。对振动数据进行平滑伪Wigner-Vill分布变换,将获得的时频图进行压缩,作为CNN的输入,利用迁移学习的思想进行网络训练,使得模型对于不同负载的数据具有良好的诊断性能,提高了网络的泛化能力。实验结果表明:SPWVD-CNN对轴承故障数据的平均分类准确率提升至99. 27%,总体性能优于使用单一的CNN和其他传统的故障诊断方法。     

基于数据挖掘的焊接生产管理平台

焊接生产规模不断向自动化和流水线方式发展 ,对生产管理水平提出了更高的要求。为了从车间已积累的大量的生产历史数据中获得潜在的规律性和趋势 ,为管理者提供决策支持 ,文中在已有的质量在线监测平台和数据库系统上开发了基于先进的数据挖掘技术的焊接生产管理平台 ,同时为了获得有效的挖掘模式 ,对数据进行了预处理 ,建立了焊接车间数据集市。该平台主要使用控制图控制焊接生产产量和废品数量 ;利用决策树方法分析废品产生因素 ,获得了有效的挖掘模型 ,对于指导焊接生产具有重要意义     

铸造TC4合金电子束焊接工艺研究（英文）

主要探讨铸造TC4合金电子束焊接工艺。为了获得良好的铸造TC4合金电子束焊接接头,作者对焊缝形貌,微观组织和接头拉伸性能进行研究。结果表明:通过调节焊接电流和焊接速度可以获得电子束焊双面成型工艺,但是对于厚板却很难获得双面成形的焊缝形状,经X射线检测焊缝内部质量,能满足检验标准;铸造钛合金电子束焊接接头微观组织构成的母材由板条状α相和β相组成,焊缝区域由针状马氏体组成,热影响区由细针状马氏体、板条状α相和β相组成;铸造TC4电子束焊接接头拉伸性能与母材相当,因此可以通过改善母材的组织成分和显微组织来提高其焊接接头的拉伸强度。冲击试验表明应力集中系数对吸收功有很大的影响。     

基于ANSYS模拟评估Mo单晶电子束焊接焊缝中的离散晶粒（英文）

以往的研究中发现在钼单晶电子束焊接焊缝中形成了离散晶粒。本研究基于有限元模拟对杂散晶粒在钼单晶焊缝中的产生行为进行了分析。利用ANSYS软件,采用双椭球3D移动热源,对钼单晶圆管的电子束焊接接头进行有限元数值模拟。使用了用以描述晶粒离散程度的参数Φ和熔池凝固前方温度梯度G、晶体生长速度V关系的模型。通过不同焊接工艺下的模拟结果提取温度和温度梯度数据,获得G和V,计算得Φ,获得焊接功率和焊接速度对钼单晶焊缝中杂散晶粒形成的影响。     

从热电厂粉煤灰中提取铝生产硫酸铝（英文）

目前从热电厂粉煤灰中提取有价金属的方法存在一定的局限性。研究用硫酸从热电厂粉煤灰中提取铝制备高纯硫酸铝(99.0%)。以硫酸为萃取剂分别提取Talcher热电站和Vedanta铝业有限公司的粉煤灰中的铝制备硫酸铝。采用X射线衍射谱、傅里叶红外光谱和热重分析等手段对硫酸铝产品进行表征,用电感耦合等离子-光学发射光谱测量硫酸铝产品的纯度。结果表明,粉煤灰的浸出率取决于粉煤灰与硫酸的固液比以及粉煤灰的颗粒尺寸。物化分析结果表明,所得产品为Al_2(SO_4)_3·18H_2O,其铁含量较低,仅为0.08%(质量分数)。