90W-7Ni-3Fe激光选区熔化热行为及试验分析

激光选区熔化是一种成形难加工金属的方法,文中以90W-7Ni-3Fe为研究对象,分别考虑材料在粉末和实体状态下的物性参数,建立温度场有限元模型,模拟成形过程中的温度场,研究了不同工艺参数下的熔池尺寸、温度梯度、冷却速率变化等. 温度场分析表明,熔道中心温度超过了钨的熔点,粉末充分熔化,而熔道搭接处温度仅超过镍铁熔点,钨颗粒并未熔化,因此在相邻道之间区域是以液相烧结方式形成. 同时,设计了相应参数的工艺试验,发现增大能量输入,可以使液相填充更加充分,成形件致密度提高.     

TIG电弧辅助熔滴沉积增材制造SiCp增强铝基复合材料中的熔池动力学与颗粒迁移行为

基于计算流体力学方法,考虑电弧力、碳化硅颗粒(SiC_p)增强相与液态铝合金基体相之间的相互作用以及表面张力等因素,建立了Si C_p增强铝基复合材料钨极氩弧焊(TIG)电弧辅助熔滴沉积增材制造中的三维瞬态熔池行为数值模型,通过与堆积试样的横截面形貌、Si C_p分散状态实验结果对比,验证了熔池行为数值模型的有效性。通过数值模拟,揭示了堆积过程熔池峰值温度演变规律、熔滴冲击诱导的熔池动力学行为、熔池流态对Si C颗粒迁移行为的影响。结果表明,堆积过程涉及熔滴冲击、合并、铺展、熔池回弹4个阶段;冲击点附近出现重熔,熔滴冲击造成熔池中心区域产生明显的V字形凹陷,熔池边缘形成冠状隆起;在熔体拖拽力的作用下Si C颗粒更多的分布于堆积层两侧;熔滴冲击引起的熔池内局部高压以及熔池底部对流,抑制了Si C颗粒向熔池底部沉降。     

基于一维卷积神经网络的儿童睡眠分期

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer）,保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验。