级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制

针对含不确定关联项的级联RTAC系统的镇定控制问题, 提出了一种基于动态神经网络辨识的分散控制方 案. 应用拉格朗日方程建立起了考虑不确定非线性作用力的级联RTAC系统数学模型, 采用动态神经网络实现级 联RTAC系统中不确定关联项的在线辨识, 通过构造含神经网络权值矩阵迹的Lyapunov函数, 证明了辨识误差的一 致有界性. 通过动态神经网络辨识不确定关联项、补偿系统建模误差, 建立级联RTAC系统分层滑模控制算法, 以实 现级联RTAC系统的高精度分散镇定控制. 数值仿真验证了动态神经网络的引入对级联RTAC系统分散镇定控制系 统瞬态幅值抑制、稳态精度提升的效果.     

基于ABAQUS的7150-T6铝合金直角铣削仿真研究

为促进T6态7150铝合金在直角铣削过程中加工工艺参数的优选,使用ABAQUS分析软件,结合正交实验和极差分析法研究T6态7150铝合金仿真铣削过程,探讨不同加工工艺参数(铣削速度、进给量、铣削深度等)对铣削应力和铣削温度的影响规律。研究结果表明：铣削速度、铣削深度、进给量对最高温度、平均应力、铣削力均存在一定影响;考虑到铣削刀刃强度因素,铣削深度不应大于0.25mm;当进给量为0.2mm/z时,铣削变形区位置的温度变动幅度较小,可采用较大的进给量以增加材料去除率;同时可以选择较快的铣削速度进行加工,铣削速度为320m/min。     

激光增材制造钛合金微观组织和力学性能研究进展

激光选区熔化(SLM)技术与激光熔化沉积(LMD)技术在航空航天、生物医疗等领域的应用具有巨大潜力,但由于成形的Ti6Al4V合金构件存在较差的表面质量、较大的残余应力以及内部孔洞等问题,影响了构件的力学性能,从而制约了其大规模的应用。针对这一现状,首先概述了激光选区熔化技术与激光熔化沉积技术的制造原理,比较了2种增材制造技术的成形参数及其特点,并分析了2种不同成形技术的自身优势以及适用场合。其次,从2种增材制造技术成形钛合金的工艺参数入手,综述了激光功率、扫描速度、激光扫描间距、铺粉厚度、粉床温度等参数对SLM工艺成形钛合金的影响,以及激光功率、扫描速度、送粉速率等参数对LMD工艺成形钛合金的影响。发现成形工艺参数直接影响了粉末熔化程度、熔合质量和成形显微结构,从而影响成形件的组织与力学性能。此外,综述了不同的扫描策略对两种增材制造技术成形钛合金的表面质量与力学性能的影响,可以发现在不同扫描策略下同一试样表面的不同区域表面质量、残余应力以及抗拉强度存在较大差异,同一扫描策略下试样的不同表面之间也存在各向异性。最后,探讨了不同热处理工艺对钛合金微观组织和力学性能的影响,通过合适的热处理能够降低成形构件应力,并调控组织相变和性能。