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基于热机耦合的缸孔-活塞系统优化设计
被引量：
4
1
作者
祖炳锋
侯力玮
+3 位作者
徐玉梁
王振
李腾
白杨
《机械设计》
CSCD
北大核心
2018年第4期8-14,共7页
针对某款四缸柴油机搭建了活塞动力学模型。通过计算活塞温度场,分别得出活塞在温度应力与缸内燃气压力下的变形,同时计算得出缸孔在螺栓预紧力与热载荷下的变形量,得到热机耦合下的活塞型线与缸孔型线。在此基础上对缸孔-活塞系统进行...
针对某款四缸柴油机搭建了活塞动力学模型。通过计算活塞温度场,分别得出活塞在温度应力与缸内燃气压力下的变形,同时计算得出缸孔在螺栓预紧力与热载荷下的变形量,得到热机耦合下的活塞型线与缸孔型线。在此基础上对缸孔-活塞系统进行优化设计,在额定工况(3 200 r/min,110 kW)下摩擦损失功率(P_f)降低了8.13%,活塞敲击动能降低38.6%,在最大转矩点工况下各性能也得到改善。
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关键词
热机耦合
配缸间隙
活塞销偏置
裙部型线
摩擦损失功率
敲击动能
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职称材料
基于深度学习的玻璃基板铲起过程作用力预测
2
作者
侯力玮
王恒升
邹浩然
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期71-81,共11页
针对现有机器人接触性操作任务中作用力建模方法表征能力不足、通用性差的问题,以玻璃基板卸片这一实际生产过程为例,对复杂接触动力学的建模方法进行研究。考虑到玻璃基板铲起过程中的作用力受多个界面接触动力学的影响,表现出多模态...
针对现有机器人接触性操作任务中作用力建模方法表征能力不足、通用性差的问题,以玻璃基板卸片这一实际生产过程为例,对复杂接触动力学的建模方法进行研究。考虑到玻璃基板铲起过程中的作用力受多个界面接触动力学的影响,表现出多模态、非线性、非平稳性的特性,将物理先验知识以不同形式融合在深度学习模型的设计以及训练过程中,提出一种结合深度学习与机理模型的铲起过程作用力预测方法——针对玻璃基板铲起过程的受力特点,提出结合多尺度卷积核、注意力机制以及长短时记忆网络的深度学习模型结构;提出动力学参数随机化方法与基于材料力学、断裂力学的接触力补偿措施,使仿真训练数据更鲁棒地反映真实接触情况;在均方误差损失函数基础上,针对不合理的物理“穿透”行为引入附加损失函数进行网络训练。实验结果表明,所提方法在作用力单步预测中的均方根误差为0.286,可以准确地预测水平与竖直两个方向的作用力,多步预测结果也可以满足应用需求,预测性能优于现有的主流模型。消融实验表明,文中方法的优良预测性能是局部特征提取模块、注意力机制模块与时序特征提取模块3个组件共同作用的结果,同时,所提出的改进损失函数提高了模型训练的稳定性。文中方法可以应用于类似场景中对机器人与环境的接触力预测。
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关键词
玻璃基板
接触动力学
作用力预测
深度学习
物理先验
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职称材料
题名
基于热机耦合的缸孔-活塞系统优化设计
被引量：
4
1
作者
祖炳锋
侯力玮
徐玉梁
王振
李腾
白杨
机构
天津大学机械工程学院
天津大学内燃机研究所
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2018年第4期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51376136)
文摘
针对某款四缸柴油机搭建了活塞动力学模型。通过计算活塞温度场,分别得出活塞在温度应力与缸内燃气压力下的变形,同时计算得出缸孔在螺栓预紧力与热载荷下的变形量,得到热机耦合下的活塞型线与缸孔型线。在此基础上对缸孔-活塞系统进行优化设计,在额定工况(3 200 r/min,110 kW)下摩擦损失功率(P_f)降低了8.13%,活塞敲击动能降低38.6%,在最大转矩点工况下各性能也得到改善。
关键词
热机耦合
配缸间隙
活塞销偏置
裙部型线
摩擦损失功率
敲击动能
Keywords
thermo-mechanical coupling
piston to bore clearance
piston pin offset
skirt profile line
friction loss power
slap energy
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于深度学习的玻璃基板铲起过程作用力预测
2
作者
侯力玮
王恒升
邹浩然
机构
中南大学机电工程学院
中南大学高性能复杂制造国家重点实验室
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期71-81,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975587)。
文摘
针对现有机器人接触性操作任务中作用力建模方法表征能力不足、通用性差的问题,以玻璃基板卸片这一实际生产过程为例,对复杂接触动力学的建模方法进行研究。考虑到玻璃基板铲起过程中的作用力受多个界面接触动力学的影响,表现出多模态、非线性、非平稳性的特性,将物理先验知识以不同形式融合在深度学习模型的设计以及训练过程中,提出一种结合深度学习与机理模型的铲起过程作用力预测方法——针对玻璃基板铲起过程的受力特点,提出结合多尺度卷积核、注意力机制以及长短时记忆网络的深度学习模型结构;提出动力学参数随机化方法与基于材料力学、断裂力学的接触力补偿措施,使仿真训练数据更鲁棒地反映真实接触情况;在均方误差损失函数基础上,针对不合理的物理“穿透”行为引入附加损失函数进行网络训练。实验结果表明,所提方法在作用力单步预测中的均方根误差为0.286,可以准确地预测水平与竖直两个方向的作用力,多步预测结果也可以满足应用需求,预测性能优于现有的主流模型。消融实验表明,文中方法的优良预测性能是局部特征提取模块、注意力机制模块与时序特征提取模块3个组件共同作用的结果,同时,所提出的改进损失函数提高了模型训练的稳定性。文中方法可以应用于类似场景中对机器人与环境的接触力预测。
关键词
玻璃基板
接触动力学
作用力预测
深度学习
物理先验
Keywords
glass substrate
contact dynamics
force prediction
deep learning
physical priors
分类号
TH113.2 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于热机耦合的缸孔-活塞系统优化设计
祖炳锋
侯力玮
徐玉梁
王振
李腾
白杨
《机械设计》
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的玻璃基板铲起过程作用力预测
侯力玮
王恒升
邹浩然
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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