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激光增材制造研究前沿与发展趋势 被引量：25
1
作者 王勇 周雪峰 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期475-484,共10页
从激光增材制造材料、工艺、装备、应用等方面分析了激光增材制造技术当前的研究热点以及相关的研究进展,梳理了未来主要发展方向。材料和成型工艺方面的相关研究主要集中于轻质合金和高价值合金增材制造;从成型装备来看,设备大型化、... 从激光增材制造材料、工艺、装备、应用等方面分析了激光增材制造技术当前的研究热点以及相关的研究进展,梳理了未来主要发展方向。材料和成型工艺方面的相关研究主要集中于轻质合金和高价值合金增材制造;从成型装备来看,设备大型化、高速化、复合加工是未来的主要发展方向;而应用方面则主要面向高性能、高价值零部件的增材制造与生物植入体。总的来看,高质量、高性能、高效率是未来激光增材制造研究的着重点。 展开更多
关键词 激光技术 增材制造 轻质合金 人体植入体 复合加工
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Mecanum轮全向AGV轨迹跟踪级联控制器设计
2
作者 文生平 苏毅龙 瞿弘毅 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期49-61,共13页
针对四Mecanum轮驱动的自动导引车(AGV)的轨迹跟踪控制问题,设计了一种模型预测控制(MPC)和自适应滑模控制(SMC)级联的控制器,来改善控制精度和稳定性,提高控制过程的层次性、针对性和有效性。在运动学层面,建立了AGV轨迹跟踪误差模型,... 针对四Mecanum轮驱动的自动导引车(AGV)的轨迹跟踪控制问题,设计了一种模型预测控制(MPC)和自适应滑模控制(SMC)级联的控制器,来改善控制精度和稳定性,提高控制过程的层次性、针对性和有效性。在运动学层面,建立了AGV轨迹跟踪误差模型,将其转化为二次规划问题,并加入约束条件,配合模型预测控制的滚动优化来在线求解二次规划的最优解,将AGV位姿误差转化为轮子转速的期望输出;在动力学层面,采用滑模控制得到轮子的输出力矩,实现轮子对期望转速的跟踪,引入具有快速准确逼近能力的极限学习机(ELM)神经网络对模型不确定性和未知干扰进行在线观测,并与滑模控制相结合自适应抵消干扰,进一步提高控制器的鲁棒性。在余弦扰动和脉冲干扰下对控制器进行仿真验证,并将结果与PID控制结果进行对比,发现MPC+SMC级联控制器的跟踪效果具有明显优势;与采用径向基函数(RBF)神经网络观测的级联控制器的对比表明,采用ELM观测器的控制器对干扰的鲁棒性更强,在各转速条件下与干扰曲线的拟合度均超过95%,其跟踪误差在多项指标上相比其他方法小1个数量级,最大位置偏差仅为毫米级。轨迹跟踪样机实验结果验证了该控制器的实用性和可行性。 展开更多
关键词 MECANUM轮 轨迹跟踪 模型预测控制 滑模控制 极限学习机
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流延薄膜传热特性及冷却水量设计的仿真研究 被引量：2
3
作者 殷术贵 郭伟科 +3 位作者 黄栋 张华伟 吴后吉 张春华 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期23-34,共12页
由于流延薄膜厚度很薄(微米级),若薄膜采用1∶1的几何模型对薄膜传热进行耦合模拟时,网格数量达百亿级别,仿真计算非常困难。论文提出薄膜加厚的传热仿真模型,即对薄膜几何模型扩大,辊筒和冷却水管道几何模型保持不变的方式,顺利实现了... 由于流延薄膜厚度很薄(微米级),若薄膜采用1∶1的几何模型对薄膜传热进行耦合模拟时,网格数量达百亿级别,仿真计算非常困难。论文提出薄膜加厚的传热仿真模型,即对薄膜几何模型扩大,辊筒和冷却水管道几何模型保持不变的方式,顺利实现了流延薄膜冷却过程的传热仿真模拟。研究发现:薄膜及流延辊表面温度场出现螺旋型分布,即“流道痕”现象,与热成像仪测试结果吻合;在有螺旋导流片位置处,薄膜及辊筒表面温度高,冷却水流道处温度低,薄膜轴向方向薄膜温度上下波动,波动幅度在±1℃以内;薄膜在流延辊上冷却主要分为两个阶段——温度骤冷阶段和温度平稳阶段,薄膜的冷却主要发生在骤冷阶段,骤冷时间0.03 s内,薄膜温度可从220℃迅速冷却到40℃以内;提高螺旋流道内冷却水流速时,薄膜在周线方向的温度变化较小,在轴线方向薄膜平均温升斜率受流速影响较大。文中最后给出的流延辊螺旋流道内冷却水流速与薄膜轴向温升斜率的关系,可为流延辊流量设计提供技术参考。 展开更多
关键词 流延成型 塑料薄膜 传热特性 流延辊 传热模型 数值模拟 冷却水流速
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基于高光谱成像技术的陈皮年份快速鉴别
4
作者 刘诚 赵路路 +2 位作者 周松斌 刘忆森 王庭有 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第24期243-251,共9页
陈皮具有较好的经济价值与药用价值,但目前市场上假冒伪劣、以次充好的现象严重。尤其是陈皮陈化年份作为衡量陈皮品质的重要指标,采用人工检测方法准确率与效率较低。为此,本文采用高光谱成像技术结合深度学习方法,建立陈皮陈化年份的... 陈皮具有较好的经济价值与药用价值,但目前市场上假冒伪劣、以次充好的现象严重。尤其是陈皮陈化年份作为衡量陈皮品质的重要指标,采用人工检测方法准确率与效率较低。为此,本文采用高光谱成像技术结合深度学习方法,建立陈皮陈化年份的快速无损鉴别方法。采集4类不同陈化年份的480个陈皮样本的近红外高光谱数据(波长范围为935.61~1720.23 nm),并采用轻量化卷积网络1D-Rep网络建立分类模型。在此网络基础上,提出基于多层梯度加权类激活映射(M-Grad-CAM)的特征波段选择方法,并建立特征波段分类模型。该方法综合加权多个Rep-block层的梯度生成波段重要性曲线,从而实现融合波段领域相关性与远程相关性的波段重要性指示。为验证方法有效性,采用基于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等机器学习方法获得的特征波段作为对比方法。结果表明,1D-Rep全波段光谱模型准确率达到98.55%。在特征波段建模的情况下,采用M-Grad-CAM选取特征波长,基于前9个特征波段建立分类模型准确率可超过90%,在20个特征波段时达到96.82%,准确率显著优于其他对比模型。本研究采用高光谱成像技术,可有效对不同年份的陈皮进行无损鉴别,并为开发便携检测仪器提供方法和理论依据。 展开更多
关键词 高光谱成像 陈皮 陈化年份 多层梯度加权类激活映射 特征波段
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基于多头卷积和差分自注意力的小样本故障诊断方法 被引量：3
5
作者 陈新度 扶治森 +2 位作者 吴智恒 陈启愉 郭伟科 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期21-33,共13页
轴承是工业设备中使用最广泛的旋转部件之一,如果轴承在故障状况下运行较长时间,将会造成巨大的经济损失并威胁人身安全,因此,对轴承故障诊断进行研究具有十分重要的意义。基于深度学习的故障诊断技术目前日趋成熟,但在小样本情况下存... 轴承是工业设备中使用最广泛的旋转部件之一,如果轴承在故障状况下运行较长时间,将会造成巨大的经济损失并威胁人身安全,因此,对轴承故障诊断进行研究具有十分重要的意义。基于深度学习的故障诊断技术目前日趋成熟,但在小样本情况下存在过拟合、效果不稳定、准确率不高等问题。为了解决这类问题,文中提出了一种融合多头卷积(Multi-Head Convolution,MC)的数据嵌入新算法和差分自注意力(Differential Self-Attention,DSA)机制的Transformer变种模型MDT(Multi-Head Convolu⁃tion and Differential Self-Attention Transformer),以实现端到端的小样本故障诊断。MC算法对样本进行多路径一维卷积,由多通道输出将样本从一维扩展到二维,通过多个卷积核尺寸提取出原样本中各个频域的丰富故障信息。相较于Transformer中原有的点积自注意力机制,DSA机制通过差分为每个特征求得对应的注意力权重向量,从而可从样本中提取出更为深层次的故障特征。MDT继承了Transformer对于处理序列数据的强大能力,可从时域信号中提取更为丰富的故障信息,同时避免了小样本模型中常见的过拟合问题。实验结果表明,该方法在每个故障种类仅有100个训练样本的轴承故障诊断任务中能稳定获得99%以上的测试准确率,具有强抗过拟合性和强鲁棒性。 展开更多
关键词 多头卷积 差分自注意力 Transformer变种 小样本 故障诊断
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用于高放射性废物处理陶瓷固化体的研究进展
6
作者 卫紫君 孙世宽 +4 位作者 司卫征 张立殷 唐健豪 曾俊焘 黄语嘉 《核科学与工程》 2025年第1期185-194,共10页
陶瓷固化体具有良好的耐久性,其稳定性对于高放射性废物中一些特定的锕系元素具有独特的优势。从材料学的角度,介绍了陶瓷固化高放射性废物的机理,综述了陶瓷固化体近年来的研究进展。重点研究方向包括:以提高高放射废物负载量为目标,... 陶瓷固化体具有良好的耐久性,其稳定性对于高放射性废物中一些特定的锕系元素具有独特的优势。从材料学的角度,介绍了陶瓷固化高放射性废物的机理,综述了陶瓷固化体近年来的研究进展。重点研究方向包括:以提高高放射废物负载量为目标,研究陶瓷固化体对核素的承载能力;最大化陶瓷固化体的致密度,研究陶瓷的致密化机理;研究陶瓷在抗辐射和化学稳定性,提供陶瓷固化体安全评价方法。最后,对陶瓷固化体今后的研究发展方向做了展望。 展开更多
关键词 陶瓷固化体 高放射性废物 载荷率 稳定性
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基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补偿方法 被引量：10
7
作者 廖昭洋 胡睿晗 +3 位作者 周雪峰 徐智浩 瞿弘毅 谢海龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1539-1547,共9页
工业机器人作为智能制造的重要载体,在大范围复杂任务中具有巨大潜力。但是,定位精度低且难以控制的问题阻碍了机器人在高精度任务的进一步推广。为了提升机器人作业精度,该文提出一种基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补... 工业机器人作为智能制造的重要载体,在大范围复杂任务中具有巨大潜力。但是,定位精度低且难以控制的问题阻碍了机器人在高精度任务的进一步推广。为了提升机器人作业精度,该文提出一种基于时空混合图卷积网络的机器人定位误差预测及补偿方法。首先通过设计图关系编码模块、时空混合特征解码模块,构建基于图卷积网络的机器人位姿误差预测模型;然后,针对传统迭代补偿方法中机器人逆解次数多导致效率低的问题,该文将定位误差补偿问题转化为优化问题,并利用遗传算法同时对位置和姿态进行误差补偿;最后,通过拉丁超立方抽样方法获得训练集,实现机器人定位误差预测模型的训练,并通过实验验证了定位误差预测的准确性以及补偿的效果。 展开更多
关键词 工业机器人 定位误差预测 时空混合图卷积网络 机器人误差补偿
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基于数字锁相放大器的电涡流位移传感器 被引量：6
8
作者 李昌 周松斌 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第2期445-449,共5页
针对电涡流位移传感器电路结构复杂、线性度低等问题,采用数字锁相放大技术来测量传感器线圈损耗,再通过线圈损耗测量位移大小。充分利用了STM32F3系列单片机的片内资源:片内数模转换器与DMA控制器配合产生激励信号,模数转换器与DMA控... 针对电涡流位移传感器电路结构复杂、线性度低等问题,采用数字锁相放大技术来测量传感器线圈损耗,再通过线圈损耗测量位移大小。充分利用了STM32F3系列单片机的片内资源:片内数模转换器与DMA控制器配合产生激励信号,模数转换器与DMA控制器配合采集信号,浮点运算器运行数字锁相放大器算法,最后用片内数模转换器输出线性校准后的数值,实现了一种新型的电涡流位移传感器。传感器的电路简洁,线性度优于0.51%,动态响应时间小于2 ms。 展开更多
关键词 数字锁相放大器 电涡流位移传感器 相位测量 幅度测量 阻抗测量
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喷枪阳极结构对等离子射流及粒子行为的影响 被引量：4
9
作者 文魁 刘学璋 +8 位作者 邵祉谏 刘太楷 宋琛 毛杰 范秀娟 王先彬 邓春明 郭伟科 刘敏 《材料研究与应用》 CAS 2022年第1期29-39,共11页
喷枪阳极是等离子喷涂系统中的关键部件之一,其通过电弧的运动行为直接影响等离子射流流动及粒子的加热加速历程,最终决定了涂层的综合性能.为了深入理解大气条件下锥形Laval和标准圆柱形阳极喷嘴制备涂层性能之间存在较大差异的原因,... 喷枪阳极是等离子喷涂系统中的关键部件之一,其通过电弧的运动行为直接影响等离子射流流动及粒子的加热加速历程,最终决定了涂层的综合性能.为了深入理解大气条件下锥形Laval和标准圆柱形阳极喷嘴制备涂层性能之间存在较大差异的原因,在前期制备涂层工作的基础上继续开展相关的数值模拟工作.基于计算流体动力学理论针对等离子喷涂过程建立包括喷枪内外区域的数学物理模型,系统探究两种阳极产生等离子电弧、射流特征及喷涂粒子的飞行行为.结果表明:在相同的喷涂条件下,锥形Laval阳极内产生的等离子电弧电压低、消耗电功率小,大电流密度区和等离子速度明显较标准圆柱形阳极的小;在喷嘴出口处,标准圆柱形阳极具有更高的等离子射流温度和速度,但锥形Laval阳极的等离子射流在喷枪外具有较小的衰减速率和较大的空间尺寸;在相同喷距位置,锥形Laval阳极的喷涂粒子速度要比标准圆柱形的小得多,但相应的升温和降温速率却更大,熔化也更充分.因此,标准圆柱形阳极适合制备致密且结合强度高的涂层,而锥形Laval阳极则更适合用于制备高沉积效率的多孔涂层. 展开更多
关键词 数值模拟 等离子喷涂 阳极结构 等离子射流 喷涂粒子行为
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