基于ABAQUS软件构建激光金属沉积(laser metal deposition,LMD)316L不锈钢增材制造的有限元模型,采用生死单元和双椭球移动热源结合的方式进行数值模拟,研究单道单层LMD过程中的温度场以及不同工艺参数对温度场、不同区域特征点温度梯...基于ABAQUS软件构建激光金属沉积(laser metal deposition,LMD)316L不锈钢增材制造的有限元模型,采用生死单元和双椭球移动热源结合的方式进行数值模拟,研究单道单层LMD过程中的温度场以及不同工艺参数对温度场、不同区域特征点温度梯度的影响。进一步探究了单道多层LMD过程中熔池的温度变化和各层之间的热循环规律。设计相关实验,验证数值模拟结果。结果表明:降低扫描速度或提高激光功率,熔池作用范围会变大。激光功率对温度梯度影响更大,尤其是纵向温度梯度。随着LMD层数的增加,且由于往复扫描的工艺路径,温度梯度显著增加,因此成形零件容易发生弯曲变形。单道多层薄壁件的整体形貌进一步说明了LMD温度梯度模拟的准确性。展开更多
文摘基于ABAQUS软件构建激光金属沉积(laser metal deposition,LMD)316L不锈钢增材制造的有限元模型,采用生死单元和双椭球移动热源结合的方式进行数值模拟,研究单道单层LMD过程中的温度场以及不同工艺参数对温度场、不同区域特征点温度梯度的影响。进一步探究了单道多层LMD过程中熔池的温度变化和各层之间的热循环规律。设计相关实验,验证数值模拟结果。结果表明:降低扫描速度或提高激光功率,熔池作用范围会变大。激光功率对温度梯度影响更大,尤其是纵向温度梯度。随着LMD层数的增加,且由于往复扫描的工艺路径,温度梯度显著增加,因此成形零件容易发生弯曲变形。单道多层薄壁件的整体形貌进一步说明了LMD温度梯度模拟的准确性。
文摘对于智能网联车辆(connected automated vehicle,CAV)来说,上匝道合并是一项具备挑战性的任务,考虑到未来一段时间内有CAV和人工驾驶车辆(human-drive vehicle,HAV)的混合交通将存在于更多的交通场景中。根据合流区交通特性,将多车协同汇入表示为马尔可夫决策过程,建立了同时考虑车辆安全和效率的奖励函数。基于分布式多智能体强化学习(muti-agent reinforcement learning,MARL)框架提出中心式训练分散式执行的改进框架(centralized training and decentralized execution,CTDE)的MARL算法框架,节省了单智能体上的计算资源。建立基于两种框架的优势动作评论家(advantage actor critic,A2C)和近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)两种控制算法。仿真实验结果表明,所建立的改进算法的整体性能优于原算法,提升了车辆平均行驶速度,满足最小车头时距同时降低了碰撞率和汇入等待时长,满足了合流区车辆的通行安全和提高了通行效率。
