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纤维增强复合材料3D打印研究进展及在汽车上的应用前景 被引量:1
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作者 明越科 黄润鹏 +3 位作者 范英 王钊 信成浩 王奔 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期184-191,共8页
针对纤维增强树脂基复合材料传统制造工艺面临的技术瓶颈,简述了该类复合材料3D打印技术的国内外研究进展,系统性总结出“短纤维/热塑性→短纤维/热固性→连续纤维/热塑性→连续纤维/热固性”的纤维增强复合材料3D打印发展趋势。通过国... 针对纤维增强树脂基复合材料传统制造工艺面临的技术瓶颈,简述了该类复合材料3D打印技术的国内外研究进展,系统性总结出“短纤维/热塑性→短纤维/热固性→连续纤维/热塑性→连续纤维/热固性”的纤维增强复合材料3D打印发展趋势。通过国内外不同工艺方案的审视对比,凸显出纤维增强复合材料3D打印在高性能材料替代利用、减轻工艺复杂性、提升生产灵活性以及降低成本等多方面的核心潜力,揭示了这项技术在汽车制造产业链中的应用前景,指出了纤维增强复合材料3D打印技术的后续设计应用与创新发展趋势。 展开更多
关键词 短纤维 连续纤维 复合材料 3D打印 汽车应用
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立式潜水泵轴承磨损故障试验与多源信号特征
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作者 王楷瑞 吴刚 +3 位作者 张宇骞 米勇 刁鑫 侯成刚 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第5期441-447,共7页
为了研究立式潜水泵在轴承磨损情况下的故障特征,以井用潜水泵为研究对象,构建多源状态监测系统,加工与选取轴承故障件,开展故障试验,采集潜水泵多工况下的电压、电流、振动与温度信号,分析信号的时域与频域特征.通过定制游隙增大轴承... 为了研究立式潜水泵在轴承磨损情况下的故障特征,以井用潜水泵为研究对象,构建多源状态监测系统,加工与选取轴承故障件,开展故障试验,采集潜水泵多工况下的电压、电流、振动与温度信号,分析信号的时域与频域特征.通过定制游隙增大轴承与选取服役失效轴承构建典型故障样本,搭建包含井上电气信号监测系统与井下机械信号采集装置的综合测试平台,试验系统同步采集三相电压与电流、径向与轴向振动、电动机温度及出口压力等多源信号,覆盖20%~160%额定流量工况范围.结果表明:定制故障轴承与服役失效轴承在各类信号上的特征相近;振动信号特征表现显著,振动峰峰值增大,径向振动的转频幅值显著增大,轴向振动表现为转频倍频的增大,在电流信号上则表现为对4倍频的转频调制. 展开更多
关键词 立式潜水泵 轴承磨损 故障检测 振动信号 电流信号
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高黏度材料超声辅助3D打印技术 被引量:1
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作者 郭文辉 肖鸿 +4 位作者 明越科 段玉岗 齐瑶 禾前 李婷 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期67-72,85,共7页
针对气压挤出3D打印方法打印高黏度材料(黏度>1000 Pa·s)时存在挤出缓慢、易堵塞的问题,提出一种基于超声辅助的高黏度材料3D打印方法。首先,对超声辅助3D打印振动减摩机理进行分析,并模拟仿真了超声振动对高黏度材料打印速度... 针对气压挤出3D打印方法打印高黏度材料(黏度>1000 Pa·s)时存在挤出缓慢、易堵塞的问题,提出一种基于超声辅助的高黏度材料3D打印方法。首先,对超声辅助3D打印振动减摩机理进行分析,并模拟仿真了超声振动对高黏度材料打印速度的影响。然后,设计并搭建了超声辅助3D打印平台,并进行了高黏度材料挤出速度测试,研究了超声振动作用下振幅与喷嘴直径对于挤出速度的影响规律。最后,检验了打印成型精度,打印样件整体误差控制在1%内,结果表明,所提出高黏度材料超声辅助3D打印方法在大幅提高打印效率的同时,能够保证较高的打印精度。这些现象对机械与航空航天制造、医疗以及建筑等领域中高黏度材料的高效高精3D打印具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 高黏度材料 超声振动 3D打印 气压挤出
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基于CBAM-CNN和压电悬臂梁的温度解耦质量感知方法 被引量:5
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作者 闫宇楠 刘智康 +1 位作者 徐佳文 严如强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期113-126,共14页
悬臂梁结构广泛用于微小质量测量,而温度变化会引起测量结果漂移。传统测量方法需要在温度稳定的环境中进行,但实际应用中通常难以满足此要求,且温度漂移对测量的影响难以直接解耦。本文提出了一种基于数据驱动,CBAM-CNN和压电悬臂梁的... 悬臂梁结构广泛用于微小质量测量,而温度变化会引起测量结果漂移。传统测量方法需要在温度稳定的环境中进行,但实际应用中通常难以满足此要求,且温度漂移对测量的影响难以直接解耦。本文提出了一种基于数据驱动,CBAM-CNN和压电悬臂梁的自适应温度解耦质量感知方法。首先,搭建谐振式压电悬臂梁温控测量平台采集不同质量负载下的阻抗响应信号,设计自适应加权预处理方法以增强结构特征并突出有限样本中的关键信息;其次,设计基于混合领域注意力机制的CBAM-CNN网络来评估信号中多个谐振峰的相对关系,实现温度解耦和质量感知。实验结果表明,该方法在25℃至55℃的温度范围内的对0.1~1 g的质量感知准确率高达99.70%,无需进行温度补偿即可实现大跨度温度下的精确质量感知。 展开更多
关键词 压电悬臂梁 深度学习 CNN CBAM 质量感知 温度解耦
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虚实结合的板球系统设计与教学 被引量:3
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作者 郭艳婕 赵丹 +3 位作者 田小静 要义勇 杨立娟 刘金鑫 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第4期124-128,共5页
“新工科”强调学科的实用性、交叉性与综合性,板球系统涉及图像处理、自动控制等学科知识,运动控制效果直观。对板球系统硬件组成及控制系统进行了概述,并在此基础上对板球系统的传递函数进行了分析,设计了板球系统的控制参数,通过Simu... “新工科”强调学科的实用性、交叉性与综合性,板球系统涉及图像处理、自动控制等学科知识,运动控制效果直观。对板球系统硬件组成及控制系统进行了概述,并在此基础上对板球系统的传递函数进行了分析,设计了板球系统的控制参数,通过Simulink软件对板球系统进行了仿真,并在板球系统上验证了控制参数,说明了参数的可靠性。在板球系统的基础上,开设了机械控制工程基础的综合性实验,确定了过程考核的实验量规表。板球系统作为典型的复杂机电系统,结合图像处理、机械控制,培养了学生对复杂工程问题的解决能力。 展开更多
关键词 视觉反馈 板球系统 机械控制
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基于冰筒结构的固体火箭发动机热试车用尾焰处理新技术
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作者 马原 霍东兴 +3 位作者 张燕飞 张平 刘童 厉彦忠 《固体火箭技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期294-299,共6页
针对固体火箭发动机尾焰高温(总温超过3500℃)、高污染(氧化铝颗粒和氯化氢气体等)的问题,基于水冷壁、水喷淋等水处理系统的有效性,提出了一种采用具有更多冷能的水的固态形态——冰,对地面热试车的固体火箭发动机尾焰进行冷却降温与... 针对固体火箭发动机尾焰高温(总温超过3500℃)、高污染(氧化铝颗粒和氯化氢气体等)的问题,基于水冷壁、水喷淋等水处理系统的有效性,提出了一种采用具有更多冷能的水的固态形态——冰,对地面热试车的固体火箭发动机尾焰进行冷却降温与污染物沉降的新型处理方法。对冰筒装置内发动机尾焰与冰壁面间的流动换热过程开展了理论分析,并针对XXΦ127及XX500两种规模的固体火箭发动机开展了试车实验。结果表明,发动机出口尾焰在冰筒装置内实现了大幅度降温,冰筒出口气体温度低于100℃,氯化氢气体去除率大于97%,速度低于50 m/s、场外噪音小于85 dB。试验结果成功验证了新型冰筒处理技术的可行性和有效性,能够快速实现固体火箭发动机尾焰降温、降速、降噪和降污染的“四降”目的。 展开更多
关键词 固体火箭发动机 尾焰处理 冰筒装置 快速降温 试车实验
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基于3D打印的连续纤维增强热固性复合材料性能及其应用探索 被引量:9
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作者 明越科 王奔 +4 位作者 周晋 辛志博 李婷 王枫 段玉岗 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2021年第15期58-65,共8页
综述分析了连续纤维增强热固性复合材料3D打印研究的发展现状与技术瓶颈,并基于前期试验基础,提出了两步式3D打印解决方案,包括"纤维预浸及打印成型"与"预成型体热后固化"。3D打印制备了连续碳纤维(CCF)增强热固性... 综述分析了连续纤维增强热固性复合材料3D打印研究的发展现状与技术瓶颈,并基于前期试验基础,提出了两步式3D打印解决方案,包括"纤维预浸及打印成型"与"预成型体热后固化"。3D打印制备了连续碳纤维(CCF)增强热固性环氧树脂(EP)复合材料样件,并通过力学测试发现,其拉伸强度及模量分别达到(1257±71)MPa和(96±11)GPa;弯曲强度及模量分别达到(965±80)MPa和(75±7)GPa;层间剪切强度达到(92±3)MPa。详细讨论了3D打印CCF/EP样件的纤维–树脂界面、分布以及孔隙缺陷。此外,还展示了多种连续纤维增强的3D打印复杂结构件,以验证其工艺可行性。最后,基于高导电性3D打印CCF/EP栅格,提出了其在电热除冰领域的应用尝试,并进行了人工模拟除冰试验探索。这些结果为通过3D打印数字化制造高性能热固性复合材料铺平了道路,并证明了其在先进工业应用中的巨大潜力。 展开更多
关键词 3D打印 连续碳纤维 热固性环氧树脂 复合材料 力学性能 电热除冰
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ALC-PFL:基于个性化联邦学习的轴承寿命预测方法 被引量:3
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作者 陈曦 王辉 +1 位作者 陆思良 严如强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期69-78,共10页
现有数据驱动下的轴承寿命预测方法往往使用特定工况的数据训练相应工况的模型,忽略了其他工况数据所蕴含的有益退化特征,导致模型预测精度受限。为了充分挖掘和利用不同工况下的轴承退化特征,本文提出基于个性化联邦学习的轴承寿命预... 现有数据驱动下的轴承寿命预测方法往往使用特定工况的数据训练相应工况的模型,忽略了其他工况数据所蕴含的有益退化特征,导致模型预测精度受限。为了充分挖掘和利用不同工况下的轴承退化特征,本文提出基于个性化联邦学习的轴承寿命预测方法(ALC-PFL)。在该方法中,不同工况轴承的监测数据被存储于多个客户端,一个中心服务器与多个客户端协同工作,以模型传输、融合和本地更新的方式,为客户端建立个性化预测模型。提出自适应本地融合算法,将中心服务器聚合的全局模型与客户端本地模型有效融合,保留有助于客户端初始化模型的退化特征,以提升预测性能。用两个轴承数据集对所提方法进行验证,结果表明其能为不同工况的轴承搭建高性能寿命预测模型,与本地训练方法相比,该方法所得均方根误差降低了至少13%。 展开更多
关键词 联邦学习 轴承 剩余寿命预测 卷积神经网络
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