摘要：高熵合金因其独特的组织结构和多种效应展现出良好的力学性能,近年来成为广泛研究的焦点。采用第一性原理计算和试验相结合的方法,研究了Al_(x)CoCrFeNi(x=0,0.1,0.3,0.5,0.7,1.0;摩尔分数)系高熵合金的物相结构和力学性能,探究不同Al含量对高熵合金组织结构及力学性能的影响。采用虚拟晶体近似(VCA)法计算发现:随Al含量增加,合金的晶格常数呈增大趋势,密度逐渐减小;合金共价键特性增强,塑性降低,原子间平均成键能力和变形抗力逐渐增强,不易发生弹性变形。采用真空电弧熔炼法制备出系列合金试样并对其进行研究分析,结果表明:Al元素加入使合金发生晶格畸变,其晶体结构由单一面心立方(fcc)结构先转变为fcc+体心立方(bcc)混合结构,随后转变为单一bcc结构。同时,Al含量的增加会使合金硬度和弹性模量值升高,延展性降低。理论预测值与试验结果吻合良好,进而证明VCA法用于Al_(x)CoCrFeNi系高熵合金物相结构及力学性能预测具有较高的准确性,可为设计开发新型高熵合金提供参考依据。

摘要：方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务。近年来,依存树上的图神经网络被用于建模方面项及其意见项间的依赖关系。然而,这类方法通常具有高度依赖依存树解析质量的缺点。同时,大多数现有研究着重关注语法信息,忽视了情感知识在建模特定方面与上下文之间情感依赖关系中的作用。为解决以上问题,设计并提出了用于方面级情感分析的情感增强双图卷积网络。模型基于依存树与注意力机制建立双通道结构,在更为准确、高效地捕捉方面与上下文间语法与语义关联的同时减轻了模型对依存树的依赖程度。此外,模型引入情感知识用于增强图结构,帮助模型更好地提取特定方面的情感依赖关系。模型在3个公开基准数据集Rest14、Lap14、Twitter上的准确率分别达到了84.32%、78.20%、76.12%,接近或超越目前最先进的性能。实验表明,提出的方法能够合理利用语义和语法信息,在使用更少参数的情况下实现较为先进的情感分类性能。

摘要：研究部分充液航天器存在系统参数不确定、外部未知扰动、液体燃料大幅晃动的姿态机动控制问题。首先,将大幅晃动的液体燃料等效为运动脉动球模型,建立刚-液耦合航天器动力学方程;其次,针对充液航天器姿态稳定问题,提出一种具有固定时间收敛的分数阶非奇异快速终端滑模算法;同时,设计扰动观测器来估计系统的综合扰动,并且利用径向基函数神经网络来估计液体大幅晃动引起的扰动;设计Lyapunov函数分析并证明系统固定时间稳定性;最后,通过对比的仿真结果验证本文提出控制策略的可行性和有效性。

摘要：为解决锤片式粉碎机工作效率低、能耗高等问题,对其工作参数进行响应面优化设计。首先进行粉碎机最佳工作参数组合的优化试验,分析主轴速度、回料管直径、喂料速率、筛网孔径及物料含水率对生产率、电耗和粒度的影响规律。然后对试验数据进行响应面设计分析,求解出最优组合并进行试验验证。试验结果表明,粉碎机的最优工作参数组合为:主轴转速2700 r/min、回料管直径57 mm、喂料速率0.25 kg/s、物料含水率10%和筛网孔径6 mm。对比单因素最优的评价指标,生产率提高4.36%,电耗下降3.23%,粒度减小23.21%。

摘要：混凝工艺因成本低廉、操作简单而成为地表水处理的常见工艺,但现有混凝剂存在对地表水中溶解性有机物去除率较低的问题。针对我国地表水体普遍存在的有机微污染问题,设计一种通过壳聚糖/羧甲基纤维素钠于水中原位生成的复凝聚絮体以代替传统混凝剂并去除污染物的新工艺,进而将复凝聚技术原位生成网状絮体应用于水污染处理中。选取高岭土和盐酸四环素分别模拟黄河水中的无机胶体和有机微污染物,探究初始浊度、壳聚糖/羧甲基纤维素钠投加质量浓度对两类污染物的去除效率和机理,并进一步对混凝后产生污泥的吸附性能进行研究。结果显示,壳聚糖/羧甲基纤维素钠对不同模拟污染水的浊度去除率都在99%以上,对盐酸四环素-高岭土和黄河水-盐酸四环素中盐酸四环素的最佳去除率分别为40.02%和56.72%,效果明显优于聚合氯化铝(Polyaluminium chloride,PAC)。壳聚糖/羧甲基纤维素钠和高岭土共沉淀产生的污泥能够对水中盐酸四环素进行化学吸附,最高吸附质量比达4.81 mg/g。壳聚糖/羧甲基纤维素钠复凝聚体系对地表水中的无机污染物和有机污染物均有较好的去除效果,且所得污泥具有回用价值,具有良好的应用前景。

摘要：针对牧场巡检机器人定位精度和鲁棒性低、建图精度和稳定性差的问题,提出一种基于激光雷达测距和测绘技术与改进LOAM-SLAM算法的LOM-SLAM算法。LOM-SLAM算法在LOAM-SLAM算法的基础上将SLAM分解为运动估计和地图构建两个过程,利用激光雷达的高精度测距和测绘技术,实现同时进行机器人的定位和地图构建,从而提高定位与建图的精度,提高鲁棒性和稳定性。将LOM-SLAM搭载在麦轮结构的巡检机器人上进行试验验证。结果表明:在位姿估计试验中,LOM-SLAM算法的绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)的RMSE值分别仅为7.28 m和2.23 m,均低于对比算法。在定位与建图试验中,当巡检机器人分别以0.2 m/s、0.5 m/s、1 m/s的速度运动时,LOM-SLAM的定位误差分别为0.12 m、1 m、1.2 m,具有更好的定位精度和稳健性。

摘要：为解决风沙土改良设备研制中存在的核心问题,探讨混拌刀具与风沙土-改土材料间相互作用机理,以国标旋耕刀IT245为基础,分析其作用原理,在此基础上设计了专用于风沙土改良的混拌刀具,通过离散元仿真模拟及室内沙槽试验,以改土材料体积比为评价指标对国标刀及专用刀具5层深度下的混拌效果进行分析。结果显示,风沙土混拌刀具偏转角度越大,改土材料体积比越大,当深度150—120 mm、偏转角为60°时达到最大值(35.67%);风沙土混拌刀具弯折角越大,改土材料体积比越大,当深度150—120 mm、弯折角为130°时达到最大值(36.02%)。风沙土混拌刀具与国标旋耕刀IT245混拌效果相比,深度越浅,改土材料体积比越大,混合效果越好,在深度90—60、60—30 mm时,偏转角60°的风沙土混拌刀具作业后改土材料体积比分别比IT245增加了3.19%、5.11%。研究结果为风沙土混拌刀具及风沙土治理机械的设计与优化提供依据。

摘要：为监测机床切削加工过程中刀具的非线性磨损变化,提出了一种基于小波包分解和一维卷积神经网络(1D CNN)的刀具磨损状态识别方法。采集机床主轴振动数据作为监测信号,采用经信噪比定量分析后的小波包进行预处理,然后选取小波包分解后各频带的能量特征作为1D CNN的输入,实现了对刀具磨损状态的有效识别。实验表明,该模型能够实现刀具磨损状态的准确预测,相比于BP网络、能量频谱图-Alexnet和Lstm网络模型,刀具磨损状态识别率最优,平均准确率达到98.262%。

摘要：烧结机台车是制取烧结矿的关键设备,为避免由台车上的箅条缺失、车轮锁紧螺母缺失与车轮脱落引发的生产事故,提高烧结生产效率。本文根据台车实际运行状况,在硬件层面制定了故障检测方案,构建了基于YOLOv7与DeepStream的烧结机台车缺陷部件检测系统。系统选取YOLOv7网络模型在缺陷部件数据集上训练,将YOLOv7模型训练所得权重文件部署在DeepStream6.1平台进行加速推理,并采用Kafka消息组件推送推断结果。试验结果表明,YOLOv7对所有类别检测的平均准确率为0.991,可用于缺陷部件的目标检测。系统实时监测烧结机台车运行情况,对Kafka消息进行解析,实现故障判定规则,通过实时的故障判定、存储、显示及预警实现烧结机台车缺陷部件智能化检测,为烧结机台车缺陷部件检修提供了一种新的解决方案。

摘要：为了解决传统机器人只能通过示教或离线编程固定执行点到点装配任务的问题,进行了视觉引导的工业机器人装配方面的研究。首先对工业机器人视觉装配过程建立数学模型并标定,然后研究了基于机器视觉的零件位姿估计方法,针对法兰盘类金属零件弱纹理及无角点特征的位姿估计问题,提出了一种基于自身特征和外部标记辅助的单目视觉位姿计算方法。最后搭建了工业机器人单目视觉装配实验平台验证该位姿计算方法的可行性。实验结果表明,该系统能够实现对法兰盘类零件的定位和装配,最小位置误差为2.07mm,最小姿态误差0.13。