摘要：增材制造技术的快速发展为高性能铝合金及其复合材料的设计制备与应用带来了机遇。本文介绍了增材制造技术在铝合金及其复合材料中的应用现状与未来趋势,并分析了增材制造工艺参数对铝合金及其复合材料显微组织及力学性能的影响。在此基础上,以激光增材制造技术为主,综述了铝合金及其复合材料在增材制造过程中的缺陷形成机理与缺陷控制策略。其中,铝合金的宽半固态区间、高热导率、对激光的高反射率、激光增材制造本身特有的大升降温速率,以及高温度梯度等特性共同导致了打印复合材料组织粗大、孔洞、微裂纹缺陷的产生。通过引入纳米颗粒以提高形核率、稳定熔池或提高铝合金对激光的吸收率,可显著减少增材制造铝合金及其复合材料缺陷数量。未来,应对新型增材制造技术的缺陷形成与控制机理、增材制造专用铝合金粉体研发及增强体分布调控方法等开展相关研究。本文将为高性能铝合金及其复合材料的增材制造开发与应用提供参考。

摘要：在金属塑性成形加工中,振动辅助成形技术的应用可以有效地降低零件成形载荷,提高产品质量。本文首次基于塑性大变形理论和有限元数值模拟,对Ti-45Nb钛合金振动辅助冷镦成形机理进行了分析与研究。首先以位错密度的变化作为内变量描述材料在变形过程中材料软化、硬化等关系,建立了振动辅助冷镦成形本构模型,并采用MATLAB工具编程拟合出本构方程中的材料参数。然后利用Deform有限元软件对Ti-45Nb钛合金的大长径比薄壁零件进行建模仿真分析,根据反挤压道次中材料成形流动情况的结果,对模具中应力集中的凸模结构进行优化设计。结果表明:本文基于大变形建立的本构模型能够有效描述振动的软化作用,尤其在材料塑性变形阶段拟合较好,预测精度评估相对系数(RC)值>0.994。此外,通过建模仿真分析得出的多级倒角结构可有效促进材料流动,减小模具磨损,提高模具寿命。

摘要：针对海洋工程中的波浪消能问题,该文提出了一种基于神经网络的反向式造波消波控制方法。利用PyTorch开源机器学习库构建神经网络模型,获取智能体与波浪的映射关系,通过大量数据训练使该模型可预测造波机的运动速度。根据神经网络模型预测得到的速度,该模型主动控制造波机生成与入射波相位相反的反向波,达到消波的效果。模型验证结果表明,该方法有较好的拟合效果,能够适用于不同造波机,可为海洋工程中的波浪消能问题提供一种新的解决思路。

摘要：CAD(Computer aided design)和CAE(Computer aided engineering)相结合的先进模具设计技术,能够显著提高冲压模具设计效率和设计质量,是现代模具设计的发展方向。以一款汽车电瓶箱加强板多工位级进模设计为例,在分析零件结构特征确定成形工艺的基础上,应用西门子级进模设计模块(NX PDW),快速实现了加强板级进模结构的详细设计。同时,针对加强板弯曲成形过程中可能出现的回弹、起皱、破裂等缺陷,应用冲压成形Dynaform模拟软件进行分析验证,能够确保所获得模具结构的合理性。经验证,该设计方法可为同类零件的级进模快速设计和验证提供参考。

摘要：电网电压行波故障定位系统的电压行波波头辨识错误率较高，故障定位距离结果与实际距离结果不一致，因此，提出基于小波分析的电网电压行波故障定位系统设计研究。设计一种传感电路获取电压行波信号，引入小波分析算法去除电压行波信号中的噪声，有效融合LSTM算法与ADF检验方法制定电压行波波头辨识方法，确定电压行波波头到达时刻，计算电网故障距离，实现电网电压行波故障定位。实验数据显示，设计系统获得的电压行波波头辨识错误率最小值为1%，该系统定位距离结果与实际结果一致，证实了其具备较佳的应用效果。

摘要：服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。

摘要：为了进一步优化软土地区基坑设计方法,提升基坑支护体系的安全性与经济性,在已有研究的基础上,根据工程实践经验,修正了MSD法和其改进方法 (MMSD法).基于圆弧滑动模式提出更符合实际的塑性变形机制,引入基坑开挖主要影响深度来量化位移场尺寸.理论计算方法适用于分析软黏土地区多支点式柔性支护结构的基坑开挖全过程的变形预测.将该方法的计算结果与6个上海地区的基坑工程实测数据、弹性支点法的计算结果及MMSD法的计算结果进行对比分析.对不同开挖阶段的围护结构最大侧移和最大侧移深度进行参数分析.结果表明,利用该方法得到的预测值与实测值吻合效果更佳,预测精度高于弹性支点法和MMSD法,证明了该方法的实用性.

摘要：构建弓形虫多表位PLGA纳米疫苗并评估其可行性,预测弓形虫TgMIC3蛋白的B、T淋巴细胞优势抗原表位,联合抗原表位SAG1((238-256))、GRA7((20-28))和AS15,构建出新型多表位肽,用生物信息学工具对其理化性质、三级结构和分子对接能力等特征进行分析;原核表达并纯化多表位重组蛋白(multi-epitope protein, MEP),通过Western blot鉴定纯化效果;搭建MEP-PLGA纳米递送体系,对纳米颗粒进行表征。结果表明,多表位肽为亲水性蛋白非过敏原,具有一定抗原性,抗原表位均呈现在蛋白表面,能与MHC分子H-2-Dd稳定结合;可在BL21(DE3)大肠埃希氏菌表达系统中稳定表达,并能被特异性抗体所识别;构建的MEP-PLGA纳米递送体系包封为54.42%,纳米颗粒饱满,大小均一。成功设计并构建出弓形虫多表位PLGA纳米疫苗,为弓形虫新型纳米疫苗的研发奠定了基础。

摘要：为科学评估港区溢油事故的影响,以嘉兴港乍浦港区码头航道发生溢油事故对周边环境敏感区影响为例,应用MIKE21软件,基于拉格朗日“油粒子”理论并考虑溢油入海后不同过程影响构建平面二维数值模型,采用连续工况法设计5 200组工况对该地区水文气象及溢油条件的组合工况实现全覆盖,得到溢油72 h油膜扩散状况,并将周边主要敏感目标区域按照溢油风险指数计算结果进行区域划分。研究结果表明:连续工况相比随机工况更具有地域典型性和非偶然性,连续工况下溢油海上扩散影响统计面积最高达2 547.0 km^(2);九龙山重要滨海旅游区、海盐农渔业区和杭州湾湿地海洋保护区属于高风险区,受该地区航道溢油事故油膜影响大,其他敏感目标所受影响程度随油膜扩散距离而不同。

摘要：【目的】电法勘探中传统的电性异常判识方法计算复杂、效率低,且成果解译对初始模型依赖性强,难以满足海量数据快速处理的应用需求。【方法】对此,结合深度学习思想,提出了一种基于端到端的大坝视电阻率识别网络(Apparent Resistivity Network, ARNet)模型,将传统的渗漏判识方法转换为从输入视电阻率数据到输出异常体分布的非线性映射问题。利用pyGIMLi有限元工具建立2.2×104个不同形状、位置及电阻率值的大坝渗漏地电模型,计算视电阻率形态分布;通过对模拟数据进行批量提取、插值网格化处理,构建了网络训练数据集;采用相应的前端、后端及后处理方法完成网络模型搭建,并以“损失值”和“交并比”作为模型性能指标,采用随机梯度下降算法实现模型权重参数的迭代优化。【结果】结果表明:ARNet模型经过1 000次训练后,损失值降至0.068,交并比达到94.60%;在不同电阻率、位置、形状的单、双异常体对比测试中,模型匹配度达到97.66%,误差低于0.257 m。【结论】结合水库大坝的实测数据试验,ARNet模型具备良好的泛化性能,较传统反演可实现对异常体的高精度智能识别,研究成果拓宽了深度学习技术在大坝安全领域的应用研究。