摘要：采用PSO-BP和GA-BP混合算法的人工神经网络模型预测了选区激光熔化成形GH3625高温合金的残余应力。通过响应面法为实验设计生成样本集,以激光功率、扫描速度和扫描间距作为模型的输入层,以残余应力作为模型的输出层进行预测优化。采用相关系数R^(2)和平均绝对相对误差e_(AARE)评价指标对预测模型进行了验证和对比分析。结果表明:BP、 GA-BP和PSO-BP神经网络模型均能够较好地预测不同工艺参数下GH3625高温合金的残余应力,且通过算法优化后的BP神经网络具有更高的预测精度。其中GA-BP神经网络对选区激光熔化成形GH3625高温合金残余应力的预测精度最高,模型性能更优越,其相关系数R^(2)和相对平均绝对误差e_(AARE)分别为0.909和2.06%。

摘要：针对传统的齿轮参数检测中测量不便、效率低和人机交互不强等问题,以LabVIEW为开发平台,利用虚拟仪器技术、图像处理技术和机器视觉技术,设计一种基于机器视觉的齿轮参数检测评定系统。系统具有齿轮图像采集、图像处理、系统标定、轴孔中心检测以及齿轮参数检测评定等功能,可测量评定齿轮齿顶圆、齿根圆、单个齿距偏差f_(pt)及齿距总偏差F_(p)、公法线长度偏差等。采用0级标准量块对系统进行标定,并对设计的系统进行了测试和对比,通过将检测结果与齿轮的设计理论值进行对比评定系统的准确性。结果表明:该检测评定系统界面友好、易扩展、效率高、操作方便,并可对采集数据进行自动保存、回放和齿轮参数可视化评定。

摘要：在分析当前离散制造系统智能控制、基于数据知识化的制造资源智能化配置、数据与知识驱动算法迭代演进方面所面临挑战的基础上,提出一种数据-知识混合驱动的离散制造系统智能控制体系构架,并进一步分析数据-知识混合驱动在制造系统的多维运作机理。进而,针对架构操作层制造资源端,结合信息物理系统和工业物联技术,设计一种基于操作层与算法层动态交互的制造资源端配置方法。针对架构算法层中数据驱动与知识驱动算法固有优缺点,提炼出数据-知识混合驱动算法在离散制造场景的三种应用模式。所提体系和策略可为新一代离散制造系统的智能控制提供一种理论参考。

摘要：以TA15钛合金筋板特征构件为研究对象,首先,采用图像感知的实时监测方法,通过对图像进行捕捉获得任意时刻下的筋槽充填状态,并结合有限元模拟研究了筋槽中的材料流动及充填规律;其次,基于RSM-GA构建了双响应面回归模型,以此优化设计坯料尺寸参数,并利用GA优化算法开展智能决策;同时,建立不同坯料对筋槽充填的BP神经网络智能预测模型,配合PSO算法的智能决策进行稳健优化求解;随后,通过对比两个模型的优化解,得出RSM-GA模型精度较高且优化解的充填效果更好;最后,利用图像感知进行RSM-GA优化结果的物理实验模拟验证,证实了该研究在获得最佳筋槽充填的同时,可弱化坯料优化设计中不确定性因素波动的影响。

摘要：智能车在动态环境中的轨迹规划须具备良好的舒适性及安全性,离散采样轨迹规划算法具有实时性高、多目标最优等优点而被广泛研究和应用,但在仿真及实车测试中发现,典型的基于多项式优化求解的离散采样局部轨迹规划结果在换道等瞬态过程存在一致性较差的问题。本文针对性提出一种考虑一致性评价的“拼接+强规划”轨迹规划算法。具体而言,根据自车状态截取历史轨迹为当前周期拼接轨迹,结合拼接轨迹和轨迹末状态采样点生成基于多项式的候选轨迹簇作为轨迹强规划阶段,再基于轨迹横向偏差设计轨迹一致性评价函数以从轨迹簇中选取较高一致性的最优行驶轨迹。经仿真和真实道路场景实车验证,表明所提出的轨迹规划方法在满足轨迹安全性、平顺性、舒适性要求的基础上提高了智能驾驶车辆行驶轨迹的整体一致性。

摘要：目的比较Arrhenius方程和机器学习方法在TC21钛合金本构模型建立中的优劣,为TC21钛合金在实际工程应用中的性能预测、优化设计和安全评估提供理论指导。方法通过使用Gleeble-3500热模拟机,获取了锻态TC21钛合金在不同温度和应变速率下的真实应力应变数据。基于实验结果,分别采用Arrhenius方法和支持向量机方法建立了相应的本构模型。相较于基于热力学原理的Arrhenius本构方程,采用支持向量机方法的本构模型更为先进。该模型能够从有限的数据中深入挖掘材料性能与温度、应变速率之间的复杂非线性关系,从而更准确地预测TC21钛合金在不同条件下的力学性能。为了全面评估这2种模型的预测准确性,计算了它们的模型相关系数和均方根误差。结果研究结果表明,基于机器学习的本构模型在预测TC21钛合金的应力应变行为方面展现出显著的优势。其相关系数高达0.9774,远高于Arrhenius模型的0.9317。在评估预测精度的均方根误差上,机器学习方法也表现出色,仅为5.49,相较于Arrhenius模型的20.67显著降低。结论利用机器学习方法建立的TC21钛合金本构模型具有更高的精度和可靠性。在实际工程应用中,这将为钛合金的性能预测、优化设计和安全评估提供更为准确的科学依据。

摘要：目的解决5A02铝合金Y型管在内高压成形过程中易出现破裂和内凹缺陷的问题,以获得最佳成形质量的管件,对成形中的补料比和反冲推头倾角进行研究。方法使用内高压成形机进行实验,分析了管件的表面质量、管件壁厚分布情况,研究了补料比和反冲推头倾角对Y型管成形质量的影响。选取端面倾角大小分别为0°、13.5°、27°的反冲推头进行实验,设计了1.5∶1、2∶1、2.5∶1和3∶14组补料比进行对比分析。结果比较3种不同反冲推头成形得到的管件,通过对支管成形效果的分析,确定13.5°为最佳反冲推头倾角;补料比在1.5~2.5时可成形出Y型管,补料比为2∶1时,Y型管成形质量最好。为获得成形质量高的Y型管,需选择补料比为2∶1的加载路径和端面倾角为13.5°的反冲推头进行实验。结论采用合适的反冲推头端面倾角,既可以使Y型管获得理想高度的支管,又可有效地抑制成形中期支管出现的破裂缺陷;选择合理的补料比可以避免过渡圆角内凹缺陷,也可以改善Y型管的壁厚分布情况,进一步提升管件最终的成形质量。

摘要：以某TA15钛合金框为例,采用数值模拟、响应面分析及物理模拟实验相结合的方法对预锻成形的初始毛坯形状尺寸进行了优化。构建了初始毛坯的参数化几何模型;建立了预锻成形有限元模型和响应面实验方案;以型腔各区域同时靠模为目标,根据不同初始毛坯的模拟结果,建立毛坯几何尺寸与模具型腔充填之间的定量关联关系,并通过极值求解计算出最优毛坯几何尺寸;最后采用有限元模拟和物理模拟实验验证了初始毛坯优化的可靠性和准确性。结果表明,该方法能有效克服大型复杂钛框预锻成形中常见的填充不满、成形载荷过大等问题,实现预锻件在型腔不同区域同时靠模。

摘要：本课程教学改革立足新工科建设,以工程教育为导向,结合学校“航空特色鲜明,工科优势突出”的办学定位,坚持以学生为中心,利用现代信息技术手段,基于OBE理念采用启发式、任务驱动式、问题探究式等多种教学方法,旨在提高课程目标达成度。通过对近3年材料成型与控制工程专业本科生成绩分析,着眼于解决目前课程体系同质化、教学方法单一化、课程质量不高的问题,促进形成“夯实基础、强化实践、学研结合、突出创新”的课程教学定位。实现课程资源共享及师生交流互动,达到丰富教学内容、优化教学过程设计、增加教学过程吸引力、培养学生创新意识的目的。

摘要：针对互换性与技术测量课程中圆度误差评定传统实验教学中学生不易理解掌握、评定误差大的问题,利用虚拟仪器平台进行实验教学设计,基于LabVIEW技术构建集数据采集、保存、评定功能于一体的圆度误差评定开放性实验教学平台系统,系统给出了圆度误差中最小二乘圆法的评定结果,可显示采样点的轮廓曲线、最小二乘圆半径、最小二乘圆圆心坐标、最小二乘圆轮廓、采样点的数值和圆度误差,实验平台具有界面友好、易扩展、测量精度高及可视化的优点,相对于传统的实验平台,基于虚拟仪器的实验平台增强了学生对评定方法原理、工作台的构建、数据采集、数据标定及误差评定整个测量评定过程的理解,使学生能更好地理解测量原理及参数的评定过程,通过实际操作与计算机虚拟平台结合的实验教学方式,以更加直观、形象的教学方式培养学生的设计能力和实践创新能力,为实验提供了新的平台,改进了教学的内容,体现了教学的开放性,提高了工程测试技能训练素质,有利于学生综合和创新设计能力的培养。