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化学与材料科学

  • Se掺杂La_2S_3材料的制备及析氢性能的研究

    张影;文亚东;侯伟莉;俞珍;孙宇峰;梁丹丹;

    通过水热法在碳纤维纸上合成一系列La_2S_(3-x)Se_x(x=0、0.15、0.2、0.25、0.3、3)化合物,探索最佳的Se与S的比例,并将其应用于电解水制氢催化中,碳纤维纸的应用不仅可以增强电子传递速率还可以减少产物堆积,进而暴露更多活性位点。结果表明,在酸性条件下,x=0.2时,La_2S_(1.83)Se_(0.078)电催化剂具有最高的比表面积,且表现出优异的催化活性和稳定性,当电流密度为10 mA·cm~(-2)时,过电位为250 mV,电荷转移电阻为4.5Ω,Tafel斜率为62.23 mV·dec~(-1),且在经过3 000圈CV循环测试后,过电势仅增加了23 mV。

    2023年06期 v.38;No.145 1-9+24页 [查看摘要][在线阅读][下载 887K]
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  • 选区激光熔化制备Mo颗粒增强316L不锈钢成形工艺及组织性能研究

    杨利军;王文果;王朝龙;宋子良;张振猛;吴锡辉;朱协彬;陈志浩;

    基于选区激光熔化(SLM)工艺,以高熔点、低激光吸收率的金属Mo颗粒为增强体成功制备出金属-金属基颗粒增强不锈钢材料。当激光功率为230 W、扫描速度为730 mm/s时,此时成形的Mo/316L不锈钢复合材料致密度最高,并可观察到大量球形Mo颗粒均匀分布于金属基体中。熔池中悬浮Mo颗粒的存在一方面加大了熔体冷却速度、过冷度和形核率,另一方面部分Mo元素融入316L金属基体中导致了铬当量Cr_(eq)值的增大和Ni_(eq)值的减小。当Mo颗粒加入量为2wt.%时,金属基体保持奥氏体相为主,晶粒明显细化和等轴化。抗拉强度提升10.77%的同时,断裂延伸率基本保持不变;当Mo颗粒加入量为6wt.%时,金属基体则从纯奥氏体结构转变为以铁素体为主的铁素体-奥氏体双相结构,材料屈服强度进一步提升46.5%,断裂延伸率为20.5%,仍保持有良好塑性。

    2023年06期 v.38;No.145 10-17页 [查看摘要][在线阅读][下载 948K]
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  • 420不锈钢激光选区增材件的激光焊接组织和拉伸性能

    张晨阳;刘明朗;黄仲佳;周晓宏;赵禹;鲍正浩;陶靖;王刚;

    随着增材制造的不断发展,420不锈钢增材制造件的焊接研究变得越发重要。因此,研究了420不锈钢激光选区熔化增材制造件的激光焊接接头的微观组织和焊接件的抗拉性能。结果表明,420不锈钢增材件具有良好的激光焊接成形性能,焊缝区组织细小,焊接热影响区组织粗化不明显,增材件受到激光焊接的热影响较小;增材件焊接件的断裂表现为脆性断裂,抗拉强度高达600 MPa以上,高于420不锈钢轧制试样焊接件的抗拉强度;增材件激光焊缝区的硬度低于母材的硬度。

    2023年06期 v.38;No.145 18-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 740K]
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机械与车辆工程

  • 基于特征线重合的测量系统与机器人坐标系对齐方法

    方鹏;王海;

    为了提高测量过程中测量系统与机器人之间坐标系转换的精度,结合机器人的结构特点,提出了一种基于特征线重合的坐标转换方法。针对激光跟踪仪测量的坐标数据,求解坐标点云最小闭包球,同时在两个不同的坐标系下的点云中提取对应的特征线。根据空间几何关系,通过一系列的旋转和平移变换使特征线对应重合。利用矩阵变换理论得到变换矩阵,实现坐标系的转换。实验结果表明:相对于一些随机点多点拟合坐标系转换方法,该方法X、Y、Z方向的综合e_(RMS)误差仅为0.282 9 mm,综合误差降低超过了10%。该坐标系转换方法可有效提高坐标系转换精度,提升工业机器人测量过程中坐标系的转换精度。

    2023年06期 v.38;No.145 25-36页 [查看摘要][在线阅读][下载 514K]
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  • 考虑多齿廓偏差的大重合度齿轮动态特性研究

    徐锐;王子辉;陈晴晴;潘家保;张靖;李浩;

    齿廓偏差是引起传动系统产生振动和噪声的主要因素之一,为了有效探究齿廓偏差对大重合度齿轮动态特性的影响,本文在充分考虑参与啮合轮齿齿廓偏差特点的基础上开展了大重合度齿轮动态特性研究。通过分析大重合度齿轮的啮合特点,构建了考虑不同轮齿啮合状态的大重合度齿轮多齿动力学模型。在考虑齿廓偏差构成特征的基础上,利用齿面接触分析(TCA)方法对产生的啮合误差进行了求解,并将其求解结果引入到大重合度齿轮多齿动力学模型,形成了考虑多齿廓偏差的大重合度齿轮动力学特性分析方法。在充分考虑每对轮齿齿廓偏差的基础上,分析了不同因素对大重合度齿轮动力学特性的影响。结果表明,本文的研究方法能够充分考虑到参与啮合轮齿不同齿廓偏差带来的影响,为进一步提高大重合度齿轮动态特性分析的有效性提供了参考。

    2023年06期 v.38;No.145 37-46页 [查看摘要][在线阅读][下载 964K]
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  • 套筒式永磁调速器磁热耦合分析及退磁特性研究

    朱永隆;王海;杨春来;王雷;桂劲松;谭铁龙;

    为研究套筒式永磁调速器零部件温升特性对其传动性能的影响,本文运用磁热双向耦合的方法对套筒式永磁调速器在运行时的温度场进行数值仿真分析,并在此基础上分析了永磁体温升退磁效应对永磁调速器传动性能的影响,最后搭建试验平台进行实验验证。分析结果表明,当N48SH永磁体温度由20℃上升至140℃时,永磁调速器的输出转矩下降了29.09%,解释了永磁调速器的温升特性与系统传动性能之间的联系,为套筒式永磁调速器的优化设计和性能预测奠定了基础。

    2023年06期 v.38;No.145 47-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 693K]
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自动化与信息工程

  • 融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进

    李明好;陈孟元;贡鹏昊;龙海燕;

    针对视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法在相机快速运动中容易导致图像模糊,以及在稠密场景中线特征提取易造成信息冗余等问题,提出一种融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进。该算法首先利用前后图像帧之间特征点数量信息对模糊图像进行筛选,并使用高斯模糊进行优化处理,得到匹配效果更佳的图像帧。然后利用点特征信息判断是否引入线特征,并引入图像像素梯度密度对LSD(Line Segment Detection)线特征进行多维优化,提取出稳定线特征以提高后续匹配质量。最后结合点线特征误差构建误差函数,最小化投影误差提高位姿估计精度。算法在TUM数据集下进行测试,实验结果表明本算法可以有效提升特征提取的稳健性,进而提高相机位姿估计与建图的精度。

    2023年06期 v.38;No.145 55-63+71页 [查看摘要][在线阅读][下载 731K]
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  • 基于面部多特征跨层融合网络的驾驶员疲劳检测方法

    徐文奇;胡耀聪;

    针对现有驾驶员疲劳检测很大程度依赖于局部疲劳相关信息提取而导致检测准确度不足的问题,本文提出了一种基于面部多特征融合的驾驶员疲劳检测算法,能够对整体面部疲劳状态进行特征学习,从而实现更精确的驾驶员疲劳状态检测。提出的驾驶员人脸疲劳检测算法包含3个步骤:首先使用MTCNN网络检测面部关键点并截取脸部、眼部、嘴部图像区域;其次设计一种面部多特征跨层融合网络,实现不同面部区域之间的信息交互与疲劳相关特征提取,进而通过多标签分类对单帧图像面部疲劳相关属性进行识别;最后使用LSTM对长时间序列进行建模,实现最终的驾驶员疲劳状态检测。本文提出的驾驶员疲劳检测算法在NTHU-DDD数据集进行了测试,对比实验验证了该方法的可行性和有效性。

    2023年06期 v.38;No.145 64-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 476K]
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数理科学

  • 随机脉冲控制下领导-跟随的多智能体系统一致性研究

    韩曼利;吴小太;

    针对一类非线性领导-跟随多智能体系统,研究随机脉冲控制下多智能体系统的一致性问题。由于脉冲控制在实际系统中,常常会受到各种随机因素的影响,并导致脉冲控制强度发生改变。因此,本文通过引入随机变量,设计了具有随机脉冲强度的分布式脉冲控制协议。随后,利用随机分析的方法给出了在随机脉冲控制下领导-跟随多智能体系统达成一致的充分条件。最后,作为特例还给出了拒绝服务攻击下领导-跟随多智能体系统的一致性准则。

    2023年06期 v.38;No.145 72-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 194K]
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  • 双调节因子的渐进插值Loop细分方法

    时明珠;刘华勇;

    针对逼近型Loop细分方法产生的极限曲面易凹陷收缩等问题,本文提出了双调节因子的渐进插值Loop细分方法。该方法分别在两步Loop细分方法、渐进迭代过程中引入不同的调节因子,使生成的极限曲面插值于初始控制网格的全部顶点,同时又具有收敛性、局部性和全局性,不仅可以灵活地对极限曲面的形状进行控制,而且一定程度上扩大了形状的可控范围。从数值实验可以看出,该方法通过改变双调节因子的值,可以较好地保留初始三角网格的特征,且生成的极限曲面收缩程度较小,是可行有效的。

    2023年06期 v.38;No.145 77-83+91页 [查看摘要][在线阅读][下载 596K]
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  • 数字图像修复的DI-StyleGANv2模型

    王坤;张玥;

    当数字图像存在大面积缺失或者缺失部分纹理结构时,传统图像增强技术无法从图像有限的信息中还原出更多所需的信息,增强性能有限。为此,本文提出了一种将解码信息与StyleGANv2相融合的深度学习图像修复方法——DI-StyleGANv2。首先由U-net模块生成包含图像主信息的隐编码以及次信息的解码信号,随后利用StyleGANv2模块引入图像生成先验,在图像生成的过程中不但使用隐编码主信息,并且整合了包含图像次信息的解码信号,从而实现了修复结果的语义增强。在FFHQ和CelebA数据库上的实验结果验证了所提方法的有效性。

    2023年06期 v.38;No.145 84-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 539K]
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