基于工程应用与创新能力培养,构建现代分析测试技术研究生“专业实践”教学体系

利用分析测试中心现有设备及条件,构建现代分析测试技术实践教学基地;围绕材料组织结构观察与分析、力学性能测试与分析、物理特性测试与分析等仪器模块开展"专业实践"教学,设计实践教学内容,确定工程应用与创新能力培养的实践教学管理模式和运行机制。通过专业硕士培养试点表明:学生执行标准、计量认证和实验室规范管理的意识得到加强,学生综合理解和运用分析测试设备的能力得到强化,学生利用所学课程知识进行实验设计和科学研究与工程应用能力得到提高。     

航天企业六西格玛管理实践与应用

介绍某航天企业在六西格玛(6σ)管理推行工作中的一些经验做法,详细阐述六西格玛导入、推行历程、项目开展等各阶段的工作内容以及选择项目实施流程、常用的工具与方法,并举例将应用的情况及取得的成效作了说明。     

产品数字化设计中的标准化工作

从规范统一性要求、标检方式方向的转变、审批流程的调整、更改控制及有效性管理等方面对产品数字化设计的标准化工作进行分析探讨.     

锂离子电池极片涂层厚度在线测量系统

锂离子电池极片涂层厚度的实时高精度测量是实现对锂电涂层厚度控制的前提。针对在生产过程中的锂离子电池极片涂层厚度动态、非接触、高精度的测量要求,设计了一种基于非接触式电容传感器进行微位移测量的在线式测量系统。介绍了传感器结构及测量电路基本原理,搭建了适用于锂离子电池极片涂层厚度测量的硬件系统,开发了可用于数据采集、线性校正、数据记录的基于虚拟仪器技术的测试系统。经测试,该传感器的分辨力为0.1μm,现场长期运行证明该系统满足生产的测量要求。     

一台用于高超声速炮风洞的三分量铰链力矩天平

本文介绍一种用于脉冲型高超声速风洞中的无挠性结构,并带有惯性补偿的铰链力矩三分量压电天平。在科学院力学所 JF-4B 炮风洞中进行了实验,文中给出其天平静校精度和实验结果。验证了天平的机械结构,灵敏度和补偿系统均满足设计要求,能成功地用于机动弹头控制翼气动力的测量。     

汽车车身板用6022铝合金组织及性能研究

通过金相观察、能谱分析以及力学性能分析,研究了Mg,Si等合金元素对汽车车身板用6022铝合金的显微组织、力学性能的影响,探讨了热处理工艺对板材力学性能的影响规律.实验结果表明:Mg,Si含量的增加可以促使合金中的一次相增多,提高合金的强度,但含量过多时会降低合金的塑性;Mg/Si比控制在合适的范围内才能使合金获得较好的强度和延伸率的匹配.时效处理有助于合金中Mg2Si等强化相的析出,改善板材强度和延伸率.固溶后立即进行人工时效可明显提高强度,但延伸率有所降低.适当地延长自然时效时间,可在提高合金强度的同时保持较高的延伸率.     

飞机复杂系统故障诊断的灰色粗集推理方法

传统的复杂系统故障诊断规则不易获取且方法单一,不能满足系统维护要求.文中全面考虑复杂系统诊断的数据来源,用灰色关联理论降低系统复杂性并通过粗糙集约简数据的思想实现灰色粗集推理.基于灰色粗集推理方法实现了故障诊断规则的获取,并通过实例验证方法的可行性,结果明显优于神经网络算法,可有效提高诊断效率.     

高焓风洞中带翼钝锥体尾流电子密度的测量与分析

报道了在爆轰驱动高焓激波风洞中开展带尾翼钝锥体电子密度测试的相关研究工作进展.试验气流为4km/s,密度为0.001kg/m3.诊断尾翼对尾流的影响时,为不影响流场并获得足够的空间分辨率采用针状静电探针;实验结果给出带尾翼模型对尾流电子密度影响的定量结果及受影响的空间区域.     

GNSS遥感探测卫星星座设计

随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)掩星大气探测技术的兴起,GNSS遥感探测数据在气象数据资源中逐步占据重要地位,但是目前的掩星探测数量远不能满足数值天气预报等应用的需求,未来更需要充分利用GNSS信号资源,开展更大规模的GNSS掩星卫星星座探测.本文以...     

粉末床激光成形熔池辐射强度信号的机器学习

粉末床熔融成形（PBF）的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数（部分偏离工艺窗口）实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数（如激光功率高、中、低）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常（辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态）;二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量（密度、表面粗糙度）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明：对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。