40Cr钢磨削强化温度与冷却速度研究

以40Cr调质钢为磨削强化试验对象,进行了磨削强化温度的测量和冷却速度的确定,并对强化效果进行了分析研究。试验结果表明：预估温度与测量温度接近,可以获得所要求的磨削强化温度和冷却速度;获得了理想的强化效果,强化层平均显微硬度为HV670,厚度接近1．3mm,组织为细小的针状马氏体。     

缓进给断续磨削时射流冲击强化磨削弧区换热的实验研究

在缓进给磨削时烧伤机理分析的基础上,提出了高压射流冲击强化磨削弧区换热的创新构想,并通过缓进给断续磨削时施加侧向射流冲击弧区的磨削实验研究其换热效果。实验结果表明,射流冲击强化换热技术确是提高弧区换热效率的有效方法,且射流速度越高,换热效果越好。该研究将在解决难加工材料磨削烧伤领域具有广阔的应用前景     

基于示范主动采样的行为克隆方法

深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆算法,通过主动挑选示范起始状态来减小示范代价。该方法基于不确定性采样和不相似性采样两种策略,从状态候选集中挑选最有价值的状态作为起始状态,然后向专家查询固定长度的示范轨迹,希望从尽可能少的示范中学习出有效策略。在多个不同任务上的实验表明,本文方法可以用更少的示范轨迹进行行为克隆,降低了强化学习中的专家示范代价。     

凹坑强化传热的研究进展回顾

基于涡流发生的凹坑强化换热是一种新型高效的强化换热和冷却技术,其主要特点是传热强度大,流动阻力小,综合传热性能高.通过近十年来凹坑强化换热研究工作的回顾,介绍凹坑壁面的换热阻力特性和涡流结构,并讨论凹坑形状、深度和雷诺数等参数的影响.通过介绍凹坑在旋转通道、圆管和冲击耙面等不同情况下的换热阻力特性,以及与肋等的综合传热性能对比,旨在说明凹坑是一种很具潜力的新型强化换热结构,具有十分广泛的应用前景.      

绿叶WG-600涂层晶须强化硅基陶瓷刀片

美国绿叶公司最新推出的绿叶WG-600涂层晶须强化硅基陶瓷刀片,在高强度耐热合金材料精加工领域独占鳌头,与同类硅基陶瓷刀片相比,切削效率提高了6倍;与第1代晶须强化硅基陶瓷刀片WG300相比较,经过特殊涂层处理的WG-600刀片可以为耐热合金的精加工提供较完美的表面质量,省去手工抛光程序,寿命比WG300更长,同时减少换刀频率及降低工时.在加工过程中不用停机,一个刃口就可以加工完成一个工件,这对耐热合金的精加工至关重要.     

西门子先进技术在复合材料加工中的应用

在现代飞机结构中,铝质部件正在大量被强化纤维材料制成的复合材料零件所替代,其中多数是机身和机翼上的部件,这样大大地减轻了飞机重量,简化了装配和物流环节.     

开孔泡沫铜在池沸腾中的强化传热性能研究（英文）

多孔结构在池沸腾过程中的强化传热性能研究对热管理技术具有重要意义。本文在以去离子水作为介质的可视化热管装置中开展了泡沫铜池沸腾传热实验研究,分析了不同孔密度泡沫铜基本参数对强化传热的影响。观测研究开孔泡沫铜内部及表面沸腾现象,特别是气泡在泡沫铜三维骨架空间中的成核与逸出方式,对比考察了泡沫铜多孔结构孔密度与结构厚度对池沸腾传热性能的影响规律。结果表明,泡沫铜的孔密度和厚度对池沸腾传热特性具有较大影响,较高孔密度的泡沫铜因其多孔结构带来的大表面积与高孔隙率特征,在流固耦合界面可以形成大量的成核点,可以显著提高池沸腾的传热性能,使沸腾起始温度降低7～9℃,与光滑平面相比,传热系数达到2倍,展示出多孔金属的结构与表面优势。     

多智能体动态目标协同搜索策略研究

针对目前多智能体集群搜索采用的分区域巡逻策略在搜索具备躲避能力的动态目标时,在分区边界地带搜索效果不佳、巡逻规律易被掌握、无法应对单体故障导致的其管辖区域成为盲区等问题,提出了一种运用强化学习框架的协同搜索策略.该方法通过对作为搜索者的多智能体和随机生成并具有躲避策略的目标进行对抗训练,最终训练出能指导智能体行为的协同...     

基于改进型Stackelberg博弈的异构蜂窝网络干扰协调算法

本研究使用Stackelberg博弈模型来研究未来5G异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝之间的干扰协调问题.考虑到异构组网的限制,考虑了资源分配和功率控制进行分布式决策的干扰协调场景,将资源分配和功率控制问题转化为2步博弈:首先,由小蜂窝决策的跟随者博弈中,根据成本参数计算出小蜂窝链路的发射功率;其次,在宏蜂窝决策的领导者博...     

基于强化学习的多无人机避碰计算制导方法

针对大量固定翼无人机在有限空域内的协同避碰问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算制导方法.首先,将避碰制导过程抽象为序列决策问题,通过马尔可夫博弈理论对其进行数学描述.然后提出了一种基于深度神经网络技术的自主避碰制导决策方法,该网络使用改进的Actor-Critic模型进行训练,设计了实现该方法的机器学习架构,...