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2023年  第37卷  第1期

纺织化工与环境
甲烷干重整制氢催化剂抗积碳性能研究进展
闫金彪, 王莎, 张华荣
2023, 37(1): 1-6, 40. doi: 10.12299/jsues.22-0093
摘要:
现代工业制氢技术中,甲烷重整制氢具有反应物丰富、可利用性高等独特优势,尤其甲烷干重整(Dry Reforming of Methane, DRM)技术,以甲烷和二氧化碳为原料,兼具环境和经济效益,而催化剂积碳是影响DRM技术发展的主要问题之一. 从催化剂活性组分、载体和助剂方面,详细阐述催化剂组分相互作用、活性金属粒径、碱度、储氧能力和积碳类型对DRM催化剂抗积碳性能的影响. 分析发现活性金属和载体的强相互作用、双金属的协同作用以及较小的活性金属颗粒均有助于减少积碳和提高催化剂活性,提高催化剂的储氧能力能促进碳脱除,积碳类型及数量与载体密切相关,载体碱度适中有助于增强CO2的活化,提高催化剂抗积碳能力. 研究结果为甲烷干重整制氢催化剂的设计和优化提供参考.
计算机视觉技术在机织物结构参数检测中的应用
袁秀文, 罗健, 辛斌杰, 许颖琦
2023, 37(1): 7-11. doi: 10.12299/jsues.21-0290
摘要:
机织物密度和组织结构参数是纺织品检测的两个重要数据,其检测指标决定机织物产品的质量. 由于织物结构的复杂性,纺织检验领域中对机织物结构参数的检测仍然依赖于人工分析. 随着计算机视觉技术的发展,其在机织物结构参数检测中的应用不断有新的研究进展. 详细阐述近五年国内外机织物密度和组织结构两个重要结构参数自动检测的研究现状和研究不足,认为建立在客观评价基础上的计算机视觉技术在机织物结构参数检测领域具有良好的发展前景.
CoFe2O4/BiOI磁性光催化剂的制备及其六价铬去除应用
叶恒暄, 季璇, 李芷妍, 方青, 张慧青, 黄婷婷, 杨靖霞
2023, 37(1): 12-19. doi: 10.12299/jsues.21-0259
摘要:
水体中的重金属六价铬离子对人体、环境均有严重影响,其含量是水体质量优劣的重要指标之一,需要对其进行严格控制. 以BiOI为光催化剂,CoFe2O4(简称CFO)作为复合材料的磁性成分,合成CFO/BiOI纳米磁性光催化材料,研究不同摩尔比的CFO/BiOI对六价铬去除性能的影响. 研究发现,CFO/BiOI复合材料在六价铬催化去除中,表现出比纯CFO和BiOI更好的性能. 此外,CFO的引入赋予了材料磁性,可将催化材料通过磁力快速分离.
Bi2MoO6/ZnO复合材料的制备及光催化性能
龙盈桥, 葛建华, 宋凤革, 王丹, 王思尧, 王新, 孙彦刚
2023, 37(1): 20-26. doi: 10.12299/jsues.21-0280
摘要:
采用两步水热法合成由纳米片组装而成的三维Bi2MoO6/ZnO微花,通过调控复合物中Bi2MoO6,制备一系列不同摩尔比的Bi2MoO6/ZnO微花. 研究表明,Bi2MoO6/ZnO−10%复合材料在可见光照射20 min后,对罗丹明B(RhB)溶液的光催化降解率达到79.61%,相较于纯ZnO和Bi2MoO6,复合材料具有更好的光催化性能. 通过紫外可见光谱(UV−Vis)和室温荧光光谱(PL)分析推测,由于复合材料的光吸收范围提高和异质结的形成抑制了光生载流子的复合,进而提升了Bi2MoO6/ZnO微花光催化性能.
先进制造与智能控制
基于Prandtl−Ishlinskii模型的麦克斯韦磁阻驱动器率相关磁滞特性建模与分析
张旭, 赖磊捷
2023, 37(1): 27-33. doi: 10.12299/jsues.21-0307
摘要:
为克服麦克斯韦磁阻驱动器材料内部磁场强度与磁感应强度之间强烈的磁滞非线性以及大气隙下漏磁增加等因素引发的驱动器控制电压与输出位移之间的磁滞特性,提出一种率相关改进型Prandtl−Ishlinskii(P−I)模型对磁阻驱动器的磁滞特性进行建模. 分析磁阻驱动器结构及其磁路和磁力模型,同时搭建基于柔性机构的磁阻驱动微定位平台试验系统,验证磁滞模型. 为克服驱动器磁滞非线性,优化改进传统P−I模型,使其具有描述非对称率相关磁滞特性的能力,并利用粒子群算法完成参数辨识. 通过对比试验验证所建模型对于磁阻驱动器磁滞非线性的描述能力. 结果表明,不同频率输入信号下率相关P−I模型输出与实际输出之间的均方根误差均小于0.0049 mm,仅为整体行程的0.245%, 证明了该模型的有效性和高精度.
超薄板脉冲微束等离子弧焊熔池振荡特征
贾琪, 何建萍, 徐磊, 陶旭阳
2023, 37(1): 34-40. doi: 10.12299/jsues.22-0033
摘要:
由于熔池的振荡行为,熔池轮廓的动态变化具有一定的波动性. 基于视觉传感检测方法,研究0.1 mm厚超薄板不锈钢脉冲微束等离子弧焊接的熔池振荡行为,讨论焊接电流的不同脉冲参数对熔池振荡频率和振幅的影响. 结果表明,在基值电流和峰值电流作用期间,熔池的大小是小幅度波动的,这是由熔池振荡引起的;熔池的振荡频率在一定范围内随着脉冲电流的频率增加而增加,而熔池振荡幅度随脉冲电流频率的加大而减小. 熔池的振荡频率可以反映焊缝成形质量的好坏.
基于等厚未变形切削厚度残余应力预测
王卓, 曹珍珍, 杨青平, 刘钢
2023, 37(1): 41-47, 60. doi: 10.12299/jsues.22-0017
摘要:
机械加工引起的残余应力一直是制造领域关注的重点,表面残余应力状态能反映零部件性能与使用寿命. 为更好地了解铣削加工零件表面与次表面残余应力状态,将铣削不等厚未变形切削厚度转换为等厚未变形切削厚度进行微元铣削力建模. 通过仿真建立2D等厚未变形切削厚度模型研究切削钛合金时的温度,结合微元力与温度模型对铣削后加工表面残余应力进行预测,并将残余应力预测值、仿真值与实测值进行比较. 结果表明,残余应力仿真值与实测值的变化趋势基本一致,通过等厚未变形切削厚度建立的残余应力预测模型能够反映表面应力状态.
基于球头铣刀刀具姿态的铣削稳定性影响机理分析
许洋洋, 张立强, 植俊杰
2023, 37(1): 48-54. doi: 10.12299/jsues.22-0208
摘要:
铣削颤振不仅会导致加工零件表面产生振纹,降低加工零件的表面质量,而且会加剧刀具的磨损和降低机床的寿命. 针对加工过程中球头铣刀的刀具姿态对颤振的影响,构建刀具姿态影响下的铣削动力学模型,运用三阶牛顿−埃尔米特插值全离散法对铣削动力学模型进行求解,得到系统状态转移矩阵. 用Floquet理论判断铣刀在不同刀具姿态下的铣削稳定性,构建球头铣刀的刀具姿态稳定性预测图. 试验确定水平向上走刀方式稳定性最好,工件表面粗糙度最低,验证了稳定性预测图的有效性.
基于麻雀搜索优化算法分数阶PI的PMSM矢量控制
韩耀辉, 曾国辉
2023, 37(1): 55-60. doi: 10.12299/jsues.22-0016
摘要:
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)矢量控制系统转速环采用PI控制器难以满足系统动态响应速度快、鲁棒性强等要求,采用分数阶比例积分(Fractional Order Proportional Integral,FOPI)控制器,并利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化FOPI控制器参数. 通过搜索最优适应度的麻雀所在位置,得到控制器最优组合参数,选择时间乘以误差绝对值积分作为其目标适应度函数. 对SSA整定FOPI、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)整定PI参数的电机调速性能进行试验对比. 结果表明,SSA优化的FOPI具有增强鲁棒性和减小超调量的优势.
基于机器视觉的衬芯内径测量方法研究
范狄庆, 李晋鑫, 沙玲, 方宇
2023, 37(1): 61-67. doi: 10.12299/jsues.22-0368
摘要:
衬芯是汽车制动系统中连接刹车油管与制动器的重要零部件,其内径超差会严重影响车辆刹车性能. 针对人工测量衬芯内径尺寸方法效率低、精度差、检测标准不一致等问题,提出基于机器视觉的衬芯内径尺寸测量方法. 利用双边滤波、改进的Otsu阈值法和形态学方法对衬芯内径进行预处理和定位,采用一种改进的Canny边缘检测算子提取内径轮廓点,并基于Tukey权函数实现最小二乘法拟合圆以计算内径尺寸. 试验验证该检测算法的测量误差在 ± 0.01 mm之内,测量准确率为98.9%、漏检率为0、过检率为1.1%,能够满足企业的实际测量要求.
现代交通工程
基于神经网络的费托燃油发动机特性研究
武涛, 张武高, 彭海勇, 张海波, 缪雪龙
2023, 37(1): 68-75. doi: 10.12299/jsues.22-0140
摘要:
基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络强大的非线性逼近和自学习能力,设计3层网络模型,采集发动机台架试验数据作为样本进行模型训练和检验. 以发动机转速、转矩、供油提前角和以天然气为原料的费托燃油(GTL)与柴油混合燃料特性参数十六烷值、硫含量、芳香烃含量为输入,建立BP神经网络模型预测GTL发动机特性. 结果表明,采用该模型可同时预测GTL发动机功率、油耗、排温、HC、CO、CO2、NOx和碳烟排放等特性;与试验数据对比,预测结果的相对误差基本在5%以内,表明该模型具有较高的模型精度和良好的泛化能力.
V形支撑0号块有限元仿真研究
唐杨, 王国炜, 刘新, 王大为, 亓兴军
2023, 37(1): 76-82. doi: 10.12299/jsues.21-0245
摘要:
以某V形支撑连续刚构桥为工程背景,对V形支撑0号块进行施工阶段分析和施工工况分析. 计算分析得到如下结论:V形支撑0号块在施工过程中的应力满足规范要求,其施工过程中的受力特性可供设计和施工人员参考;V形支撑0号块对顺桥向水平位移和竖向位移较为敏感,在施工过程中应该注意结构的位移监测;施工工况分析的结果与更为真实的施工阶段分析的结果存在一定差距,在实际的工程计算中应尽可能采用施工阶段分析.
数理科学与应用
L−拓扑空间上的L−超算子
苏淑华, 李琪
2023, 37(1): 83-87. doi: 10.12299/jsues.21-0276
摘要:
基于L−拓扑空间和L−超群胚,定义L−超运算的(强) L−伪连续性,并由此构造L−拓扑L−超群胚. 结果表明,经典的拓扑超群胚是L−拓扑L−超群胚的特例.
基于正面信息源影响力最大化的舆情共演模型
李川, 王雅琼, 严瑛, 陈敬良
2023, 37(1): 88-95. doi: 10.12299/jsues.22-0210
摘要:
随着移动社交网络平台的普及,个体通过移动设备迅速地接收、传播和交流信息,也使得真假不一的信息在这些平台上广泛传播,加剧了危机传播的频度和广度. 基于正面信息源的影响力最大化,构建一个强关系与弱关系社交平台共演传播模型,以探索利用社交网络中的影响力个体来提升正面信息的传播效率. 系统仿真试验发现,信息对个体影响度及弱关系社交层的信息传播效率在网络舆情共演过程中起着关键作用,增加影响力个体的比例可以减缓或抑制舆情进一步发酵,从而提升公共危机管理水平.
基于CNN与注意力BiLSTM的轴承剩余使用寿命预测方法
郭玉荣, 茅健, 赵嫚
2023, 37(1): 96-104. doi: 10.12299/jsues.21-0244
摘要:
滚动轴承的剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测对于旋转机械的运行和维护具有重要意义. 以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法虽然可以从轴承振动信号中自动提取特征,却不能对特征进行自适应的选择以提高模型对重要特征的关注程度. 针对上述问题,提出一种基于CNN和注意力双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的轴承RUL预测方法. 首先通过CNN对振动信号进行空间特征提取;然后利用BiLSTM提取时序特征;接着利用注意力机制增强模型对重要特征的关注程度,并以全连接层作为解码器预测健康指标(Health Indicator,HI);最后利用加权平均法对HI预测值进行修正,并利用多项式拟合曲线进行RUL预测. 结果表明, 所提方法的绝对百分比误差比卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)低14.36%,比传统的自组织映射网络(SOM)低21.28%,可用于多故障模式下的RUL预测.