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    图片丢失啦 《上海交通大学学报》2022年“材料科学与工程”专题

    该专辑汇总了2022年《上海交通大学学报》出版的12期文章中材料科学与工程领域的文章。以期更好地服务高校师生及众多研究所科研人员,促进最新学术成果的传播。
    欢迎相关领域的各位学者下载、引用!

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    1. 碳纤维增强热塑性复合材料与高强钢的电阻单元焊
    王烨成, 李洋, 张迪, 杨越, 罗震
    上海交通大学学报    2022, 56 (10): 1349-1358.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.271
    摘要674)   HTML138)    PDF(pc) (47715KB)(560)    收藏

    利用电阻单元焊(REW)实现了碳纤维增强尼龙6复合材料(CF/PA6)与TWIP980钢的高强度连接.使用304不锈钢铆钉作为辅助单元,研究了焊接电流与焊接时间对接头力学性能的影响.得到强度不同的4种失效模式,分析了接头的微观组织以及CF/PA6与铆钉和钢板界面微观形貌.CF/PA6具有远低于高强钢的熔点和热导率,使得CF/PA6在焊接中极易发生过热分解.在保证形成一定尺寸熔核的同时,避免或减少CF/PA6的分解是CF/PA6高强钢电阻单元焊能够成功实施的关键.通过采用大焊接电流、短焊接时间这种较“硬”的焊接工艺,可以在获得较高强度接头的同时,降低CF/PA6的分解.基于接头失效载荷,确定了本研究条件下的焊接工艺窗口.该工艺对焊接时间的变化敏感,许用的焊接时间窗口窄.在焊接工艺窗口内,仍无法完全避免CF/PA6的分解.有必要对焊接过程温度场和熔核形成机理等开展进一步研究.

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    2. 反向传播神经网络联合遗传算法对复合材料模量的预测
    王卓鑫, 赵海涛, 谢月涵, 任翰韬, 袁明清, 张博明, 陈吉安
    上海交通大学学报    2022, 56 (10): 1341-1348.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.126
    摘要732)   HTML127)    PDF(pc) (2532KB)(480)    收藏

    为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性.

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    3. 基于失真信号滤波算法的送丝速度检测方法
    乐健, 刘一春, 张华, 陈小奇
    上海交通大学学报    2022, 56 (10): 1334-1340.   DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.270
    摘要544)   HTML83)    PDF(pc) (20772KB)(327)    收藏

    送丝速度对焊接质量具有重要影响,为了实现机器人智能焊接,需要研究送丝速度的精确检测方法.首先,研究了送丝速度检测的工作原理,实现送丝速度在线检测.然后,设计出了一种送丝速度检测系统硬件,将送丝速度传感信号无线传输给焊接机器人.最后,研究了基于失真传感信号滤波算法的送丝速度检测方法,主要包括相邻送丝速度传感信号不会发生突变原理、多个传感信号丢失且相邻检测量未发生突变的干扰信号消除算法以及送丝速度检测方法.实验结果表明,利用设计的送丝速度检测算法及系统,可以消除原始送丝速度传感信号中的主要噪声,提高送丝速度检测的精度,并可使机器人焊接后焊道的宽度不受焊接电流变化的影响.

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