硬质合金刀具增材制造技术发展趋势和展望

摘要:综述了增材制造硬质合金刀具的两类技术路线:基于热成形的粉末床熔融技术路线和基于生坯冷打印、脱脂和烧结工艺的冷沉积烧结技术路线。粉末床熔融技术能够制备出接近理论密度的硬质合金刀具,但存在孔隙、裂纹、脱碳以及钴蒸发等问题,通过调整激光能量密度、扫描速度和粉末特性等参数能够显著改善打印件的质量;冷沉积烧结技术能够制备出表面质量优良且力学性能优异的硬质合金刀具,但存在黏结剂残留、制件收缩等问题,通过优化黏结剂种类、脱脂工艺和烧结温度等关键参数可以提高制件的密度和力学性能。同时采用真空烧结、热压、热等静压等热处理工艺能够进一步消除材料内部缺陷,提高刀具整体性能。

面向人本智造的人体运动数字孪生研究与应用进展

摘要:在工业4.0迈向工业5.0的过程中,以人为本的智能制造(人本智造)是智能制造的创新发展范式,旨在以人的福祉为核心价值,重塑人在生产制造过程中的主体地位,推进未来工业迈向以人为本、可持续性、韧性。对人体运动行为进行分析,是理解人的运动意图,推动人本智造创新发展的关键。以面向人本智造的人体运动数字孪生研究为切入点,梳理人体运动建模、人体运动感知、人体运动分析等使能技术及其研究进展。重点围绕单元级、产线级、车间级三个维度,讨论人体运动数字孪生在人本智造领域的典型应用。最后,对面向人本智造的人体运动数字孪生进行展望。

机器学习的发展现状及其在激光增材制造中的应用

摘要:激光增材制造技术可以快速制造出形状结构复杂且尺寸精度高的零件,被广泛应用于汽车、航空航天和医疗器械等领域。在激光增材制造过程中,为了得到性能更佳的合金和适用于不同材料的工艺参数,需要进行大量的反复试验,耗时且成本较高。机器学习通过输入试验数据和采用特定的算法,建立起能泛化的模型并通过自我更新和优化来不断提高结果的准确性,可以有效预测增材制造材料的成分、性能和缺陷,在高性能辅助材料开发方面具有广阔的发展前景。从上述三方面总结了近年来机器学习在激光增材制造中的应用实例,并提出了其未来发展的趋势及应用方向。

超高速激光熔覆技术研究现状及发展展望

摘要:作为电镀和热喷涂的替代技术,超高速激光熔覆技术自问世以来备受瞩目。通过与常规激光熔覆技术对比,阐明超高速激光熔覆的技术原理;与电镀、热喷涂、常规激光熔覆等技术对比,分析其技术特点和优势。从设备、材料、工艺、组织和应用等方面综述超高速激光熔覆技术的研究现状,分析该技术的不足,并对其研究及应用发展提出建议。

工业5.0环境下面向生产调度的人本融合技术

摘要:工业5.0 引领制造业向以人为本的智能制造(人本智造)变革,制造系统中不同岗位和角色的人展现出更多样化和更全面的操作、智能和社会属性。针对生产调度这一典型场景,在人-信息-物理生产系统(Human-cyber-physical production system,HCPPS)的语义下,定义感知层-认知层-决策层贯通的智造回路环,从环内操作人融合的适应性创新、环上决策人融合的智能化创新和环外社会人融合的可持续创新这三个角度,构建多层次人本融合框架;并分别提出面向操作人融合的适应性调度技术、面向决策人融合的人-机混合智能技术和面向社会人融合的可持续协同优化技术;最后,以飞机脉动总装线典型调度场景为案例,验证了所提技术的有效性,为实现工业5.0 的人本智造提供理论和技术实践参考。

表面织构电解加工技术研究进展

摘要:表面织构在能源、光学、电子、信息技术、生物和摩擦学等领域具有重要应用,其加工工艺是制造技术研究的重要内容。由于所加工表面织构具有无毛刺、翻边等优点,电解加工成为表面织构的重要制造技术方法和技术研究热点,故详细介绍了五种典型表面织构电解加工技术在方法创新、材料去除机制、加工过程建模及加工工艺等方面的研究进展,给出了电解加工表面织构的典型结构和材料,指出提高加工效率和加工自动化程度是未来表面织构电解加工技术的发展趋势。

人本智造:人体行为识别关键技术分析与展望

摘要:随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合,以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式,人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术,主要研究人体行为语义的智能识别与理解,展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨,有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先,以人体行为识别技术的发展脉络为基础,深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程,为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础;其次,针对工业场景的特殊需求,重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状;在此基础上,对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估,并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展;最后,结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术,展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。

管梁截面形状与尺寸的协同优化研究

摘要:管梁截面优化是汽车轻量化和性能设计的关键因素之一,管梁截面形状与尺寸的协同优化方法是底盘零部件设计的重要工作。本文提出了一种将形状和尺寸两种不同属性变量进行耦合的双超椭圆方程,并利用双超椭圆方程构建了任意曲边截面。针对任意曲边截面的优化,建立了截面自适应优化模型及多截面连续优化算法,该优化方法可自动进行形状优化、尺寸优化和形状等/变尺寸协同优化。对优化方案进行有限元分析显示,采用任意曲边截面优化得出的梁结构,梁横截面具有周向轮廓和厚度均匀过渡等优势,有效地减小了截面应力集中,提高了材料利用率,也为汽车机械零部件轻量化提供有效参考。

混凝土泵车臂架焊接有限元仿真分析

摘要:本文针对混凝土泵车臂架主焊缝焊接进行有限元分析,通过对比不同焊接顺序及焊接热输入仿真结果可知:焊接热输入和焊接顺序均对混凝土臂焊接变形均产生影响,其中焊接热输入对混凝土泵车臂架的变形影响更大,采用较小的热输入,同时采用焊接顺序为先焊接焊缝组1 再焊接焊缝组2 时的焊接工艺参数较优。

非侵入式脑机接口在机器人控制领域的研究综述

摘要:非侵入式脑机接口(Brain-computer interface, BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式,在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性,并深入探讨脑电信号的生理基础,阐明脑电图(Electroencephalography, EEG)以其无创性和便捷性成为BCI系统的常用测量手段。随后,分析了典型BCI 范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相关电位P300,以及结合多种范式优势的混合范式,展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外,系统地介绍了EEG 信号采集、预处理及模式识别的关键步骤,强调了深度学习在提高解码精度方面的作用,同时也指出了其面临的挑战,如数据量需求大和模型解释性差。最后,总结了BCI 技术的发展趋势和研究挑战,提出了推动非侵入式BCI 技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述,不仅对非侵入式BCI 技术在机器人控制领域应用进行了探讨,还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响,为后续研究提供参考和启发。