智能工程学院2020年至今共获得11项黑龙江省自然科学基金项目
 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:环形树脂基纤维复合构件的力学性能分析与试验研究

Mechanical performance analysis and experimental research offiber reinforced resinannularcomposite specimens

项目时间:2022年7月1日——2025年7月1日

项目编号:LH2022E094

项目成员:韩 蓉、王宝瑞、曹琳琳、王俊发、孙远君、

王宏宇、邓佳玉、孙一茜、罗迪

项目简介: 纤维增强树脂基复合材料因其优异的理化性能,已在航天、航空等诸多领域得到广泛应用。在其研发及应用过程中,必须对构件试样进行材料性能测试,以便为工艺方法和工艺参数的确定提供依据,其中,环形试样测试被广泛应用于原材料的选择与成型工艺设计,以及制品的性能评价,是衡量树脂基体与纤维的表面浸润性、界面粘结性及传递应力能力的重要指标。

本项目拟以纤维缠绕增强塑料环形试样为研究对象,借助有限元分析和断裂力学的方法,优化纤维缠绕增强塑料环形试样的制作方法,并探寻科学合理的试样剪切、拉伸的测试方法,尤其是构建层间的剪切强度、拉伸强度、拉伸弹性模量,及其中纤维的拉伸强度测试方法,并通过试验加以验证。研究结果将为航天发射载具的结构设计提供有价值的参考依据。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:钛/铝复合增材制造轻量化防护体的微结构控制策略及其特性研究

Study onMicrostructure Control Strategy and Properties of Ti/Al Composite Additive Manufacturing Lightweight Protective Body

项目时间:2022年7月1日——2025年7月1日

项目编号:LH2022E095

项目成员:李军、王磊、王海燕、耿海洋、姬风、王波、

项目简介: 轻量化防护是衡量军事装备先进性的重要指标之一,传统的防护装甲多采用增加材料厚度或叠层的方式来提高防护效果,但同时也增加了自身重量,极大的影响了军事装备的机动性能和运载能力,从而降低了其作战能力,制约了战略战术的执行。而现代战场环境条件恶劣且复杂多变,这就要求军备的核心零部件具有高性能和多功能化的特点,传统的单一材料、单一结构的零部件已经难以满足使用要求,而多材料复合结构增材制造技术能够结合不同材料的性能特点和结构力学特性,改善零部件的机械性能并增加附属功能,实现靶向设计,为轻量化防护装甲的设计和制造提供了新的思路。

本项目拟采用钛/铝复合结构增材制造技术开展对高性能轻量化防护体的微结构控制策略及特性的研究。主要包括钛/铝复合结构增材制造的工艺优化;建立钛/铝复合结构增材成形过程传热分析模型,提出其成分及组织的控制策略;分析总结钛/铝复合结构增材制造工艺-微结构-性能的影响规律及控制策略,为钛/铝复合结构增材制造技术的广泛应用提供理论基础。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:采煤作业粉尘运移机理与煤体润湿性研究

Research on the Mechanism of Dust Transport in Coal Mining Operations and the Wettability of Coal Body

项目时间:2022年7月1日——2025年7月1日

项目编号:LH2022E096

项目成员:王甜、李佳阳、邓佳玉、何相梓、魏庆媛、

刘锡明、赵英予

项目简介: 煤矿多采用井工开采,随着开采水平向深部延伸,地质条件复杂多变,深部地压造成煤炭粉化是矿井生产过程中粉尘急剧增加的重要原因。本项目以气固两相流理论和分子动力学为基础,确定粉尘粒子的运动特征和应力场特征,建立动力条件下粉尘运移理论模型;结合模拟巷道中粉尘温湿度监测,通过数值模拟验证粉尘运移动力学机理和尘源坐标判据,精准定位尘源坐标;开展不同压力条件下喷雾降尘试验,探索通过添加表面活性剂增强煤体润湿性实现高效降尘。研究成果可进一步深化粉尘运移机理认识,明确尘源坐标,为加强粉尘源头治理及增强煤体润湿性研究提供理论基础。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:石油钻机盘根盒耐磨防泄机理及关键技术研究

Research on the wear-resistant and anti-leakage mechanism and key technologies of oil drilling rig packing box

项目时间:2021年7月1日——2024年7月1日

项目编号:LH2021E093

项目成员:高宇博、李南南、汤凯、吴永志、周广超、

张晶、魏波、崔文韬、王秀莲、王储

项目简介:随着采出液含油率下降,抽油机光杆与盘根填料之间润滑能力变差,行程阻力加大,填料消耗造成密封失效,致使采出液出现超常泄漏现象,盘根使用寿命缩短,严重影响石油钻采生产效率和经济效益。

通过因果链分析及可行性方案比对可知盘根填料润滑性能及填料函自调节性能优劣是导致盘根盒泄漏主要因素。本项目拟在石墨烯半成品基础上,研究石墨烯材料载体扩散技术,实现与油脂/橡胶类盘根介质材料常温稳定结合。通过超系统进化法则、双参数MPV的S进化曲线,研制自适应填料函的石墨烯盘根合成填料。利用功能导向分析,研发一种用于新型井口密封保护层,用以封闭填料的表面,从微观角度提升填料硬度,减缓材料磨损。新型石墨烯合成盘根填料或填料添加剂将实现石墨烯效应持续缓释能力,减少光杆与盘根填料更换次数,增加抽油机运转时率。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:航空航天碳纤维复合材料超声辅助高品质双向制孔的切削机理研究

Research on cutting mechanism of ultrasound-assisted highquality

bidirectional hole making in aerospace carbon fiber composites

项目时间:2021年7月1日——2024年7月1日

项目编号:LH2021E094

项目成员:王昌红、魏庆媛、李军、王俊发、韩丽、

刘鸿媛、惠樊、刘诗琦

项目简介: 碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastics)具有比强度高、比模量大等优异的特点,被广泛应用于航空航天制造等领域。但CFRP是典型的难加工材料,在加工过程中极易出现刀具严重磨损现象,诱发制件出现分层、毛刺、撕裂损伤等加工质量问题,甚至有可能导致整件报废。本项目围绕航空航天领域用碳纤维复合材料的关键零件制造需求,开展超声辅助螺旋铣削CFRP的材料去除机理及切削力学研究,设计并制造具有 “逆向切削”功能的双向螺旋铣刀,制定新型刀具结构制造工艺适配性优化准则,突破CFRP高效、高品质切削的核心技术难题,提出超声振动辅助双向螺旋铣孔的新工艺策略, 实现碳纤维复合材料核心加工刀具设计与示范推广。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:基于三维深度学习的乳腺超声图像智能分类研究

Research on Intelligent Classification of Breast Ultrasound Images Based on 3D Deep Learning

项目时间:2021年7月1日——2024年7月1日

项目编号:LH2021F039

项目成员:王妍玮、李晓峰、赵媛媛、王黎明、马宪敏、魏艳波、郭云雨、陈佳坪、吴勇涛、郭文袖

项目简介: 近年来,乳腺超声三维影像进行早期乳腺疾病的筛查重要技术,但影像学对于乳腺超声影像分类技术无法满足精细化分类要求,易受医生主观因素的影响,导致分类结果精确度低,工作量大、耗时长。为此,对三维乳腺超声影像智能分类进行研究,对临床医学的发展具有重要意义,可充分提高现代医学超声影像诊断技术。

项目拟采用三维深度学习实现乳腺超声影像智能分类,提出一种新的三维深度学习乳腺超声图像的深度学习模型,通过卷积神经网络截取三维乳腺超声影像感兴趣区域,采用移动最小二乘形变方法对该区域数据进行增强处理,扩增超声数据集,避免数据过拟合,利用朴素贝叶斯分类器在规定时间内完成超乳腺超声影像的精细化分类,计算类别概率,扩增乳腺超声影像数据集;使用即时性SPODE分类器对分割后的超声影像进行精细化分类处理,实现超声影像优化分类,增强卷积神经网络的泛化能力,提高三维乳腺超声影像分割精度。

相较于传统的图像分类方法,可在较少的时间内实现三维乳腺超声影像智能分类,分类精度较高,且分类耗时短;能够充分满足用户需求。本研究成果的实现,能够为临床医疗发展提供更多的数据支撑,加快研究成果的转化速度,助推乳腺超声领域以及市场快速发展。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:油田采出液气液两相流分离机理及关键技术研究

Study on the separation mechanism and key technology of gas-liquid two-phase flow in oil field production

项目时间:2023年7月1日——2026年7月1日

项目编号:LH2023E093

项目成员:耿海洋、王波、李军、周玲玲、张岩、崔清

项目简介: 石油是现代工业不可缺少的“黑色血液”,它对一个国家经济与社会发展有着极为重要的影响,更是国家生存和发展的战略物资。随着油田开采进程不断加深,油田采出液含气对增加原油采收率和影响举升设备正常工作问题日益突出,因此,油田采出液防气、脱气装置的研发对国家安全稳定及工业发展具有重要意义。

目前由于采用气驱提高原油采收率及采出液伴生气的存在,使采出液成为气液两相流,受气液两相流发展限制,以往主要针对气液分离技术应用试验研究,而对井下气液两相流分离机理及气体在液相中的移运规律理论研究尚不完善,需深入探索。本项目对油田采出液含气情况下气液两相流分离机理及关键技术开展研究,分析采出液在含气条件下的气液两相流分离机理及特性,以及不同含气率条件下气相粒子在混合相中的移运轨迹及分布规律。提出采出液在含气条件下气液两相流流场模型,给出不同含气率对气相粒子在混合相中移运规律和分布的预测,研制适用不同含气量的井下旋流脱气装置,并验证流场模型和移运规律的正确性,为井下气液分离装置研发和提高采出液气液分离效率提供理论支撑。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:共融机器人三维视觉感知与交互关键技术研究

Research on Key Technologies of 3D Visual Perception and Interaction for Fusion Robots

项目时间:2023年7月1日——2026年7月1日

项目编号:LH2023E092

项目成员:何相梓、孙思文、魏庆媛、张蒙、王甜、李佳阳

项目简介:在新一轮技术革命的驱动下,共融机器人正在成为世界各国高科技竞争中的焦点。它在解决国家和社会发展面临的产业升级,社会老龄化,生产效益等诸多挑战中的作用越来越突出。然而,在面对复杂环境时,工业机器人的视觉感知和人机交互等关键技术与人们的期望仍然具有较大差距,迫切需要突破视觉感知技术来提升作业能力,确保生产安全。

本项目拟探索三维视觉注意显著度的计算方法,通过对复杂、多模态视觉感知与融合的计算,建立多尺度多模态条件下视觉显著性检测模型;基于构建的视觉注意机制,研究高精度人体检测方法,使得每一级网络仅关注感兴趣的视觉目标,对上一级网络的输出进行更精确的分类和定位,有效地提升人体关键点的检测精度。通过研究三维视觉感知的行为理解方法,提出一种动作关键点与多模态语义联合的映射方法,进行类人智能理解,并联合目标检测,动作识别,融合三维视觉注意力机制,建立人机安全的三维动作识别与行为预测模型,使得共融机器人在人机交互领域形成突破,提高了人机协作的安全性,推动了工业生产制造体系智能化升级,具有广阔的应用前景。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:冲击载荷下舰体含孔加筋板结构的破坏机理研究

Research on the Failure Mechanism of Reinforced PlatewithPre-formedHoleson Ships under Impact Load

项目时间:2023年7月1日——2026年7月1日

项目编号:LH2023E094

项目成员:魏庆媛、张宇、何相梓、姬风、韩蓉、王甜、周宴霈

项目简介:

海军是保卫国家海上安全、领海主权和海洋权益的重要保障。反舰导弹是海战攻防的重要武器,其研发具有重要的国防意义。反舰导弹在船体内爆炸后弹体碎片穿透周围加筋板,随后爆炸冲击波作用于加筋板造成船体结构毁伤。以往的研究主要针对完好的加筋板在冲击波载荷下的破坏机理,而对于含孔加筋板在冲击波载荷下的破坏机理研究极少,相关理论尚不充分。

本项目拟针对冲击载荷下含孔加筋板的破坏机理开展研究,分析单孔加筋板在冲击载荷下的应力集中及裂纹扩展规律,以及多孔加筋板裂纹导向与融合规律。提出冲击载荷下含孔加筋板破坏力学判据,给出加强筋对裂纹止裂、导向与贯穿规律,获得冲击载荷下多孔加筋板的裂纹导向、融合机制,为舰体结构爆炸毁伤评估提供理论基础,为反舰导弹研发与舰船毁伤防护提供理论支撑。

 

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:水下机器人对海底石油管道巡检的动态路径规划研究

Research on Dynamic Path Planning of Underwater Robots for Underwater Oil Pipeline Inspection

项目时间:2022年7月1日——2025年7月1日

项目编号:LH2022F039

项目成员:贾鸿莉、刘强、张仁丹、周卫东、贾士锋、

陈泮洁、朱哈南、魏艳波、牛志新

项目简介: 工业和信息化社会的进步,使机器人技术得到了前所未有的发展,越来越多的行业开始与机器人技术相结合。自主式水下机器人(AUV)在海洋的勘探与开发、军事、科学研究等领域应用日益广泛,高质量的规划路径对AUV安全航行和成功完成海底石油管道规划任务起到了至关重要的作用。

本项目以AUV路径规划问题为主线,分别从三维动态复杂水环境下路径规划、水下爬行机器人在复杂水底环境下路径规划、AUV遍历多目标点路径规划等角度进行深入研究,旨在改进粒子群优化算法,提高在水下路径规划时搜索实时性;设计一种水下动态避障算法,通过控制航速对水中动态障碍物进行有效避障,同时设计一种水下机器人运动控制策略,改进机器人在水下高速作业时的鲁棒性;对水下SLAM算法进行了改进,有效保证在水下定位石油管道,并准确构建水下海域环境。

 

黑龙江省自然科学基金项目

项目名称:寒地水稻秸秆还田质量评价及关键技术研究

Research on quality evaluation and key technology of

rice straw returning to field in cold area

项目时间:2020年7月1日——2023年7月1日

项目编号:LH2020E097

项目成员:邓佳玉、胡军、王俊发、高宇博、王甜、韩蓉、

曹琳琳、周玲玲、姬风、刘昶希、孙霖生

项目简介: 水稻是黑龙江省重要的粮食作物, 2018年年产量约2685.5万吨,相应产生大量水稻秸秆。将秸秆还田处理,不仅能防止传统秸秆焚烧造成的环境污染,避免秸秆打捆离田带来的运输成本高、安置不易及安全防火等困扰地方政府的难题,同时有利于解决我省土壤板结、黑土层变薄等问题,极大促进我省农业可持续发展。

本项目拟提出理论秸秆还田区的概念,结合积分、椭圆算法,计算还田秸秆在三维空间的分布情况,构建秸秆在田间分布均匀性评价方法。该方法可从水平、垂直平面对秸秆的三维空间分布特征进行表征,解决还田秸秆在土壤中实际分布情况无法评价的问题,不仅为秸秆还田质量评价提供理论依据,也为秸秆还田机具的设计、改进提供参考。此外,本项目还基于仿生学原理,通过分析土壤动物蜣螂体表的凸包结构和运动方式,设计动态仿生减粘降阻水稻秸秆压埋关键部件,形成农机水田作业部件动态仿生设计方法。通过仿真和田间试验揭示机械-土壤-秸秆相互作用机理,发展具有区域特点的秸秆处理机械化理论及技术,为农机与农艺的紧密融合提供理论依据和技术支持。

 

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