1、摩擦焊接与材料研究:冷却剂对焊接性能的影响

摩擦焊接与材料研究:冷却剂对焊接性能的影响

1. 会议与研究背景

2023年8月7日至8日,由马来西亚彭亨苏丹阿卜杜拉大学制造与机电工程技术学院组织的2023年创新制造、机电一体化和材料论坛(iM3F 2023)第四届会议召开。此次会议聚焦于制造、机电一体化和材料领域。会议共收到约95份投稿,经过单盲评审,48篇论文被推荐发表在《Springer材料会议论文集》上。这些论文均经过了由材料和制造工程领域专家组成的技术评审委员会的严格审查。会议上,多位教授的主题演讲为前沿问题带来了新的视角。

2. 制造与材料研究方向概述

会议涵盖了众多制造和材料相关的研究方向,包括摩擦焊接分析、轴向压缩加劲桁条圆柱的单扰动载荷方法应用、热交换器能源效率提升、激光焊接特性对电池应用中铜/铝搭接接头剪切强度的影响等。下面我们重点关注摩擦焊接分析中冷却剂对焊接性能的影响这一研究。

3. 摩擦焊接研究:冷却剂对焊接性能的影响
3.1 研究背景与目的

焊接技术在机械制造和日常生活中应用广泛,摩擦搅拌焊接(FSW)是一种通过施加压力使工件两端面摩擦生热的焊接技术,通常不需要填充材料、焊剂或保护气体。此前已有大量关于FSW的研究,不同的焊接参数和材料特性对焊接质量有显著影响。本研究旨在探讨油、水和空气三种冷却介质对采用摩擦搅拌焊接方法焊接碳钢的结果的影响,重点关注焊接材料的拉伸强度和硬度值。研究选用了ST 37碳钢和SS 304不锈钢进行摩擦搅拌焊接实验。

3.2 材料准备
  • 材料成分检测 :研究使用的材料为ST 37钢和SS 304不锈钢。在使用前
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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