补焊对6005A-5083铝合金焊接接头组织与性能的影响

为验证补焊工艺对6005A-5083焊接接头的力学及耐蚀性能的影响,通过金相显微镜、扫描电镜、硬度计、慢应变速率拉伸试验机等仪器对焊接接头的微观组织及性能进行测试分析.结果表明：补焊前后,焊接接头的组织、硬度分布规律没有明显变化;焊缝区、5083基材侧热影响区、6005A侧热影响区的宽度分别为10, 10, 35 mm左右,且显微硬度上存在明显的软化区;补焊前后,焊接接头的抗拉强度、屈服强度及伸长率分别为181 MPa, 115 MPa, 7.2%及183 MPa, 116 MPa, 8.9%;经补焊后,接头的晶间腐蚀敏感性略有增加;补焊前后,焊接接头均未表现出明显的应力腐蚀敏感性.     

基于BS-TabNet和LSSA的车架智能轻量化设计

为解决传统牵引车车架轻量化设计中设计周期长、设计难度较大和过分依赖工程师经验等问题,提出了一种智能轻量化设计方法.首先,通过试验设计 （Design of Experiments, DOE）联合仿真获取车架性能表格数据.其次,基于TabNet算法、贝叶斯优化算法和沙普利增量解释理论 （SHapley Additive exPlanation, SHAP）构建出BS-TabNet模型,用于学习车架性能表格数据,生成车架代理模型.最后,采用莱维飞行策略对麻雀搜索算法 （Sparrow Search Algorithm,SSA）进行改进,得到莱维麻雀搜索算法 （Levy Sparrow Search Algorithm, LSSA）,用于求解车架轻量化任务,找到最优车架结构参数.相较于传统机器学习算法,BS-TabNet模型在准确性、稳定性和可解释性三个方面都有着更高的评价,其准确度达到了0.98左右,稳定性提高50%以上,而且具有更强的可解释能力,解决了深度学习在表格型数据上表现较差的问题.相较于传统群智能优化算法,LSSA算法能够寻找到更好的优化结果,在满足其他性能要求的同时,实现了车架质量减轻5.64%的轻量化效果.智能轻量化设计方法将人工智能与车架轻量化设计相结合,能够节省大量设计时间,提高设计效率.     

创新驱动职业院校深度产教融合的路径研究——以湖南铁路科技职业技术学院为例

针对当前职业院校深度产教融合实践中遇到的现实困境,寻找创新驱动与产教融合的结合点,提出创新驱动职业院校深度产教融合的具体路径。通过湖南铁路科技职业技术学院实践探索创新驱动与产教深度融合的发展之路,以深度产教融合为支点,深入推动高职人才培养模式改革,着力培养知识型、技能型、创新型劳动者大军,提炼出创新驱动职业院校深度产教融合的方式、对象以及途径。