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期刊信息/Journal information
江苏科技大学学报(自然科学版)
江苏科技大学学报(自然科学版)

朱仁庆

双月刊

1673-4807

xbjust@vip.sohu.com

0511-84401109

212003

江苏省镇江市梦溪路2号

江苏科技大学学报(自然科学版)/Journal Journal of Jiangsu University of Science and Technology(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报创刊于1986年,是江苏科技大学主办的多学科综合性学术性期刊,被编入《中文核心期刊要目总缆》2004年版。依托于学校的学科设置,在保持船舶行业特色的前提下,学报论文包括了船舶、机械、动力、电子、计算机、焊接、新材料、经济管理以及基础科学等方面的内容。
正式出版
收录年代

    基于航行状态的多元避碰周界研究

    刘浩丁仕风周利刘仁伟...
    1-7页
    查看更多>>摘要:为实现船舶智能航行,建立基于船舶航行状态的多元避碰周界.通过识别船舶航行风险,分析避碰双方的主尺度、航速、航向等多元因素对航行安全的影响机制,提出危险周界和预警周界的解析表达方法,构建面向海上安全航行的多元避碰周界.通过实例分别模拟了多航行状态的船舶和复杂海上障碍物的数字化安全界限,初步验证了多元避碰周界的可行性,可作为船舶避碰决策、船舶智能航行的理论参考.

    航行安全船舶避碰模型船舶运动状态

    半潜式起重拆解平台建造风险评估

    王庆丰张懿军孙剑王坤鹏...
    8-14页
    查看更多>>摘要:提出了一项包涵多数基本风险参数的整体风险评估模型,用于全面评估半潜式起重拆解平台的风险值.所应用的模型是三角模糊数、区间值毕达哥拉斯模糊(IVPFS)、优劣解距离法(TOPSIS)和灰色关联分析(GRA)的集成.将开发的IVPFS-TOPSIS-GRA应用到半潜式起重拆解平台建造风险评估的项目中:首先,应用三角模糊数获得了专家的重要性权重;其次,为避免决策者的主观性太强,提供了一种结合主观权重和基于相似度的客观权重的加权方法;再次,在区间值毕达哥拉斯模糊环境下结合TOPSIS-GRA获得已识别安全风险的最终排名.此外,进行了敏感性研究,验证所提出方法的鲁棒性和稳定性.通过对建造生产管理风险因素辨识的数据分析,得到建造生产管理风险的重点风险隐患区域:交叉作业生产管理区.结果表明,所提出的模型可以帮助专家在用模糊性和主观性语言处理的模糊环境中进行风险评估,克服了常见定量估计和定性估计的局限性.

    三角模糊数主客观赋权法IVPFSTOPSIS-GRA风险评估

    基于高阶半解析移动脉动源法的船舶波浪增阻数值计算研究

    杨云涛张凤伟严琦朱仁传...
    15-22页
    查看更多>>摘要:在三维势流理论框架下,以移动脉动源格林函数为核函数构建边界积分方程,采用九节点高阶曲面单元进行离散求解速度势,建立了波浪中航行船舶运动响应和波浪增阻的计算模型.为了避免数值计算的不稳定,积分方程中的影响系数采用了半解析公式进行计算.求解波浪增阻时,采用将辐射能量法、Salvensen法和短波半经验公式相结合的混合法,以便能够在全频率范围内得到令人满意的结果.在此基础上,自主开发数值程序对不同船型在不同频率、航速下的运动响应和波浪增阻进行预报.通过将预报值与试验及其它数值方法的结果进行对比发现,文中方法的数值结果与试验值吻合良好,对于不同船型和工况均有着良好的适用性;相比传统基于数值求积公式的移动脉动源法,高阶半解析移动脉动源法计算更为稳定(尤其对于存在外飘的船型),且由于采用了高阶格式,在共振频率附近的预报精度比常值元法更高.

    波浪增阻移动脉动源高阶半解析混合法

    铜锌锡硫基薄膜太阳能电池中锌基缓冲层的研究进展

    张琳袁妍妍吴昕智陈阳...
    23-30页
    查看更多>>摘要:由多层结构组成的薄膜太阳能电池具有低成本、易生产、稳定性高等优点,解决了晶体太阳能电池原料要求高以及制备工艺复杂等缺点,其中的缓冲层材料作为薄膜太阳能电池中的重要组成部分一直是研究重点.近年来,无毒、环保且能获得较高光电效率的缓冲层材料引起学者的广泛研究.文中以铜锌锡硫基太阳能电池为例,综述了有关硫化锌(ZnS)、氧化锌(ZnO)、氧硫化锌(Zn(O,S))、氧化锌锡(ZTO)和氧化锌镁(ZMO)缓冲层材料在薄膜太阳能电池中的应用.详细阐述了 5种缓冲层材料的制备方法、性能变化、应用前景以及对太阳能电池转换效率的影响,以期为未来制备高效环保薄膜太阳能电池提供有效参考.

    薄膜太阳能电池锌基缓冲层转换效率能带匹配

    SnAgCu/SnBi混装焊点的热循环可靠性研究

    王凤江董传淇
    31-35页
    查看更多>>摘要:Sn-Bi和Sn-Ag-Cu混装焊点是利用低熔点的Sn-58Bi锡膏将高熔点的Sn-3.0Ag-0.5Cu(SAC305)的小球回流焊接在印制电路板(PCB)上,从而实现高温芯片的低温焊接工艺.文中研究了 SnAgCu/SnBi混装焊点在热循环条件下的可靠性并通过有限元模拟揭示了混装焊点热循环可靠性的应变演变行为.热循环试验发现混装焊点的寿命要优于SAC305无铅焊点.有限元计算表明,结构混装焊点内SnBi钎料层的添加能够减小最大非弹性应变范围,从而提升混装焊点的热循环可靠性.

    混装焊点无铅钎料可靠性热循环有限元

    摇动电弧窄间隙自由成形打底焊工艺研究

    朱杰王世超王加友姜玉清...
    36-40页
    查看更多>>摘要:针对厚板坡口根部焊接难的问题,文中提出了一种采用摇动电弧的窄间隙坡口自由成形打底焊接方法,通过控制电弧做圆弧形轨迹摇动来调整电弧热分布,使焊接熔池自由凝固成形.进行了摇动电弧窄间隙自由成形打底焊接试验,研究了电弧摇动参数对打底焊缝自由成形的影响.结果表明:电弧摇动参数能显著影响打底焊缝自由成形,过小的摇动参数易使打底焊缝烧穿,适当增大电弧摇动参数可增强坡口侧壁与根部的熔透,过大的摇动参数会产生未焊透缺陷.

    摇动电弧窄间隙熔化极电弧焊打底焊接自由成形

    基于人机工程学的下肢外骨骼运动控制

    包泓吴万毅刘芳华邵佳伟...
    41-46页
    查看更多>>摘要:为避免外骨骼机器人髋关节和膝关节尺寸影响患者正常行走功能的恢复,踝尺寸对脚落地姿态的影响,提出一种基于人机工程学的外骨骼机器人运动控制方法.首先利用人机工程学对人体的参数进行收集,并以此构建适合人体尺寸、具有舒适穿戴的外骨骼模型架构,使外骨骼机器人满足穿戴人群差异化的需求;然后所构建的下肢外骨骼架构,建立外骨骼下肢末端的位姿并构建单肢三自由度机械腿的正向运动学方程,通过对机器人的步行计划,外骨骼机器人的实际步行过程由ADAMS进行模拟,验证人体行走时两腿各关节扭矩的变化规律;最后为了验证该方法在关节速度控制中的优越性和有效性,选择模糊PID进行控制.

    人机工程下肢外骨骼机器人运功控制模糊PID

    基于逆向重布线改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划

    王博顾寄南李兴家
    47-52页
    查看更多>>摘要:为解决RRT-Connect算法在复杂非结构环境下规划出的路径成本较长、有效节点数过多、曲折不平滑等问题,提出了一种基于逆向重布线的改进RRT-Connect算法(Improved-RRT-Connect).首先,在算法的起始位置加入碰撞检测函数,当起点和终点之间不存在障碍物时,能够快速生成一条路径;其次,通过对生成的路径采取逆向重布线的措施,对生成的路径中的节点进行重新筛选布线,达到缩短生成路径长度,减少有效节点数量的目的;最后,通过结合B样条曲线对生成的路径进行拟合处理,得到一条平滑连续的路径.通过Improved-RRT-Connect算法与RRT、RRT*-Smart、RRT-Connect等算法的对比实验表明,在规划时间上,Improved-RRT-Connect算法比RRT、RRT*-Smart算法减少了 52.14%、98.53%,在路径成本上比RRT、RRT-Connect算法减少了 19.39%、17.15%,阐明了提出的Improved-RRT-Connect算法的优越性.

    RRT-Connect算法机械臂碰撞检测逆向重布线B样条曲线

    基于注意力机制和U-net模型的水下图像分割方法研究

    苑永起田雨波孙颖鑫潘婷...
    53-57页
    查看更多>>摘要:为提升水下图像分割效果,提出一种利用三分支注意力模块改进U-net结构的水下图像分割方法,即利用注意力机制来实现跨通道交互信息,在实现多维交互的同时不降低维度.通过在VOC2007和SUIM数据集上的实验表明,文中方法在VOC2007数据集上mIOU值为72.05,mPA值为81.3,优于传统U-net网络mIOU值58.74和mPA值71.13;在SUIM水下数据集上mIOU值为70.374,mPA值为82.838,优于传统U-net网络mIOU值68.89和mPA值82.51,能够更好的进行水下图像分割.

    注意力机制图像分割水下图像深度学习

    一种深度学习结合后处理的车道线检测方法

    刘卫康刘昱杉刘庆华张鸿鑫...
    58-64页
    查看更多>>摘要:近年来随着深度学习技术在图像识别、图像处理等领域取得了显著的进展,使得无人驾驶技术中的环境感知成为可能.结合现有的深度学习技术研究复杂的交通场景中实时车道识别,提出了一种基于深度学习语义分割算法结合后处理的车道线检测方法.对EfficientNetV2网络进行卷积结构优化,并引入了双分支共享低级特征的信息融合结构,使其适应语义分割任务,同时,设计一种新的多尺度卷积融合模块,将该模块作为加强特征提取结构,进一步提出车道线识别网络Eff-SCNN,最后对识别结果进行后处理以检测车道线实例.实验结果表明该方法能够在不同的交通场景中正确预测车道线.

    无人驾驶深度学习语义分割EfficientNetV2车道线检测