锂离子动力电池极片的激光切割分析

为适应锂离子动力电池行业发展需求,寻求一种高效高质切片方式,本文研究了多种激光器的切片质量。通过影像测量仪和扫描电镜(SEM)对比发现,100 ns脉宽调Q型1 064 nm光纤激光器切割正极铝箔时毛刺和热影响区(HAZ)约为15μm和60μm,切负极铜箔时HAZ约为200μm; 20 ns脉宽的MOPA光纤激光器切割铝箔毛刺10μm,HAZ约为20μm,切铜箔时HAZ约70μm;脉宽为10 ps的固体激光器切割铝箔毛刺和HAZ分别约为6μm和10μm,切铜箔时实现无熔融重凝区; 20 ns脉宽的355 nm紫外和532 nm的绿光固体激光器切割铝箔HAZ分别为10μm和17μm,切铜箔时HAZ则分别为大于70μm和100μm。实验结果表明:脉宽越窄,重复频率越高,切割的极片质量越好,ps激光器切割的极片精度最高,质量最好,是切割极片最理想激光器。而目前,频率高、脉宽相对窄的MOPA光纤激光器切割速度最高,切割的正极片完全满足工业要求,更适合极片切割的工业推广。     

基于干涉条纹骨架的毛刺去除算法

精确去除骨架毛刺是干涉条纹骨架提取的最为关键的一个环节,可以应用于激光的干涉条纹检测。提出一种基于骨架特征的去除干涉条纹骨架毛刺算法,算法的主要方案包括:获取骨架的特征点、八邻域链表追踪。首先对像素点进行逐个扫描,获取骨架的4种特征点:端点、节点、毛刺点、主干点,其次使用基于特征点的八邻域链表算法提取所有毛刺点、主干点,然后基于节点进行差分运算并剔除毛刺,最后对处理后的图像进行迭代处理直到干涉条纹骨架毛刺完全去除。利用OpenCV机器视觉算法对毛刺图像去除进行仿真,得到的结果通过1 000个毛刺图片验证,毛刺去除的正确率达到94%。该算法相较于传统方案具有较高的针对性,保留骨架主干部分,去除其余毛刺部分,在干涉条纹检测方面具有广阔的应用前景。     

具有可变抽样区间的非正态累积和控制图

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏。为了提高控制图的监控效率,本文针对非正态情形下的累积和控制图进行可变抽样区间设计。首先用Burr分布近似各种非正态分布,构造可变抽样区间的非正态累积和控制图;其次利用马尓可夫链方法计算其平均报警时间;最后研究结果表明, 所设计的可变抽样区间非正态累积和控制图较固定抽样区间的非正态累积和控制图能更好地监控过程的变化。     

Modeling of the Front of Melting and Destruction of a Melt Film During Gas‐Laser Cutting of Metals

The products of laser cutting of metals on an automated laser setup are investigated. Results of model experiments are presented, where soft wax was used instead of metal transforming into the melt; soft wax filled a narrow flat slot between two glass plates and was removed by a heated air stream. The physical processes of melting of the liquidwax film, its destruction, and entrainment by the gas jet being assumed to be analogous to the processes of metalmelt spraying inside the cut in fullscale experiments, the characteristic size of drops formed thereby is evaluated. The modeling results are in qualitative agreement with the results of fullscale experiments. It is shown that the quality of laser cutting of metals directly depends on the character of spraying of the liquid melt and the process of its removal.