35 MPa民机液压能源系统正常工况下热性能分析

针对我国自主研发的35 MPa压力体制的2H/2E架构民机液压能源系统,结合液压泵、液压用户、液压管路和自增压油箱等关键液压元件的生热和散热机制,在AMESim软件中建立液压元件热分析模型。在此基础上,建立整套液压能源系统热模型,分析它在正常工况下的热性能,得到正常工况热天飞行、热天低空盘旋和冷天飞行时的热仿真分析结果。对比仿真结果和系统温度要求,结果表明：仿真模型精度较高且建模方法具有普适性,可用于民机液压能源系统设计之初的方案论证、优化等工作。     

一种小型化迷宫液压油箱设计与性能分析

油箱小型化是实现移动液压装备轻量化的迫切需求和有效手段。为提高小型化液压油箱除杂、除气和稳流的基本性能,给出一种小型化迷宫液压油箱结构并结合欧拉-欧拉模型和欧拉-拉格朗日模型等评价其基本性能。首先,阐述迷宫油箱的整体结构与功能区设计;其次,为达到最佳的除杂效果,通过数值模拟方法对迷宫油箱中的关键结构参数如油箱回油管深度和稳流区上壁面倾斜角度进行讨论分析;最终,基于气-液、固-液两相流和油液单相仿真结果给出迷宫油箱和传统油箱的除杂、除气和稳流性能对比。相较于传统油箱,在相同流量、体积且无过滤装置的前提下,小型化迷宫液压油箱除杂和除气性能提升显著,如对直径250 μm金属颗粒的去除效率达到89%,对直径500 μm气泡的去除效率达到68%。此外,迷宫油箱对稳流性能有很大提升,但在液压系统启动时存在短暂自由液面波动情况。小型化迷宫液压油箱的建模和性能分析为油箱小型化设计和性能提升提供理论指导。     

静置油液中单气泡运动规律研究

液压系统由于吸空、回油、气穴等原因会产生气泡,对液压元件及系统造成气蚀、噪声、振动及关键元件损坏等危害,降低系统可靠性与工作效率。油箱作为液压系统中除气的重要辅助元件,在移动设备中为保障除气等功能存在体积大、质量大的不足,限制了设备的承载能力与续航能力。油箱静置工况下的排气能力决定了其容积的大小,明确油液中的气体运动规律可以指导油箱的小型化设计,提升油箱的轻量化潜力。通过对静置油液中气体形态及运动特性进行研究采用VOF法进行气泡运动的边界追踪,得到的气泡形态与上升路径轨迹,建立静置油液中气泡自由上升的运动特性模型,计算得到40℃下46号液压油中不同直径气泡的平衡速度,并通过试验进行对比验证。研究表明液压油中气泡在上升过程中呈现球形,轨迹为直线;运动特性模型的理论速度与实际速度平均相对误差为3.272%,验证运动特性模型可靠性。研究明确油液中气泡的运动特性,建立的运动特性模型可以有效反映油箱在静置状态下的除气能力,为静置油液中的气体分离规律研究及油箱的小型化设计提供了参考。     

多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法

针对蝙蝠算法在优化过程中未充分利用蝙蝠间搜索信息交互影响的不足,借鉴拟态物理学中的作用力规则,基于阶段性搜索策略将搜索过程分为两个阶段,分别构造符合算法阶段性搜索特点的作用力规则,提出多形态作用力蝙蝠算法,并利用Benchmark函数对所提算法与标准蝙蝠算法、变异蝙蝠算法、标准微粒群算法、两阶段微粒群算法进行性能对比测试,结果表明,所提算法具有更好的寻优能力.针对标准蚁群算法在离散空间优化时信息素更新机制单一、容易早熟收敛的不足,结合蚁群的实际社会活动提出多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法,并在算法出现长时间停滞时,引入混沌算子使算法跳出早熟收敛,更好地发挥蚁群算法的优势,相对于标准蚁群算法、引入差分进化算法交叉变异机制的混合微粒群算法、基于动态局部搜索蚁群算法,所提算法在旅行商问题中具有更高的寻优精度、更好的稳定性.为综合不同群智能算法的优势,针对多形态作用力蝙蝠算法全局搜索能力强、收敛速度快,多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法局部精细化能力强的特点,将两种算法串行混合,提出了多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法.最后,通过液压系统可靠性优化和串-并联多态系统可靠性优化实例,验证了所提混合群智能算法的有效性.     

中置轴列车行驶稳定性分析

针对中置轴列车行驶过程中出现的失稳现象,建立中置轴列车的数学模型和动力学仿真模型.在70 km/h和50 km/h的行驶速度下对阶跃工况、蛇形工况和双移线工况下的侧向加速度、侧倾角和横摆角速度进行了仿真分析,并进行阶跃工况和双移线工况下的行驶稳定性试验.仿真与试验结果表明,相同速度下牵引车的最大侧倾角大于挂车;挂车的最大侧向加速度和最大横摆角速度均大于牵引车,挂车存在明显的尾部放大效应,行驶速度越快,动力学参数放大效应越明显;中置轴列车行驶过程中后方挂车各动力学参数响应较牵引车时间上存在明显的延迟,列车行驶速度越快,挂车响应延迟时间越短,稳定性越低,侧翻风险越大;相同行驶速度下牵引车和挂车最大侧向加速度、最大侧倾角和最大横摆角速度均出现在双移线工况下,双移线行驶工况下中置轴列车稳定性较低,侧翻风险更高.     

基于GLCT及CPA-SVM的变转速齿轮泵健康状态分类研究

针对齿轮泵变转速工况，提出广义线性调频小波变换(Generallinearchirplettransform,GLCT)和食肉植物算法(Carnivorous plant algorithm,CPA)优化支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的齿轮泵健康状态分类识别方法。首先选取4组磨损量不同的轴套，利用改造试验台采集不同状态下齿轮泵的振动信号；然后，引入GLCT时频分析方法消除转速变化的影响，提取瞬时旋转频率，进行角度域重采样，提取角度域中峰值指标、脉冲指标、峭度指标，与阶次谱方均根值、阶次域阶次幅值作为特征参数；最后，引入CPA对SVM两个参数c和g优化的分类方法，进行齿轮泵的健康状态进行分类识别，为了进一步验证算法有效性将其与SVM和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)两种方法进行比较。结果表明，提出的分类方法平均准确率可达93.75%以上，能有效提高分类识别准确率。     

全电控正流量液压挖掘机启动压力冲击研究

针对全电控正流量液压挖掘机执行机构启动阶段压力冲击较大的问题，对正流量液压系统中位卸荷阀阀口开度、主阀阀口开度、正流量泵输出排量之间的匹配特性进行研究。建立了卸荷阀阀口开度、外负载力、泵口输出流量之间的数学模型，提出了启动阶段卸荷阀阀口开度、正流量泵输出排量、主阀阀口开度之间的匹配原则，并在高精度机电液联合仿真平台上进行验证。结果表明：挖掘机执行机构在启动阶段的压力冲击减小30%以上，执行机构启动平稳性显著提升。     

多模型Stacking集成学习的旋转机械故障诊断方法

针对传统旋转机械故障诊断方法中单一机器学习模型出现的诊断精度低、泛化能力差且性能提升有限等问题，提出了通过Stacking框架异质集成多个机器学习模型对旋转机械进行故障诊断。首先利用小波包变换对旋转机械的原始振动信号进行特征提取；然后通过贝叶斯优化和网格搜索结合的方法调节各基学习器的超参数，采用DT、KNN、SVM及RF作为初级学习器，LR作为次级学习器构建Stacking异质集成学习模型；最后通过滚动轴承和液压泵故障模拟试验，将所提模型与单一模型、同质集成模型进行比较分析。试验结果表明，异质集成Stacking模型在不同旋转机械的故障诊断中均获得了最佳的整体诊断性能。异质集成是提高旋转机械故障诊断性能的有广阔应用前景的解决方案。     

海浪扰动下电液3-UPS/S舰船并联稳定平台振动特性分析

针对电液驱动的舰船并联稳定平台在实际工况下的振动问题，以电液3-UPS/S舰船并联稳定平台为研究对象，在考虑铰链刚度的基础上应用虚功原理建立稳定平台的动力学模型；通过海浪谱函数，计算了随机海浪激励下船舶的运动响应，进而得到稳定平台跟踪舰船运动的响应规律；分析了稳定平台在随机海浪激励条件下和初始工作空间内的固有频率变化特性；最后，为验证动力学模型的正确性，采用脉冲激励法对稳定平台样机进行模态试验，固有频率理论值与试验值的最大误差为4.66%,可以验证动力学模型的正确性。     

高速斜撑式超越离合器楔合性能影响因素分析

针对某型高速斜撑式超越离合器在使用过程中存在楔合失败、楔合响应慢等问题，基于ADAMS建立该离合器的动力学仿真模型，分析了斜撑块与内、外圈的摩擦因数、弹簧等效力矩、负载等效质量、阻尼、接触刚度对离合器楔合性能的影响，结果表明：负载、接触刚度对离合器楔合性能影响较大，摩擦因数、弹簧等效力矩、阻尼对离合器楔合性能影响较小。