云/边缘协同的轴承故障诊断方法

现有轴承故障诊断技术存在以下问题:①传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;②卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。针对以上问题,提出一种云/边缘协同的实时轴承故障诊断方案。经过实验验证,该方案在拥有少量样本情况下与不进行云/边缘协同相比可大幅提高诊断准确率,并节约大量的训练时间。通过改进的轴承故障诊断算法达到了较高的故障诊断准确性,并通过模型的迁移学习与边缘端协同,增强了故障诊断算法对个性化应用的适应性和故障诊断的实时性。     

无人机复合材料尾翼结构的优化设计

建立了无人机复合材料尾翼结构的分析和优化模型,在结构初始尺寸的基础上,首先以复合材料失效因子和金属结构许用应力为约束,开展了以结构质量最小为目标,以各部件厚度为设计变量的优化设计。在尺寸优化结果的基础上,采用等效弯曲刚度法优化得到了层合板的最优铺层顺序。优化结果表明:优化后尾翼的结构质量明显降低,静力计算结果满足设计要求。     

一种改进的DME/DME导航台优化算法

航路飞行阶段的导航台选择是区域导航(RNAV)运行的主要环节。在采用 DME/DME 导航方式的 RNAV 选台过程中，基于最小定位误差标准差的选择方法是一种传统的选台算法。论文首先分析了基于最小定位误差选择算法在航路飞行阶段的 DME 台站选择性能，然后针对这种算法中导航台切换频繁的问题，提出了一种改进的 DME/DME 导航台优选算法，并通过对比两种选台算法在 A593 航路中的选台结果和导航台切换次数，对区域导航性能进行仿真评估。仿真结果表明，导航台优选算法能够自动选出一对具有更高精度的导航台，并且满足 DME/DME 区域导航要求，在一定程度上减少了导航台的频繁切换，提高了定位结果的连续性。     

铁素体/贝氏体双相钢循环载荷作用下变形行为的模拟研究

为了避免铁素体/贝氏体双相钢管线管在服役过程中的交变载荷作用下引起的塑性损伤，采用有限元模拟方法，建立了Chaboche随动强化模型，研究了铁素体/贝氏体双相钢在循环应变载荷作用下的变形行为。结果显示，在循环应变作用下，应变优先在铁素体中形成累积，并在铁素体、贝氏体界面集中；随应变幅的增大，应变带在铁素体中形成，而贝氏体内累积应变增加不大，两相界面应变差增大。研究表明，铁素体内应变和两相应变差的增加将降低双相钢的塑性变形能力。     

基于Stateflow电力机车变流器控制设计与实现

某出口型号交流电力机车牵引控制系统要求变流器控制逻辑具备接触器控制、牵引系统数据交互、变流器故障保护、变流器启动自检等功能。针对以上功能,基于MATLAB中的Simulink/Stateflow可视化编程工具进行牵引控制模型的搭建,遵循模块化编程理念,采用较少的程序代码编写实现复杂的逻辑控制模型,生成逻辑清晰的控制功能流程图,进行半实物仿真测试,增强控制模型的可靠性。通过该变流器产品型式试验检验,验证变流器控制逻辑的功能可以满足控制系统的需求。