基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

两池火耦合作用下柴油拱顶罐热响应的数值模拟

化工园区多池火事故是典型的高后果低概率事件。鉴于目前两池火辐射模型存在一定局限性，本文采用数值模拟方法，以3个直线排布的5000m³柴油拱顶罐为研究场景，从热释放速率、火焰形态、热辐射强度三方面分析两池火燃烧特性，并与单池火场景对比，考虑储罐间距这一影响因素，进一步研究目标储罐热响应。结果表明：采用GB 50160—2008（2018年版）规定的防火间距，两燃烧罐产生的池火会发生耦合作用，并得出目标储罐受到的热辐射强度分布，最高热辐射达17.04kW/m²；两池火作用下目标储罐的温度、Mises应力与失效时间分别为644℃、356MPa、936s，单池火为488℃、280MPa、2880s，目标储罐在两池火作用下的变形也比单池火更为严重；随着储罐间距增加，目标储罐的温度与Mises应力逐渐减小，失效时间逐渐增加，当储罐间距为标准防火间距的2.5倍（20m）时，失效时间为2800s，与单池火作用产生的失效时间2880s较为接近。本研究可为优化储罐防火间距及区域韧性提升提供理论指导。     

共轴双旋翼气动特性数值仿真研究

对悬停和前飞状态下共轴双旋翼的气动特性开展数值仿真研究。首先,分别对悬停状态的旋翼标模和前飞状态的试验模型计算旋翼拉力系数,数值仿真结果与试验结果符合良好。然后,基于多重参考系法建立共轴双旋翼CFD数值模型,分析共轴双旋翼上、下旋翼气动特性变化规律。结果表明,悬停状态下,共轴双旋翼每个旋翼的拉力系数均低于单旋翼拉力系数,本文算例中,双旋翼/单旋翼拉力比可达1.844,且随转速增加而降低。前飞状态下,从避免风车效应的角度考虑,共轴双旋翼优于单旋翼,旋翼间距近的共轴双旋翼优于旋翼间距远的共轴双旋翼。     

齿轮动力学与弹性流体动力润滑耦合研究

为探究齿轮的动力学特性与弹流润滑耦合效应,综合考虑齿轮啮合刚度的时变效应和表面粗糙度对齿轮动力学行为的影响,基于动力学理论,建立了6自由度摩擦动力学模型。采用解耦方法求解该模型,将求解获得的轮齿动态啮合力和表面波动速度用于弹流润滑分析中。通过实例研究了动、静两种载荷模型下齿轮的弹流润滑特性。研究表明,与平稳载荷相比,基于动载荷模型的齿轮弹流润滑研究更能准确反映齿轮的瞬态润滑特性,在啮合刚度的激励下,润滑时油膜压力和油膜厚度均表现出一定的振荡效应。啮入点、单齿啮入点以及单齿啮出点存在较大的冲击,是齿轮弹流润滑的危险点。     

基于双角气隙的大推力凸缘式双向驱动盘式电磁铁研究

针对电液控制系统对电-机械转换器强电磁力和双向驱动性能的需求,提出一种大推力凸缘式双向驱动盘式电磁铁,通过引入径向工作气隙,形成双角气隙磁通,减小了磁路中的磁阻,解决了平面式盘式电磁铁随着工作气隙的增大,磁阻增大,电磁力迅速减小的缺点,实现了大推力特性。通过建立二维静态磁场仿真模型,分析其不同行程下的磁场分布情况,探讨主要结构参数对其静态特性的影响规律并进行双参数变量影响分析。试验结果与仿真结果基本吻合,结果表明在0.45 A(5.4 W)额定电流激励时凸缘式双向驱动盘式电磁铁在1 mm行程内电磁力均在58 N以上,与平面式双向驱动盘式电磁铁相比,电磁力明显提高。     

电液控制系统关键传感器的故障预警方法研究

为了保证电液控制系统的正常运行,对电液控制系统核心传感器部件的故障预警是关键一环,分析了传感器在电液控制系统的工作原理,得到了传感器在系统中的故障规律,为了对井下的电液控制系统中的核心传感器的故障进行预警和诊断,结合目前比较流行的传感器故障预警方法,以液压支架的压力传感器为例,提出了一个静态分析与动态分析融合的诊断方法,其核心是通过对传感器采集的数据进行分析,能有效预测压力传感器故障,提高电液控制系统的可靠性。     

基于Kriging理论的发动机万有特性研究

发动机万有特性是衡量发动机燃油经济性并进行动力总成匹配的重要依据。为提高万有特性建模的精度,以某系列柴油机试验数据为例,基于Kriging理论并采用遗传算法优化其初始值θ_0建立万有特性预测模型。在此基础上,对比分析优化初始值θ_0后的Kriging理论、BP神经网络及最小二乘法所建立的万有特性预测模型精度和鲁棒性。结果表明:采用遗传算法优化后的Kriging理论建立的万有特性预测模型精度和鲁棒性均高于BP神经网络和最小二乘法。     

低脂再制和模拟干酪中脂肪替代物——麦芽糖醇的应用研究

目的:研究麦芽糖醇在低脂干酪中作为脂肪替代物的应用潜力,探究其对低脂再制马苏里拉干酪和低脂模拟干酪的功能特性及微观结构的影响。方法:通过测定由不同含量的麦芽糖醇(0%,1%,2%,3%)制成的低脂再制马苏里拉干酪和低脂模拟干酪的基本组分、质构特性、功能特性、微观结构及疏水作用力,研究不同添加量麦芽糖醇对上述干酪的影响。结论:麦芽糖醇作为脂肪替代物效果较好,能够提高酪蛋白分子间疏水作用力,降低干酪硬度,改善低脂干酪的功能特性。本研究表明麦芽糖醇可作为一种良好的脂肪替代物应用于低脂干酪。