大型带钢轧机动态特性分析与动力学修改

为避免轧机运行中出现不稳定振动,提出轧机故障诊断与设计缺陷分析的综合方法。首先,在现场运行状态下采集控制系统参数与轧机结构振动等数据;然后,采用支持向量回归技术进行控制系统辨识,根据得到的辨识模型诊断控制系统的稳定性,提出了环节动力学分析的概念与方法,建立控制系统与机械结构的混合数学模型,实现不同损伤状态下的仿真与运行稳定性预测;最后,通过结构动力学修改或再设计,消除由于结构损伤或设计不当导致的轧机自激振动。     

新工科机械类创新人才培养模式下实践教学体系构建

新时代、新工科建设背景下,机械工程专业需要培养能够创新性地开展机械产品设计制造、技术开发服务及生产组织管理等能力的高层次复合型人才。因此,需要研究具有特色的、系统性的机械专业产-学-研多元育人的创新型人才培养模式,围绕“项目-课程-实践”进行全方位教学改革,实施“项目驱动、产教融合”的协同合作教学、“案例导向、多维互动”的一流基础课程改革和“综合创新、全面开放”的创新实践教学育人模式。以工程素质教育和创新能力培养为核心,促进产学研结合,构建实践教学体系,搭建校企合作桥梁,建设创新实践平台,培养一批高水平教学科研师资队伍,综合提升机械专业学生的创新思维、动手能力和工程实践意识。     

电液伺服比例阀控缸位置控制系统AMESim／Matlab联合仿真研究

以电液伺服比例阀控缸位置控制系统为研究对象,通过对电液伺服比例阀控液压缸系统的详细分析,建立了液压系统的动态数学模型.利用Matlab软件中的动态仿真工具Simulink,构造了电液伺服控制系统仿真模型,对其仿真.并利用AMESim和Matlab/Simulink的各自优势建立了联合仿真模型,进行了仿真分析,取得了良好的效果,并详细进行了性能分析与研究.同时分析了影响液压系统动态特性的主要因素.     

电液伺服比例阀控缸位置控制系统仿真研究

由于液压元件本身所包含的非线性,难以建立精确的数学模型,使得Simulink仿真效率往往不高。本文利用AMESim和Matlab／Simulink的各自优势建立了联合仿真模型,进行仿真分析,取得了良好的效果,研究结果表明AMEsim／Simulink联合仿真更加准确的模拟了实际系统的工作状态。     

振动筛下横梁结构的有限元分析

用Patran、Nastran软件建立并计算了振动筛下横梁的有限元模型,讨论了网格划分的数量不同对计算结果的影响,不同形状的网格在不同位置对计算结果的影响;还计算了不同位置、不同深度的裂纹对下横梁模态参数的影响.结果表明裂纹对固有频率有明显影响,但对模态振型影响不大.     

齿轮故障诊断的小波分析方法

在齿轮故障监测与诊断中，故障特征提取是诊断的关键，而特征提取的方法也是多种多样的。利用双正交小波基将齿轮的故障振动信号分解到时频域，并提取出齿轮的故障特征。同时结合MATLAB编程语言检验小波在齿轮故障检测中的应用效果。     

基于ShuffleNetv2-YOLOv3模型的静态手势实时识别方法

针对移动端平台下计算资源有限、存储空间小的特点,提出高效的ShuffleNetv2及YOLOv3集成网络静态手势实时识别方法,以减小模型对硬件的计算能力需求. 通过将轻量化网络ShuffleNetv2代替Darknet-53作为主干网络,减小模型的计算复杂度. 引入CBAM注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度. 采用K-means聚类算法,重新生成Anchors的长宽比和数量,使重新生成的Anchors尺寸对目标进行精确定位来提高模型的检测精度. 实验结果表明,提出算法在手势识别上的平均识别准确率为99.2%,识别速度为44帧/s,单张416×416图片在GPU上的推理时间为15 ms,CPU上的推理时间为58 ms,模型所占内存为15.1 MB. 该方法具有识别精度高、识别速度快、内存占用率低等优点,有利于模型在移动终端上部署.     

基于小波包的齿轮故障检测与分析

在齿轮故障的监测诊断中,利用小波包对信号的高分辨率把信号分解到不同频段,然后选择有效频段来提取齿轮传动的故障信息特征.实验表明,该方法能对齿轮的故障特征进行有效的监测.     

基于小波与径向基神经网络的轴承故障诊断

研究了小波包分析与人工神经网络结合起来应用于轴承故障诊断的问题。采用小波包分析对其提取频域能量特征向量，利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障诊断。     

中国革命史教学面临的问题及对策初探

中国革命史教学面临的问题及对策初探熊晓燕（重庆工业管理学院社科部）当前，由于社会主义市场经济的建立和运行，必将触及到我国经济基础和上层建筑的各个领域，引起各方面的深刻变革，这场变革对人们的思想观念、价值取向、思维方式都将产生重大的影响，同时也使高校中...