基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

超声冲击对高强铝合金搅拌摩擦焊接接头疲劳机制影响的研究进展

疲劳破坏常源于材料表面及次表面,同时也是材料最主要的失效方式,搅拌摩擦焊接结构也不例外。因此,提升焊接接头表面性能对于提高焊接接头疲劳寿命显得尤为重要。超声冲击处理技术作为一种新型表面后处理技术,对焊接接头疲劳性能的影响机制受到广泛关注与研究。作者对超声冲击改善搅拌摩擦焊焊接接头应力集中、残余应力、微观组织、不同超声冲击参数对接头疲劳性能的影响以及数值模拟技术与应力-寿命曲线在整个研究过程中的应用等方面进行综述,并展望超声冲击处理技术未来的研究方向。     

再加工工艺对N18锆合金板残余应力的影响

采用“热轧+冷轧+退火”工艺对N18锆合金板进行再加工,通过X射线法分析板的表面残余应力,采用EBSD技术分析晶界取向差角分布和大小角度晶界。结果表明,热轧后N18锆合金板的表面残余应力呈现无规律分布状态;冷轧后板的表面残余应力均为压应力,其大小随着冷轧变形量的增加而增加;退火后板的表面残余应力值处于较低水平,当退火制度为500 ℃×2 h时,残余应力处于最低水平;退火后,板的微观结构以小角度晶界为主,且随着退火温度的升高,小角度晶界的密度先增加后趋于稳定。     

基于双隐层量子线路循环单元神经网络的状态退化趋势预测

针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。     

填充材料对齿上开槽滤波减速器性能的影响

在滤波减速器轮齿上开槽可以改善其力学性能和传动平稳性,但传动精度会下降,本文考虑在槽缝内填充材料,以使滤波减速器的综合性能得到平衡和提高。用有限元法研究了不同的槽缝宽度填充紫铜、硬铝合金、尼龙1010和丁腈橡胶4种材料时,滤波减速器的力学性能和传动性能。结果表明:槽缝很小时,填充丁腈橡胶可以减振降噪,对传动精度没有改善作用;槽缝较大时,填充硬铝合金,不但提高了轮齿的力学性能和传动平稳性,传动精度也得到控制。     

基于ANSYS Workbench的RV减速器随机振动分析

以RV减速器为研究对象,建立了RV减速器的三维模型,导入Adams中进行运动学仿真,得到了正齿轮的加速度;利用ANSYS Workbench求解得到RV减速器的固有频率,根据概率统计学分析技术推导功率谱密度函数;最后,将功率谱密度峰值提取后导入ANSYS Workbench的Random vibration模块作随机振动分析。该方法考虑了随机振动因素对机构应力以及安全裕度的影响,为处理RV减速器工作可靠性问题提供了一种新的方法。     

轴向超声振动辅助铣削TiB2/7050Al复合材料残余应力试验研究

针对TiB2颗粒增强铝基复合材料可加工性差、切削温度高、刀具磨损严重等问题,开展TiB2/7050Al复合材料轴向超声振动辅助铣削残余应力试验,研究各加工参数对超声振动辅助铣削表面及亚表层残余应力的影响规律,并分析力热耦合作用对超声振动辅助铣削残余应力的作用机制。研究表明:TiB2/7050Al复合材料超声振动辅助铣削表面残余应力均为残余压应力,且残余压应力随每齿进给量、切削速度的增加而减小,而随着切削深度及超声频率的增加呈现先增大后减小的趋势;工件亚表层残余应力影响层厚度为90~120μm,且未观测到明显的加工硬化现象。     

硬度对螺旋槽水润滑橡胶推力轴承摩擦磨损性能影响的实验研究*

水润滑橡胶推力轴承是船舶推进系统中提供轴向支撑力的重要零部件,其摩擦磨损特性严重影响船舶推进工作性能。开展螺旋槽水润滑橡胶推力轴承实验,测试2种橡胶硬度推力轴承在不同工况下的摩擦力,以及高速重载工况下实验前后橡胶层的表面形貌,分析转速、载荷、旋转方向、橡胶层硬度对摩擦因数的影响,以及推力轴承的主要磨损形式。结果表明:相同载荷下,随着转速的增加,2种硬度推力轴承的摩擦因数呈显著下降趋势,摩擦因数下降幅值最大达到了0.51;在高速时,载荷对摩擦因数的影响不显著;高硬度推力轴承在低速时摩擦性能表现更优,而低硬度推力轴承在高速重载条件下不易发生黏着磨损,因此,建议在低速重载条件下使用高硬度橡胶推力轴承,而高速重载条件下使用较低硬度的推力轴承。     

基于切削稳定性与表面质量约束的 铣削工艺参数优化研究

铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工 的工艺规划具有不确定性。 针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度 的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/ 精加工阶段铣削 用量为优化变量,以粗/ 精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法( SSA)对模型进行寻优求解。 以 某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优化配置进行加工实验,总切削时间 12. 577 min 与表面粗糙度值 3. 01 μm 验证了优化模型的可行性和有效性。     

混合润滑状态下齿轮接触刚度

为研究混合润滑状态下齿轮的接触刚度,提出了一种计算齿轮接触刚度的方法。首先计算出齿轮啮合过程中运动参数和受力情况,然后采用混合弹流润滑方法求解得到不同时刻粗糙齿面啮合处的膜厚与压力分布,将结果代入接触刚度计算式,得到不同时刻齿轮啮合的接触刚度。讨论了不同工况对齿轮啮合接触刚度的影响,并将光滑表面接触刚度与粗糙表面接触刚度进行了对比。结果表明:转速和载荷对接触刚度影响很大,速度越快,接触刚度越小;载荷越大,接触刚度越大。