气体污染物进入超压防护舱室后的运动状态数值模拟

为研究气体污染物进入舱室后在超压通风系统作用下的运动状态和分布规律,运用计算流体动力学方法和室内零方程湍流模型,进行了气流速度场和污染物示踪气体CO_2浓度场的瞬态数值模拟,分析了舱室受气体污染物污染的全过程。结果表明,前10s进入舱室的体积分数为0.005的CO_2气体,在超压通风系统开启后120s内体积分数迅速衰减至0.0001以下,舱室通风系统能够满足稀释污染物的要求。     

分布式卷积神经网络在刀具磨损量预测中的应用

刀具磨损量预测对提高设备运行的安全性和可靠性具有重大意义。为了提高刀具磨损量预测精度,本文提出了基于分布式卷积神经网络的刀具磨损量预测方法,该方法将原始高频信号样本作为输入,在模型中分为若干个子序列,利用分布式卷积-池化层作为局部特征提取器,从子序列中自适应提取特征,并对特征数据进行批标准化处理,最后经过非线性映射,对刀具磨损量进行预测。本文提出的模型与BPNN模型相比均方误差降低了51.3%,具有更高的预测精度。     

先序遍历动态四叉树碰撞检验算法的研究

为了改善数控仿真过程的显示效果,提出基于先序遍历的动态四叉树碰撞检验算法.运用此算法,碰撞检验的数据运算量大幅减少,改善了数控仿真显示效果及流畅性.并通过一个零件加工仿真实例验证了该算法的可行性和有效性.     

故障源信号的频域盲分离及其应用研究

盲源分离可以对相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号进行分离,从中得到各个独立的源信息.针对混合信号相位差对独立分量分析算法性能的影响问题,提出一种故障源信号的频域盲分离方法.该方法利用频谱的线性叠加性和无相位性,先将工程实测信号转换到频域,再对得到的信号频谱进行盲源分离.仿真实例和涡流传感器失效检测的成功应用表明,根据信号结构选择预处理方法十分重要,正确的预处理可以大大提高独立分量分析提取故障源特征的有效性.     

机械振动信号内在模式的复杂性评估

针对机械振动信号非平稳特性，利用经验模式分解法将其分解为若干个内在的振荡模式（即基本模式分量），从而使得不同的基本模式包含有不同的设备状态信息。借助近似熵的概念，可定理描述原始信号和各振荡模式的复杂性，实现对机械振动信号内在模式复杂性的定理评估。该方法不仅有助于揭示和认识转子系统的复杂动力学行为，还能有效地监测系统状态的早期变化，及时捕捉机组潜在的隐患，预防故障的升级恶化。工程应用实例表明，该方法可有效提取机组的故障信息，从而为机械设备状态监测和故障诊断提供一种行之有效的新方法。     

基于广义逆矩阵的AR模型参数估计算法

AR(auto-regressive)模型是时序建模分析中常用的时间序列模型。在模型参数的最小二乘估计和定阶的过程中,要求线性方程组必须有解。针对这一问题,文中引入自相关系数矩阵对线性方程组进行化简,并提出基于广义逆矩阵理论的参数估计方法。该算法对线性方程组是否有解没有限制,无需事先判定,从而解决建模过程中线性方程组无解情况下的参数估计问题。实验证明该法可有效地对设备运行状态进行趋势预测,具有一定的工程意义。     

钢管漏磁在线检测技术的研究

介绍了钢管漏磁检测的基本原理，对钢管在线漏磁检测系统进行总体设计。分析了漏磁场理论模型和讨论了影响缺陷漏磁信号的一些因素及补偿方法，针对该系统的特点设计了高速数据采集板，借助Windows系统平台，在所研制硬件的基础上，采用多线编程和虚拟设备驱动技术编制了数据采集、分析、状态显示、实时控制等面向对象、多功能模块化的软件，详细叙述了漏磁信号数据分析的方法和过程。这种系统具有检测速度快、数据吞吐量大、效率高、钢管缺陷分辨率高等特点。     

钢管缺陷漏磁场及影响漏磁信号因素的分析

介绍了钢管检测中常见的缺陷漏磁场模型和漏磁场分布，以及对凹坑缺陷漏磁场进行的模拟研究。比较了两种缺陷漏磁检测信号的时频特性，讨论了缺陷深度、励磁电流、检测探头纵向旋转速度等对矩形槽缺陷漏磁感应电压信号的影响。研究发现，缺陷深度和漏磁感应信号峰值约呈线性关系，这可作为钢管缺陷检测的应用基础。     

干摩擦系统的自激振动数值研究

针对一类具有代表性的双质体-传输带干摩擦系统,首先对系统平衡点进行稳定性分析,然后利用数值方法揭示系统在非内共振、1∶2和1∶3内共振三种情况下的非线性动力学现象.通过分析可知,在传输带速度减小的过程中,系统的静平衡状态失稳,出现纯滑动和粘滞-滑动形式的干摩擦自激振动.另外,系统的内共振状态对干摩擦自激振动有重要影响.     

基于KANO模型的产品需求重要度分析

为使产品需求重要度得到合理的评判,研究了用户需求对KANO模型中三类需求的隶属度,分析了现有需求评判方法的不足,通过引入需求重复频度和BPE隶属度,并采用评价目标树来分析需求,构造了一种需求重要度评判的新方法.