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。     

丘陵山地拖拉机机载智能终端的研制

为提高丘陵山地拖拉机的智能化和信息化水平,以四川川龙拖拉机制造有限公司的CL404拖拉机为平台,通过加装低成本通用的发动机转速传感器、前轮转角传感器、油箱油量传感器及油温传感器,并配以i.MX6开发板(配高清触摸屏)+单片机系统(配全类型多通道传感器信号处理接口)组成的中央处理单元,研制出具备运行工况信息采集功能的机载智能终端,具有适应性强、成本低的优点。     

平行四边形式收砟机构设计与分析

收砟机构作为铁路小型收砟机的重要执行部件,其可靠性直接影响机器性能。针对一种平行四边形式收砟机构进行了设计与仿真分析:对结构尺寸进行参数化设计后利用SolidWorks建立三维模型并导入ADAMS中进行仿真分析。其中,参数化设计得到机构基本杆长尺寸与机器设计高度之间的关系,为因底盘高度变动造成机构杆长尺寸变化提供快速计算依据;虚拟样机仿真后得到收砟机构的动力学特性,当收砟耙宽度为450 mm,驱动速度为225 mm/s时,最大受力点为滚轮所在铰接点,数值为3967.7 N;斜收最大驱动力为5602.3N;以上数值为机构强度校核、后续控制与液压系统的设计提供可靠依据。并针对实际工作中负载不均衡造成收砟机构滚轮磨损严重问题,进行了结构优化。     

丘陵山地拖拉机自动转向系统设计

以四川川龙丘陵山地拖拉机为平台,设计了一种丘陵山地拖拉机电控液压自动转向系统。在原有的方向盘加全液压转向器助力转向机构的基础上,通过并联加装了一个由电磁换向阀、步进电机、同型号全液压转向器、前轮转角传感器及相应的油路构成的自动转向机构,并配以相应的电控单元系统,实现了能人机切换并可以自动控制的转向功能。系统具有成本低及维护方便的优点。     

初始制动时预测湿式制动器热对流特性的积分方法

湿式制动器对重型车辆安全具有关键影响，以湿式制动器摩擦副间隙的冷却液压油（Automotive transmission fluid，ATF）为研究对象，考虑车辆初始制动阶段流体的黏性摩擦和层流流动特征，利用积分方法建立了摩擦副流体的非稳态能量方程，并获得了能同时满足轴向和径向边界条件的三维温度和热流密度显式解析表达式，通过简化动量方程和多项式分布假设也获得了径向速度和压力的理论解，与以往试验对比表明，压力和温度解析解与试验结果具有较好的一致性，理论模型有望推广用于液黏离合器等其他HVD装置的ATF速度场、温度场和热流密度场的理论预测。     

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。     

基于30CrNi2MoVA的激光熔化沉积工艺参数研究

使用30CrNi2MoVA钢粉末在激光熔化沉积设备上进行了相应的工艺研究,探索了激光功率与扫描速度对沉积层宽度和高度的影响,并对工艺参数与沉积尺寸进行了回归分析,建立了相应的回归模型,确立了工艺参数对沉积尺寸的影响规律。其中激光功率与沉积层的高度、宽度呈正相关,而扫描速度与沉积层的高度、宽度呈负相关。根据沉积层尺寸的标准差和沉积质量对线能量密度K进行分析,发现K值在85～200 J/mm沉积质量较好。在获取沉积尺寸过程中,采用了激光轮廓仪进行测量,其优点在于获取数据量大且精度较高,可为沉积质量判断、尺寸预测等进一研究提供充足数据。