固溶温度对7075铝合金组织及高周疲劳性能的影响

通过对7075铝合金进行不同温度（450、465、480和495 ℃)的固溶处理,研究了固溶温度对该合金的硬度、室温拉伸性能及高周疲劳性能的影响,并用光学显微镜和扫描电镜对合金显微组织及疲劳断口进行观察。结果表明,随着固溶温度的升高,合金组织发生不同程度的静态再结晶和晶粒长大,合金硬度和拉伸强度均先升高后降低,480 ℃固溶处理后达到最高;疲劳极限随着固溶温度的升高先降低后升高,495 ℃固溶处理后达到最高。疲劳裂纹主要起源于粗大残留相处,扩展过程中产生的二次裂纹可降低裂纹扩展的驱动力,进而降低合金的裂纹扩展速率,提高合金疲劳性能。     

一种细菌觅食算法的改进及其应用

针对原有细菌觅食算法收敛速度慢、计算量大的问题,首先通过改进细菌种群大小、细菌运动步长、引进迭代终止条件改进原有细菌觅食算法,然后将其应用到支持向量机的参数优化上。实验以Iris标准测试数据集为依托,以高斯核支持向量机中核参数γ和惩罚因子C为优化对象,分析了遗传算法、粒子群算法、原有的和改进后的细菌觅食算法的寻优性能,验证了将改进后的细菌觅食算法应用到支持向量机参数选择上具有优越性。     

基于双谱分布区域的齿轮聚类分析与故障诊断

齿轮(尤其是故障齿轮)振动信号具有明显的非高斯性,双谱是分析非高斯信号的有效方法.齿轮不同故障模式振动信号双谱分析表明齿轮双谱分布区域与故障模式间存在映射关系,可作为分类特征.采用阈值化的双谱二值图作为特征向量,基于目标函数的聚类法实现分类与故障诊断.聚类过程以训练样本双谱二值图的逻辑与运算表征类间分布共性,逻辑或运算表征类间分布范围,构成类模板,测试样本与类模板距离最小值构造最近邻模板分类器,实现聚类,整个过程只是计算1的个数,简单、实用.齿轮故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

一种多轴载荷下的疲劳寿命预测模型

提出了一种多轴疲劳载荷下的疲劳寿命预测模型,该模型运用Von mises等效应力应变之间的关系,将单轴Manson~Coffin方程的寿命预测模型转化为多轴疲劳应力~寿命预测模型。以2A12铝合金为分析研究对象,依据相关的经验公式以及运用有限元仿真方法得出寿命预测模型的相关常数,从而获得寿命预测曲线。通过和实验结果比较可知,所提出的多轴寿命预测模型具有较好的预测精度,能有效的预测多轴载荷下的疲劳寿命。     

基于基座多传感核主元分析的故障诊断

传统振动测试中传感器一般安装在靠近振源位置,此类方式采集的振动信号的故障特征相对明显,但实际应用中常存在传感器安装不便的矛盾。本文提出基于基座的故障诊断方法,以多个传感器采集的基座上的微弱故障特征信号为原始信号,通过核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)进行信息融合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行模式识别。文章还探析了核参数选取对KPCA性能的影响,最后实例验证了基于基座故障诊断方法的可行性。     

变分模态分解与深度信念网络的双转子不对中程度识别

准确识别不对中严重程度是保障航空发动机双转子系统安全稳定运行的重要途径。但不对中程度信息微弱,现有方法难以对其准确识别,为此本文提出了基于变分模态分解与深度信念网络的双转子不对中程度识别方法。实验采集了3种不对中程度下的振动加速度信号,首先采用变分模态分解将振动信号分解;其次对模态函数进行分析,根据互信息理论确定VMD的分解层数,重构模态信号作为特征输入向量,并用于深度信念网络分类模型训练。通过与VMD+BP、VMD+SVM、原始信号+DBN模型的识别率进行对比分析,结果表明,本文提出的VMD+DBN模型提高了双转子不对中程度的识别准确度,验证了该方法的有效性。     

小波包去噪与改进HHT的微弱信号特征提取

为提取机械设备早期故障微弱信号特征频率,在对信号进行小波包降噪后,利用改进Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)进行特征提取,通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)后,利用IMF与EMD分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除分解中产生的多余低频IMF,选取有效IMF集进行边际谱分析。改进HHT不仅可消除多余IMF的影响,还可节省Matlab计算内存,提高运算速度。     

基于MPE局部保持投影与ELM的螺旋锥齿轮故障诊断

针对工业工程各领域广泛应用的螺旋锥齿轮振动信号受环境噪声干扰大,出现故障时信号呈现非线性、非平稳特性,故障特征信息微弱,故障特征提取难、诊断效率低的难题,提出一种基于多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)-局部保持投影(locality preserving projections,LPP)与极限学习机(extreme learning machine,ELM)的螺旋锥齿轮状态识别方法。首先,构造MPE作为原始高维特征矢量;然后使用LPP对原始高维特征矢量降维,获得最优低维敏感特征矢量,挖掘并保留高维特征矢量的非线性结构特点;最后将所得敏感特征量输入ELM进行识别诊断。该方法应用于3种转速下4种故障状态螺旋锥齿轮的诊断中,并与基于MPE-PCA-ELM与MPE-ELM进行对比识别,结果有效地证明了方法的准确性和优越性。     

多作用恒流轴向柱塞泵流量脉动特性分析

针对现有的柱塞泵都存在流量脉动的问题,研究能实现无脉动输出的多作用恒流轴向柱塞泵。参考现有柱塞泵与马达的相关参数,对该泵典型多作用曲线的无脉动输出特性进行数值模拟,为此类新型泵的进一步研究提供参考。     

一种基于临界平面法的多轴疲劳寿命预测模型

在多轴交变应力作用下,由于非比例循环附加强化效应导致疲劳寿命降低。针对这一问题,以薄壁圆管疲劳试件为研究对象,在分析临界平面上剪应变和正应变随相位角变化特征的基础上,引入了一个新的有效循环变量———临界平面上的等效应力,提出了一种新的多轴疲劳预测模型。新的损伤参量不含经验常数,便于工程实际的运用。通过和铝合金7075-T651多轴疲劳实验数据比较,结果表明,所提出的多轴寿命预测模型具有更好的预测精度,适用于比例与非比例加载条件。