基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断

航空发动机液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型的智能故障诊断方法。首先,利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化;然后,将优化后的VMD对卡箍故障振动信号进行分解处理;最后,将分解后的模态分量输入LSTM网络中进行特征学习,从而实现卡箍故障的识别。实验表明:该方法实现了对卡箍螺栓松动状态、根部断裂状态、衬垫磨损等3种典型故障的精准识别,故障总体识别准确率能够达到98.5%以上,有效地提高了航空液压管路卡箍故障识别的准确率。     

基于焦耳热的滑压式增材制造方法温度场数值模拟与实验

提出了一种针对小型金属零部件的低成本、高精度的焦耳热金属熔丝增材制造技术。在此过程中,系统温度场和热历史对于实验分析具有重要意义。本研究主要利用有限元仿真软件建立三维焦耳热金属熔丝增材制造的热-电-结构耦合有限元模型,分析了制造过程中温度场变化规律以及丝材内部和基板的温度分布和等温面形状。结果表明：焦耳热在丝材与滚轮之间产生,丝材内部在0.1 s内升温至2700 ℃,滚轮移动后,最大温度位置随着滚轮的移动而移动,丝材内部温度梯度呈拱形,基板温度梯度呈半椭球形。模拟结果的截面熔核区域与实验截面熔核区域吻合较好。因此,所建立的有限元模型能够较准确地模拟焦耳热熔丝增材制造过程温度场,对实验机理的研究和后期的进一步加工有着重要指导意义。