喷油方式对斜齿轮齿面温度的影响

为探讨喷油方式对齿面温度的影响，以斜齿轮为研究对象，通过CFD仿真和试验研究不同喷油方式对斜齿轮齿面温度的影响。针对斜齿轮喷油润滑过程的特点，分析其齿面摩擦生热量，简化轮齿喷油润滑计算模型，并基于CFX进行齿面对流换热仿真研究，得到了不同喷油方式下的齿面温度；基于功率开放式斜齿轮试验平台，对不同喷油方式下的齿面温度进行了试验测量，与仿真计算结果进行对比分析。结果表明：在高速重载斜齿轮传动系统中，啮出侧喷油润滑的方式比啮入侧喷油润滑方式的冷却降温效果要好。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

Effects of apparent image velocity and complexity on the dynamic visual field using a high-speed train driving simulator

Train driving is a highly visual task. The visual capabilities of the train driver affects driving safety and driving performance. Understanding the effects of train speed and background image complexity on the visual behavior of the high-speed train driver is essential for optimizing performance and safety. This study investigated the role of the apparent image velocity and complexity on the dynamic visual field of drivers. Participants in a repeated-measures experiment drove a train at nine different speeds in a state-of-the-art high-speed train simulator. Eye movement analysis indicated that the effect of image velocity on the dynamic visual field of high-speed train driver was significant while image complexity had no effect on it. The fixation range was increasingly concentrated on the middle of the track as the speed increased, meanwhile there was a logarithmic decline in fixation range for areas surrounding the track. The extent of the visual search field decreased gradually, both vertically and horizontally, as the speed of train increased, and the rate of decrease was more rapid in the vertical direction. A model is proposed that predicts the extent of this tunnel vision phenomenon as a function of the train speed.Relevance to industryThis finding can be used as a basis for the design of high-speed railway system and as a foundation for improving the operational procedures of high-speed train driver for safety.     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

Automated classification of simulated wind field patterns from multiphysics ensemble forecasts

In this study, we have proposed an automated classification approach to identify meaningful patterns in wind field data. Utilizing an extensive simulated wind database, we have demonstrated that the proposed approach can identify low‐level jets, near‐uniform profiles, and other patterns in a reliable manner. We have studied the dependence of these wind profile patterns on locations (eg, offshore vs onshore), seasons, and diurnal cycles. Furthermore, we have found that the probability distributions of some of the patterns depend on the underlying planetary boundary layer schemes in a significant way. The future potential of the proposed approach in wind resource assessment and, more generally, in mesoscale model parameterization improvement is touched upon in this paper.     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

添加剂对工业齿轮油性能影响的研究

研究了硫化烯烃、磷酸酯胺盐、硫磷酸酯极压抗磨剂,含氮杂环衍生物多功能添加剂和防锈剂等,对工业齿轮油抗乳化性能、极压抗磨性能、防锈性能的影响;以及硫化烯烃、磷酸酯盐极压抗磨剂与含氮杂环衍生物多功能添加剂之间的协和效应。试验结果表明:1.2%~1.6%复合添加剂调制的CKD220工业齿轮油中,磷酸脂盐的正确选用可以提高齿轮油的抗乳化性能、防锈性能和减少防锈剂用量。硫化烯烃与磷酸脂盐、含氮杂环衍生物多功能添加剂的合理组合,可以提高齿轮油的极压抗磨性能和防锈性能,减少添加剂总加剂量。     

信号的小波尺度-频率表示及其在机械故障诊断中的应用

基于对信号的连续小波变换特点的分析，提出信号特征的小波尺度一频率表示方法。该方法对污染的脉冲信号和正弦信号的应用结果表明该方法能有效提取强噪声背景下的周期成分。以变速器齿轮的故障诊断为例，用该方法对变速箱齿轮振动信号的尺度-频率表示进行分析，结果表明该方法能非常有效地将不同磨损状况的齿轮振动信号的特征表现出来。     

重质残油磁力传动齿轮泵磁偶合器扭矩计算

 磁力传动重质残油齿轮泵磁耦合器扭矩计算为三位磁场计算，边界条件复杂，加之漏磁、磁性材料参数误差等影响，求解较困难．导出精确求解磁耦合器扭矩的解析解，结果与实验解相符．并根据相似原理给出永磁体的长径比L/D=2/3~1，导磁材料径向厚度t=(1.5~2)L ( 为磁体厚)，可供设计时参考。     

300km/h高速铁路PC槽型梁动力试验研究

介绍北方交通大学与比利时鲁汶大学、布鲁塞尔自由大学、比利时铁路公司合作,在巴黎至布鲁塞尔之间高速铁路线上的Antoing大桥进行的二次高速铁路桥梁动力试验。试验桥梁由跨度50m的多跨预应力混凝土简支槽型梁构成,试验中列车速度达265-310km/h。通过现场试验和实验结果分析,得到了桥梁的频率、振型、阻尼等自振特性,以及桥梁在高速列车作用下的动挠度、梁和桥墩的横向和竖向加速度、橡胶支座的相对位移、梁体的动应变等动力响应特性。试验经验和测试结果对于充实高速铁路桥梁动力分析理论、改进数值分析模型、验证计算结果、提高高速铁路桥梁的动力设计水平、保证行车安全,具有重要的意义。