拓扑相关荷载作用下结构拓扑优化的水平集方法

发展了一种利用水平集演化技术求解拓扑相关荷载作用下结构拓扑优化问题的数值方法.通过引入水平集函数,我们以隐含的方式对结构的拓扑和形状作了描述,从而把拓扑优化问题转化为了寻求最优水平集函数的数学规划问题.利用基于连续体概念的灵敏度分析技术,构造了用于驱动水平集演化的速度场.由于结构的边界可以用零水平集加以描述,因此利用适当的数学变换,我们可以方便地处理施加在结构上的拓扑相关荷载,这样就避免了以往算法中繁复的边界提取工作以及为了处理拓扑相关荷载所采取的特殊技巧.文末的数值算例表明了提出的优化方法在处理此类问题时所具有的独到的优越性.     

基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取

旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法。该方法以综合距离评估指数最大值为目标函数,利用遗传算法从CL3自适应多小波库中选择最优多小波,并将该最优多小波用于转子振动信号的特征提取。通过对正常、不对中、不平衡、碰摩四种设备状态下采集的振动信号进行特征提取,并将所提出的方法和传统特征提取方法提取的特征参数输入到K-最邻近分类器进行分析,结果表明,所提出的方法能够大大增强特征参数对故障的敏感性,获得更高的故障诊断准确率。     

基于水平集描述的结构拓扑与构件布局联合优化新方法

该文提出了一种结构拓扑与内嵌构件布局联合优化的新颖方法。这种方法突出的特点是利用水平集函数隐式地描述不规则的构件形状,因此可以非常方便地处理构件之间的互不覆盖约束条件。数值算例表明：较之文献中已有的方法,该文算法能够以更小的计算量有效地实现结构拓扑与内嵌构件布局的联合优化。     

早期故障检测的特征集空间的距离判别法

提出早期故障检测的特征集空间的距离判别法,以含有早期微弱缺陷的元件为参考样本,作为特征集空间的原点,用多特征总体评价的诊断方法,建立特征集空间距离和故障大小的一种对应,最后根据经验预设阈值对检测结果做出定性判断.多特征总体评价,从不同角度充分挖掘早期故障信号中蕴藏的信息,避免片面和盲目.对各个特征量的加权反映出各个特征量在总体评价中重要性差别.故障特征提取用到了分形特征及小波多分辨分析.     

基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究

针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位,最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对HVD方法的边界效应问题,提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过两组仿真信号分析验证了HVD方法对多分量非平稳信号的分解能力,同时表明改进的HVD方法能很好地抑制边界效应。给出转子系统油膜涡动故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性。