优化数学模型特征的提取与识别

介绍了对优化数学模型的特征进行提取与识别的方法,用它可以提取和识别数学模型的各种特征。     

直线共轭内啮合齿轮副齿形参数优化设计

对直线共轭内啮合齿轮副的齿形参数进行优化,分析齿轮副的基本参数和各种齿轮副性能的数学表达式;建立优化设计数学模型,对设计变量进行优化选择;利用Matlab进行编程优化求解,对整个齿轮副进行优化设计计算,详细对比优化前后的各齿形参数和性能参数。     

基于模糊理论的圆盘式摩擦离合器多目标优化设计

针对圆盘式摩擦离合器传统设计的局限性,分析其设计中的各种模糊因素,基于离合器结构尺寸最小和传扭能力最佳的设计原则,建立此类离合器的模糊多目标优化数学模型。最后,通过模糊方法对此类离合器进行优化设计。     

基于键合图模型的某专用卸荷溢流阀故障诊断分析

针对某种专用卸荷溢流阀在工程应用中经常出现的故障,提出故障键合图的概念,并基于此建立该阀在各种故障状况下的数学模型,用计算机仿真其动力学特性,从中提取故障特性参量,通过与实测数据的匹配分析实现故障诊断。理论分析和实验研究证明了数学模型的正确性和该诊断方法的可行性。     

油气弹簧刚度特性及影响因素分析

基于某平台车用油气弹簧减振器的结构,建立了油气弹簧刚度的数学模型,利用MATLAB/Simulink软件仿真分析各种结构参数对油气弹簧刚度产生的影响,为优化油气弹簧的刚度性能提供理论指导。     

液压系统故障诊断技术

介绍液压系统故障主观诊断技术、数学模型诊断技术和智能诊断技术,以及各种具体故障诊断方法的特点及应用,指出专家系统与神经网络的有机结合成为智能故障诊断技术的发展方向。     

行得轮系传动机构的模糊优化设计

考虑了行星齿轮传动中的各种约束条件的模糊性，建立了行星齿轮传动机构的模糊优化数学模型，将模糊优化和普通优化两种结果进行了比较，表明模糊优化具有明显的优越性。     

行星轮系传动机构的模糊优化设计

考虑了行星齿轮传动中的各种约束条件的模糊性，建立了行星齿轮传动机构的模糊优化数学模型，将模糊优化和普通优化两种结果进行了比较，表明模糊优化具有明显的优越性。     

优选齿轮变位系数的数学模型

本文提出了运用最优化技术对渐开线圆柱齿轮传动的变位系数进行优化选择的数学模型。作者已依据此数学模型编制了计算机程序,对中心距限定和非限定情况下的各种典型工作情况作了成功的计算。     

优化数学模型的改进和完善

主要介绍了基于灵敏度分析技术的优化数学模型改进的方法,以此来完善数学模型,提高优化计算的效率,使优化设计得以顺利进行。     

数控车床虚拟制造环境技术研究

提出数控车削特征参数化造型方法，实现含整个数控车削加工环境的全景仿真。基于切屑形成的几何形状及位置建立屑型判别式。基于屑型单体造型特征，利用特征体参数化方法实现加工过程切屑仿真。提出“三瞬心”成形法及“误差集聚法”，可提供车削加工实际成形过程，预测加工误差趋势，为加工质量仿真提供图形可视化支持。     

基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正

针对最小二乘等传统方法的不足，提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传神经网络算法。计算机仿真表明，采用这里所提出的观点和方法，其拟合精度远高于传统上应用最为广泛的最小二乘法，并且具有较强的鲁棒性。而且，从所做的研究显示，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正。     

自由变形统一模型研究

提出一个自由变形统一模型。在B样条体变形空间的基础上,通过一个统一的底层结构,使自由曲线,自由曲面和三维网格三种控制变形手段有效地结合起来。所建系统能方便地实现三维网格控制变形、自由曲线控制变形和自由曲面控制变形。     

Robustness analysis by a probabilistic approach for propagation of uncertainties in a component mode synthesis context

Modelling uncertainties in an industrial application require a thorough knowledge of their sources and types. Uncertainties can be split into aleatory and epistemic types. Using parametric and non-parametric methods successively can be an adapted approach to model these uncertainties types on a given finite elements model (FEM). However, we propose in this paper to proceed more appropriately by introducing a hybrid approach combining the parametric and non-parametric methods. This approach consists of applying, on a given FEM, parametric and non-parametric methods simultaneously with respect to uncertainties types of each model region. Complexity and size of industrial FEMs often impose model reductions. This introduces necessarily the problem of reduction basis robustness. We are interested in the effectiveness of two methods for model reduction in the case of a hybrid model of uncertainties. We consider the case of component mode synthesis (CMS) based on normal modes of clamped interfaces components. Therefore, we analyze robustness of two methods based on improved Craig-Bampton's basis: the first one is enriched by static residual vectors (ESRV), the second one is a variant of the combined approximations method (VCA) adapted to CMS. Finally, a dynamic application on a railway electric motor stator, allows comparing methods' performances in terms of robustness and gain in computing time. Conclusion highlights relevance of the combined approximations method when using a hybrid approach for modelling uncertainties.     

A brief introduction to computer-intensive methods, with a view towards applications in spatial statistics and stereology

Computer-intensive methods may be defined as data analytical procedures involving a huge number of highly repetitive computations. We mention resampling methods with replacement (bootstrap methods), resampling methods without replacement (randomization tests) and simulation methods. The resampling methods are based on simple and robust principles and are largely free from distributional assumptions. Bootstrap methods may be used to compute confidence intervals for a scalar model parameter and for summary statistics from replicated planar point patterns, and for significance tests. For some simple models of planar point processes, point patterns can be simulated by elementary Monte Carlo methods. The simulation of models with more complex interaction properties usually requires more advanced computing methods. In this context, we mention simulation of Gibbs processes with Markov chain Monte Carlo methods using the Metropolis-Hastings algorithm. An alternative to simulations on the basis of a parametric model consists of stochastic reconstruction methods. The basic ideas behind the methods are briefly reviewed and illustrated by simple worked examples in order to encourage novices in the field to use computer-intensive methods.     

EXPRESS语言在企业建模中的应用

企业模型传统的框图表示法不能被计算机识别，从而影响企业模型之间的信息集成，针对这一问题，提出了一种用产品模型数据交换标准中的EXPRESS语言表达企业模型的方法。说明了企业建模中应用EXPRESS语言的可行性及优越性，阐述了用EXPRESS语言中的实体嵌套定义描述企业模型的具体方法，并给出了一个用EXPRESS语言描述汽车制造行业企业参考模型的实例。这样建立的企业模型中的模型信息可以直接通过计算机调用，实现了企业模型之间以及模型与企业各个生产环节之间信息的有效集成。     

基于不确定性推理在抽油机故障诊断中的应用

介绍了游梁式抽油机各部件在运行过程中可能出现的故障情况,各运行状态参数的监测诊断方法。阐述了基于不确定性推理理论及C-F模型算法在抽油机故障诊断中的推理应用,分析研究结果表明,基于C-F模型的不确定性传递算法易于实现抽油机故障的自动诊断,并能提高故障诊断的准确性。     

齿轮箱螺栓结合面的有限元建模研究

在实际工程应用中,针对如何有效地利用ANSYS软件对齿轮箱螺栓结合面进行有限元建模分析的问题,通过对螺栓结合面建模的难点和关键点—螺栓预紧力的模拟、螺栓接触面的模拟以及螺栓实体有限元模拟的建模方法的研究,系统地阐述了基于ANSYS的7种类型的齿轮箱结合面螺栓有限元建模方法,利用ANSYS软件对其中4种典型的螺栓有限元建模方式进行了静力分析和模态分析,分析比较了不同建模方法在静力学和动力学方面的结果差异。研究结果表明,在仿真效率和仿真精度方面,耦合螺栓模型是一种更为合适的建模方法,但在实际应用中采用实体螺栓有限元模型模拟实际结构中的螺栓时,能够更好的反应实际工作中螺栓连接结构的应力变化,是各种建模方法中的优选方案。     

基于键合图的模型修正方法

提出了一种基于键合图的参数型模型修正方法。该方法以实测的基于键合图的模态参数和结构的原始设计参数为参考基,寻找满足特征方程且与参考基最邻近的修正过的结构参数。其原理简单,运用方便,只需进行3次迭代。这不仅能应用于力学系统的模型修正,还能推广应用于非力学系统及复杂的多能域耦合系统的模型修正问题。给出的算例证明,运用该方法能取得较好的修正效果     

The Analysis of the Lubrication Condition and Friction Losses of a Single Acting Cross Head Guide Shoe of a Low Speed Cross Head Diesel Engine: PART III — Friction and Its Minimization

This paper describes a model which can be used to analyze the friction losses in the guide shoe of the cross head bearing of a large two stroke diesel engine. It describes further methods by which the friction losses in this component can be significantly reduced.