基于ANSYS的(P/FGM/P)悬臂矩形板的模态分析

基于有限元基本理论,用 ANSYS 软件对( P/FGM/P) 型的带压电层的功能梯度材料悬臂板的结构进行了模态分析,这里选用 SHELL99 单元类型. 给出( P/FGM/P) 型的带压电层 FGM 悬臂矩形板的振动模态图,得到固有频率,并且对前 8 阶模态做模态分析,讨论了其对结构的动力学行为的影响. 通过模态分析可以得知带压电层 FGM 悬臂矩形板的模态振型有横向振动,扭转振动,拉伸振动,横向振动以前两阶模态为主,分析结果对系统的结构设计与优化以及振动特性研究提供了有效的依据.     

压电微固体模态陀螺的安装技术

压电微固体模态陀螺（ PMMG）利用压电PZT长方体的某高阶共振模态作为参考振动,是一种抗冲击、抗震动能力强的新型全固态陀螺。获得优化的参考振动振型对提高陀螺性能至关重要,但是大多数文献都没有涉及到封装对参考振动的影响。利用有限元方法（ FEM）分析了压电振子安装时支撑点位置与接触面积对参考振动的影响,分析结果表明：相对于接触面积的变化,支撑点位置的变化对陀螺参考模态的影响更大。该研究结果为压电微固体模态陀螺的安装方法提供了理论基础。     

埋入混凝土中压电陶瓷圆片声指向性和能量研究

对埋入混凝土中的压电陶瓷圆片模态分析发现,在各阶振动模态下其声辐射面存在分布不同的振幅极大值区域.基于压电埋入式混凝土敏感模块的声指向性和能量实验表明:不同激励频率引起的压电陶瓷圆片不同的振动模态对声指向性和能量有影响;在声指向性理论中将声源振动面等效为振幅相等的单一点声源的叠加,使得在各阶频率下压电陶瓷圆片辐射声指向...     

基于能量法的超声电机压电振子的耦合动力学模型分析

基于分析动力学的哈密顿原理,采用模态假定将超声电机压电振子复合结构的复杂振动在模态域内等效成单自由度系统的简单振动;考虑压电陶瓷的压电效应,将压电陶瓷诱发应变的激振力的大小用参数力系数描述,建立了超声电机压电振子的机电耦合动力学模型,通过实例计算与实验结果对比,验证该模型是较准确的,可以在超声电机的初步设计阶段替代有限元分析来确定电机的结构及材质参数,并选定合适的工作频率,从而为超声电机进一步的参数化分析和仿真模型的建立,及结构动力特性优化打下理论基础.     

红外热像观测压电陶瓷振动模态的研究

应用红外热像全场观测的研究方法,用不同工作频率激励PZT-5矩形压电陶瓷片,对其谐振频率和振动模态进行研究,确定了红外热像法识别压电陶瓷振动模态的可行性.研究结果表明:用红外热像测定试样主要振动模态及其频率,共得到8个谐振频率,与传输线路法测试结果一致;用红外热像显示试样谐振时应力分布,结果与ANSYS模拟所得应力分布图基本吻合.结论认为,红外热像法是研究压电陶瓷振动模态行之有效的方法,对压电陶瓷传感器设计和应用具有参考价值.     

压电智能结构的主动控制及压电执行器布局优化

本文对压电梁、板结构振动主动控制进行了研究,分别建立了压电悬臂梁的耦合动力学方程以及Kirchhoff假设下矩形压电薄板的耦合动力学方程,通过采用独立模态空间控制法,实现了对压电智能结构前两阶模态的主动振动控制.为提高主动控制的抑振效果,通过仿真实例分析了压电执行器在梁上的不同布局对于主动控制抑振效果的影响,得到了压电执行器粘附于悬臂梁上的最佳布局.最后实验验证了压电悬臂梁在自由振动以及模态共振下压电执行器对于悬臂梁响应控制的可行性和有效性.     

三自由度球形超声波电机定子的振动模态分析

本文在阐述了单定子三自由度球形超声波电机工作原理的基础上，研究其工作模态的确定方法。定子由弹性体和压电陶瓷两种材料组成，不仅存在自由度耦合问题，而且还存在不同物理场的耦合问题。应用有限元法对电机定子振动过程中的机电耦合场进行分析，提取超声频段的振动模态。通过分析各阶主振型的特点来确定电机工作模态的固有频率。与实验数据对比，计算值与试验值吻合得较好，从而验证了分析方法的合理性。     

小型风机叶片结构损伤识别实验模拟研究

搭建小型风机叶片振动检测实验平台,采集风机叶片振动响应数据,利用自互功率谱法辨别叶片损伤前后的模态参数,通过实验数据对比风机叶片损伤前后固有频率的变化,当风机叶片发生损伤时,其各阶固有频率会下降,且随着损伤程度的增加,各阶固有频率的下降幅度越大,并利用轴向振型差法对叶片损伤进行了定位,在实验室条件下完成了风机叶片结构损伤的识别。     

旋转矩形孔薄壁圆环模态特性的行波计算

文中将建立旋转矩形孔薄壁圆环截面突变处的波传播模型,研究振动弹性波反射和透射特性,结合相位封闭原理,给出振动特征方程,得到薄壁圆环的各阶模态频率、模态形状和分支图.将静止矩形孔薄壁圆环的固有频率与有限元分析法求得的固有频率进行比较,验证行波法计算的准确性.研究将为轴承实体保持架的动力学计算提供理论基础.     

矩形压电陶瓷薄板的平面耦合振动模式

利用等效弹性法分析了压电矩形共振器的二维耦合振动,导出了振子共振频率的解析表达式。理论分析表明,细长条的长度伸缩振动模式可由所述理论直接导出。实测表明,振子共振频率的测量值与计算值完全符合。     

基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

大规模的数模混合电路所含故障模式众多,电路故障状态复杂,且易发生传播,因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题,提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先,在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播,并将故障源和故障传播源"模块化";然后,通过子电路的异常检测模型进行一级定位,缩小故障原因集合,确定故障模块;最后,利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位,实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明,MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率,在定位准确率方面提高了至少8个百分点,其性能优于传统BP神经网络等方法。     

基于ANSYS的压电圆片振子径向振动模式分析

压电陶瓷问世不过几十年,然而发展非常迅速,压电陶瓷振子的应用日趋广泛.为了更深入研究压电振子的特性,在ANSYS的软件平台上,对压电圆陶瓷片振子进行建模仿真;利用有限元分析方法,得到压电圆陶瓷片的多阶振动模式.再根据谐振理论,对其输入导纳-频率关系进行分析.结合模态分析结果文件进行筛选,得到了压电陶瓷圆片径向振动频率,最后通过理论分析和实验测试,验证了仿真值比理论值更接近测试值.相对传统的振动模式分析方法,此方法更为简单、准确、直观.     

"弹性"BP神经网络在识别带有噪声字母中的应用

字符识别是模式识别中的一个典型应用,通过训练网络可以教会计算机如何识别字符,这在票据处理方面可以大大地提高效率.该文中所建立的神经网络具有Sigmoid型可微函数的三层BP神经网络,它可以以任意精度逼近任何连续函数,实现输入和输出之间的任意非线性映射.文中分析了BP神经网络的“弹性”学习算法,利用五位二进制数来识别的输出26种状态.建立的一个三层的BP神经网络能对带有噪声的26个英文大写字母进行识别.利用MATLAB编写仿真程序对BP神经网络进行训练,仿真结果表明训练的BP神经网络可以对给定的带有噪声的字母正确地识别.     

微位移系统中压电陶瓷驱动器迟滞建模

针对超精密微位移系统中压电陶瓷驱动器的迟滞非线性问题,提出了一种基于遗传反向传播(BP)神经网络的压电陶瓷迟滞非线性建模方法.通过电涡流位移传感器获取压电陶瓷驱动器不同电压值下所对应的位移值;利用六次多项式拟合获得迟滞的数学模型,从而建立基于遗传BP神经网络的迟滞,模型.实验结果显示:该迟滞模型在神经网络测试下的最大误差为0.082 1 μm,平均绝对误差为0.0158 μm.表明,所建的迟滞模型能够较精确地反映出压电陶瓷驱动器的迟滞特性,同时为微位移控制系统设计提供了一定的理论基础.     

Design and analysis of MEMS based piezoelectric micro pump integrated with micro needle

Microsystem Technologies - This paper presents the design and simulation of piezoelectric micro pump integrated with micro needle. The proposed micro pump adopted rectangular piezoelectric vibrator...     

基于神经网络的滚动轴承故障快速检测方法

为了实现滚动轴承故障的快速检测,提出了一种基于神经网络和轴承振动信号时域指标的滚动轴承故障检测方法。采用振动信号的偏态、峭度、峰值和裕度作为BP神经网络的输入,用BP算法对网络进行了训练。实验结果表明,利用该方法可以有效实现滚动轴承故障的快速检测。     

一种基于BP网络的H.264快速帧内模式选择算法

H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择,复杂度很高。目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度,但还存在很大的不足。提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法。该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判,得出当前宏块采用Intra16×16或Intra4×4模式,然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式。实验结果表明,该算法在保证视频质量几乎不变（PSNR平均降低约0.01 dB）的同时,可以有效减少计算复杂度,与JM86相比减少75%～83%,与Pan Feng的方法相比减少30%～70%。     

压电式双振子微型发电机功率调节电路设计

为克服压电式单振子微型发电机通过一般整流、滤波和储能控制电路不能连续为瞬时发射功率较大的无线传感器网络发射模块供电的问题,提出了一种双振子振动发电的结构思想,介绍了双振子振动发电原理;提出了一种双振子微型发电机输出功率调节控制电路技术方案,它由主一辅整流电路、主储能器、滤波器、辅助补充能量控制电路、稳压电路、滞回比较器、开关控制电路和电子开关等组成.经实验证明:封装了该功率调节电路的压电式双振子微型发电机平均输出功率为250～950 μw,瞬时输出功率可以达到680 mw,而自身的功耗只有40微瓦以下,能满足连续振动环境中微功耗电子器件、传感器或间歇式较大功耗遥测电路供电的要求.     

基于SVM的旋转机械故障诊断方法

提取时域与频域共20个特征参数作为数据样本,选择适合旋转机械振动信号的径向基函数及相关参数,基于一对多法构造支持向量机(SVM)多类分类器,实现旋转机械滚动轴承的故障诊断。通过对振动信号特征进行训练与测试,并与BP神经网络进行对比结果表明,该SVM多类分类器可较好地解决小样本问题,在训练时间和识别正确率上均优于BP神经网络。     

微铣削刀具磨损状态监测方法研究

为提高金属微铣削过程中刀具磨损状态在线监测系统的预测效率与精度,提出一种基于线性判别分析与改进型BP神经网络模型识别刀具磨损的方法;该方法通过传感器与数据采集系统采集微铣削过程振动信号,提取其时域和频域特征并通过线性判别方法进行降维约简;将降维后的特征输入经灰狼优化改进的BP神经网络模型,从而实现微铣刀磨损状态特征的分类;结果表明,提出的微铣刀在线监测方法能够准确识别微铣刀的各种磨损状态;此外,和其它分类算法相比,提出的基于灰狼优化算法的BP神经网络模型在分类精度和计算效率方面具有综合优势;这对实际生产过程中微铣刀的磨损状态监测具有非常重要的实际意义.