海流冲击对深海采矿装备液压管道流固耦合振动的影响

为研究海流冲击对深海采矿装备液压管道流固耦合振动的影响,利用伯努利—梁模型,对内流作用下的柔性管道进行受力分析,建立管道流体流固耦合振动方程。根据有无外部周期性冲击作用力两种情况对液压系统管道进行了仿真。仿真结果表明:(1)外部周期性冲击力加剧了管道内部的油压波动。(2)外部周期性冲击力增大液压管道振动的最大位移。     

基于遗传模拟退火算法的深海采矿转臂连杆机构优化设计

根据深海地面环境及采矿转臂的实际需要的工作情况,分析出连杆机构中液压油缸最大受力时的工况。应用遗传模拟退火算法(SAGA)对深海采矿转臂的连杆机构铰点位置进行优化。使优化后的连杆机构在满足采矿转臂正常运行的前提下,连杆机构中油缸所受到压力显著减小,为深海采矿转臂的结构设计提供了相关理论基础。     

外部液动力作用下管道输送流固耦合应力分析

采用计算流体动力学方法分析管道-外部流体相互耦合效应对管道连接点应力影响。以垂直输送管道系统为研究对象,应用数值方法求解外部流体-管道进行流固耦合这一非线性问题。研究结果表明：1)扬矿硬管上端无论是固接还是铰接,外部流场以不同速度冲击管道,应力集中出现在管道靠近连接区域,最大应力也出现在管道连接点处,其余部位管道应力变化较小;2)其最大等效应力随着外部流场速度增大而增大,以固接方式连接产生的管道最大等效应力总是大于以铰接方式连接的最大等效应力。3)当外部流体速度为0.9m/s时,两种连接产生的最小应力值在该流速点均出现局部极小值,且固接时局部极小应力小于铰接时的局部极小应力。     

水下破碎机智能化故障诊断系统的研究

深海破碎机智能化故障诊断系统的功能由五个部分组成：数据采集装置、信号处理程序、用户界面、神经网络故障模型和故障推理。除了完备而有效的故障诊断功能之外，一个实用的故障诊断系统还应该具有操作方便、     

水下破碎机转速容错控制器的设计

在复杂控制系统运行过程中，往往出现一些无法预料的故障，如系统参数的跳变、传感器和执行器故障等。因此必须设计一种控制器，使系统在正常和故障状态下都能获得良好的控制效果，这种对系统故障和传感器故障具有强鲁棒性的控制器，称之为容错控制器。     

海浪冲击对Y形输液管道流固耦合振动的影响分析

为研究海浪的周期性冲击对深海中输液管道流固耦合振动的影响,采用FEA方法对内、外流体单独作用以及共同作用下Y形管道系统结构分支处的振动特性进行仿真分析。结果表明:海浪的周期性冲击载荷加剧了管道系统分支处内部流体的压力波动、增大了分支处结构振动的最大位移量和其所承受的最大等效应力;随着内流体压力波动的加剧,管道分支处振动的最大位移量和其所承受的最大等效应力均先减小到一定值再增大;海浪的冲击频率与内流体压力波动、管道分支处振动的最大位移量与其所承受的最大等效应力,均呈正比例关系。     

小波包在深海破碎机故障诊断中的应用研究

深海破碎机的振动信号在运行中能及时反应其时变特性, 特别是在破碎机出现故障时其振动信号中包括了许多故障信息。本文利用小波包的原理分解振动信号, 根据分解后信号中“ 波段-能量” 的对应关系, 判断是正常状态还是出现故障。研究表明, 小波分析应用于深海设备的故障诊断相当成功, 从而使小波分析应用研究的领域不断地得以拓展。     

小波变换与EMD分析在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,将小波变换与一种新的信号分析方法EMD(经验模态分解)相结合用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用小波分析技术对检测的信号进行分解,并对含有故障特征的信号进行重构。然后对重构信号进行EMD分解,选取能够反映故障特征的IMF分量进行边际谱分析,得出滚动轴承故障信号对应的频谱,由此确定轴承的故障模式。实验研究结果表明该方法正确有效。     

海洋采矿破碎机的振动分析

海洋采矿破碎机按设计要求是在５０００ｍ海底下工作，同时由于它安装在作业车上，而作业车则行走于剪切强度只有几千Ｐａ的海底沉积物里，所以破碎机的振动对作业车的通过性能和稳定性能有很大的影响，有必要对破碎机振动危害有充分的认识和了解，进而能动地控制。本文正是基于此出发点，对破碎机的机械振动进行了初步的探讨，分析了破碎机振动时的振动加速度，并绘出了其振动频谱图，从而有效地采取措施减轻振动的影响。     

微装配中零部件搜索方法

针对如何快速且准确地在微装配的显微视野中寻找到目标零部件,并获取目标零部件的全局视觉信息的问题,提出了一种基于显微视觉倍率切换的微装配零部件搜索机制.详细分析了如何确定自动搜索步长;论述了自动搜索策略的原理与过程:通过自动扫描目标平面,以准确识别出目标平面内的微零部件,有效地克服了大范围微装配中显微视觉范围远小于操作域的局限性,保证了微装配零部件目标始终呈现在不同显微倍率视野中,为微装配机器人的进一步操作奠定了视觉基础.实验结果表明:提出的搜索方法搜索成功率达到了95％,平均搜索时间为28 s.