三维贴体坐标变换在河冰数值模拟中的应用

寒冷地区河流冬季常出现冰塞,伴随其形成和演变往往发生凌洪灾害。因此,对河冰的形成及演变相关问题进行研究具有重要的意义。冰塞堆积演变具有高度的三维特征,将三维贴体坐标变换应用于冰塞演变过程,成功地解决了冰塞面不规则形状给河冰数值模拟带来的相关困难。     

基于双谱和变精度粗糙集理论的柴油机故障特征自动提取

采用双谱对柴油发动机曲轴轴承非稳态振动信号进行了分析,根据双谱对称性,对第一象限的对角线及对角线以下区域划分成若干等分区域,计算每个等分频率面内的双谱平均幅值,作为分析对象特征值,利用变精度粗糙集理论提取与特定故障部位强相关特征参数。分析结果表明：双谱能有效消除曲轴轴承非稳态振动信号中的噪声,变精度粗糙集能提取出与分析对象相关的关键因素,双谱和变精度粗糙集相结合能实现故障特征的自动提取     

我国精炼葵花籽油产品品质分析北大核心CSCD

为了研究我国市售精炼葵花籽油产品品质差异,采集市售9个主流品牌的16种精炼一级葵花籽油,按标准方法分析其理化品质(酸值、过氧化值、色泽)、营养品质(维生素E、植物甾醇、角鲨烯、谷维素、多酚含量)和安全品质(多环芳烃、苯并(a)芘、塑化剂、2-氯丙醇酯、3-氯丙醇酯和缩水甘油酯含量)。结果表明:不同精炼葵花籽油产品的理化指标存在明显差异;精炼葵花籽油的主要营养素为维生素E(以α-维生素E计)和植物甾醇,含量均值分别达到63.81 mg/100 g和3 867.0 mg/kg;精炼葵花籽油中苯并(a)芘和多环芳烃的含量均低于我国标准限量,62.5%的样品中苯并(a)芘的含量低于欧盟限量(2μg/kg),87.5%的样品中多环芳烃的含量低于欧盟限量(10μg/kg);精炼葵花籽油中的塑化剂检出量较低,而3-氯丙醇酯和缩水甘油酯存在一定超标风险。研究结果说明不同精炼葵花籽油产品的精炼程度和品质控制水平存在明显差异。     

基于角域四阶累积量切片谱的柴油机连杆轴承故障特征提取

提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。     

一种长厚臂叉形接头锻件成形工艺与实验

根据长厚臂叉形接头锻件的形状特点,分析了锻件的成形难度,初步制定了成形工艺为热镦挤复合成形和立式反挤成形,并采用数值模拟研究了各工序成形过程以及冲头成形力。通过后续工艺实验发现,热镦挤复合成形工序成形的锻件在方形上端部分四角处有明显的折叠缺陷,分析认为这是由于实验过程中锻件长时间的热量散失造成金属流动性降低而产生的。对初步拟定的成形工艺进行了改进,改进后的成形工艺为热正挤、热镦方和热反挤,数值模拟分析以及验证实验表明,改进后的成形工艺可行,并且设计了具有导向功能的模具结构,解决了叉形接头锻件壁厚不均的问题。该成形锻件填充饱满、无缺陷,金属流线分布连贯、合理,成形工艺和模具寿命通过了批量生产考核。     

基于CUM3-CNN的柴油机高压油路故障诊断EI北大核心CSCD

针对柴油机故障诊断中噪声干扰强、人工确定特征主观影响大、自动识别准确率低的问题,提出了一种利用卷积神经网络(CNN)识别振动信号三阶累积量灰度图的柴油机故障诊断方法。首先利用三阶累积量抑制高斯噪声的先天特点对缸盖振动信号进行分析,生成抑制噪声后的灰度图像,作为卷积神经网络的输入;用具有动量的随机梯度下降优化算法和学习率退火方法训练卷积神经网络,通过遗传算法优化训练参数,用训练好的网络对柴油机高压油路的5种工况进行故障诊断。试验结果表明:三阶累积量生成的灰度图像既能有效抑制噪声又能全面表现特征信息;用学习率退火方法和遗传算法改进优化的卷积神经网络有良好的泛化能力,相比于传统方法具有更高的准确率和抗噪能力。