基于MATLAB的流体润滑求解和可视化研究

讨论了如何利用MATLAB中PDE工具箱和窗口函数 ,进行流体润滑问题的求解和可视化。把润滑问题转化为MATLAB中的标准函数形式 ,然后利用PDE工具箱和主窗口函数以及少量编程 ,采用三角形单元划分 ,对无量纲雷诺方程进行有限元求解 ,获得了油膜压力、压力梯度和其他静特性。经验表明 ,利用MATLAB中PDE工具箱和主窗口函数 ,能方便而高效地进行某些润滑问题的求解 ,并对求解结果进行求解可视化。     

基于粗糙集知识获取的转子轴承系统故障诊断知识库构造研究

利用粗糙集理论从信息系统中知识获取与知识发现的功能，对转子轴承系统状态监测与故障诊断系统中知识库构造进行了研究。通过对粗糙集理论用于智能决策过程和诊断监测数据特性的分析，获得了数据表中连续属性值离散化映射、条件属性集与决策属性集记录的完备性是诊断知识获取与知识发现前提条件的结论。建立了基于粗糙集方法从数据库中知识获取和知识发现的诊断知识库模型，设置的连续属性值离散化步骤具有实现知识库决簏规则扩展的特点。     

智能油品质量在线监测仪的研制

提出了一种基于多传感器信息融合技术对油品质量进行在线监测的新方法，通过对粘度、温度、介电常数的测量，建立了神经网络油品质量状态监测模型，并给出了系统的设计方案。     

动态过程非平稳性度量及其在设备诊断工程中的应用

以随机过程Z_t构建所有两点间距离过程X_S,在证明X_S完全体现了Z_t的一、二阶矩函数变化的基础上,证明相关积分(Correlation integral)能够反映Z_t的非平稳性。以X_S的概率密度函数为依据引出了相关积分算式中参考距离的取值原则。以相关积分为基础定义了设备动态过程非平稳性的度量参数:绝对非平稳度、相对非平稳度、绝对非平稳率、相对非平稳率。分别以工程实例和试验例子论证了非平稳性度量参数工程应用的有效性。简单阐述了非平稳性度量参数在信号分析与故障诊断系统中的应用。     

耦合弹性变形的活塞裙润滑有限元求解

利用八节点等参有限元,进行了活塞裙润滑和弹性变形的耦合求解。首先给出了混合润滑方程和活塞裙弹性变形方程,然后给出了求解这些方程的有限元求解步骤。计算结果表明：考虑活塞裙变形的油膜压力场峰值一般比不考虑活塞裙变形的油膜压力场峰值大;不同转角下的油膜压力场形状不同,有时呈现抛物线性,有时呈现马鞍型。同时,发现不同转角下活塞裙中部变形较大,在做功行程变形较为明显,变形区域也随着转角的变化有所不同,有时集中在流场中部,有时却集中在流场周向两边。结果也表明：考虑弹性活塞裙下,油薄膜承载力在吸气、压缩、做功行程有一定增加,而且在做功行程增加较为明显;摩擦力也有所增加,但增加不明显;在排气行程,油薄膜承载力和摩擦力会出现波动,承载力波动较大。     

基于RBF神经网络的气缸摩擦学系统仿真

采用RBF神经网络和联立约束法实现了缸套摩擦学系统各元件(包括活塞、连杆和曲柄)的动力学性能仿真。将从数据库中得到的油膜对活塞产生的摩擦力及气缸中气体燃烧产生的压力,通过神经网络进行训练,然后做成神经网络模块,与摩擦学元件动力学计算模块一起,利用MATLAB的仿真器SIMULINK,实现了对该系统整体动力学性能的仿真。结果表明：利用组合RBF神经网络训练油膜摩擦力、气体燃烧压力,是快速且有效的。新的仿真模型能追踪油膜的摩擦力、气体燃烧压力和气缸各元件动力学特性的实时变化;仿真模块可重复使用。同时发现了这些摩擦学元件存在诸如蝶型吸引子和极限环等非线件动力学现象。     

智能故障诊断系统模式研究

分析了故障诊断步骤及体系结构,讨论了故障诊断力祛集。对基于各种算法与人工神经网络集成构造的智能故障诊断系统进行了分析比较,提出了系统中存在的问题。提出了基于多算法与人工神经网络高度集成智能化的故障诊断系统模型框架。     

AppletVIEW在远程实验中的应用

本文重点论述了AppletVIEW在远程实验中的应用。远程实验是远程测控技术的一种,作者采用基于BridgeVIEW的虚拟仪器和基于Java组件的AppletVIEW技术,实现一小型转子实验台的远程测量与控制。     

基于网络的CAD标准件数据库实体建模

文章提出了一种全新的集成于网络化标准件数据库和工程软件之中的模型构建服务方案,从功能目标、数据库结构,Web和工程软件集成环境下的查询、工程软件中实体模型的自动生成四个方面对方案的细节进行了研究和论证。     

基于Internet的远程实验研究

以Internet信息传输为基础,建立了一种远程实验与控制系统的模型,并简要介绍了其工作原理及应用成果。采用浏览器/服务器(B/S或Browser/Server)技术,用户能在世界上任何一个地方实现远程访问控制和实验。该系统已经在局域网内进行了应用。