电动操纵负荷系统机构设计与仿真建模

基于某民航客机机型的操纵系统,设计了一种飞行模拟器中使用的电动操纵负荷系统。以电动操纵负荷系统的俯仰通道为例,进行三维建模,并使用MATLAB软件和ADAMS软件建立ADAMS-MATLAB联合仿真模型,进行系统特性仿真,分析了系统的可行性以及需要改善的问题。     

基于ICA的特征提取实验研究及特征独立性评价

在Adams环境下设计了悬臂梁激振仿真系统并在实验室搭建了悬臂梁激振系统,通过对系统多种方式的激振,采集了梁上各测点振动信号.使用MSNR,GOSA和JADE这3种ICA算法分别对信号进行处理;对记录的一组振动信号进行加噪处理;用独立性评价指数衡量了ICA分离模态频率的可靠性.实验结果表明:ICA算法能够有效地提取系统结构模态;3种ICA算法的效果随加噪程度的增大而变差.研究为解决具体工程问题提供了参考.     

矿用铰接式自卸车车架动态特性研究

以某矿用铰接式自卸车车架为研究对象,对其动态特性进行了详细的研究。通过模态分析,得到了车架的前6阶固有频率和振型等模态参数。将分析结果与发动机及路面激励进行了比较分析,结果表明整个车架满足动态特性的条件,符合车架设计的要求,所得结论为该车架的改进设计提供了参考和依据。     

影像测量仪背光源强度影响及误差补偿技术研究

影像测量仪在工业测量等领域中,尤其是精密平面类零件的高精度测量方面具有广泛的应用。目前,影像测量仪进行二维尺寸测量时主要采用LED背光源作为照明条件,光源强度的变化会引起图像边缘轮廓内缩或外扩,从而影响测量精度。文章以通用的影像测量仪为实验平台,在实验室条件下分别研究背光源强度对边缘位置的影响以及不同直径的标准圆测量精度的影响。实验结果表明,随光源强度的增强边缘位置发生内缩,测量误差逐渐增大,最大可达13μm。最后,提出一种误差补偿方法对测量误差进行补偿,实验证明该方法可以有效提高测量精度,使测量误差减小到0~3μm。     

自适应光强变化的动态边缘位置提取方法

目的研究LED背光源光照强度变化对视觉测量系统二维尺寸测量精度的影响。方法通过对图像灰度与光源强度的关系进行理论推导和实验探究,得出背光源强度对图像边缘位置的影响规律。结果随着光源强度的增强,边缘位置附近像素灰度值逐渐增大,边缘位置发生内缩,可达4.7个像素(20.03μm)。通过自适应光强变化的动态边缘位置提取方法进行补偿,各标准轴直径测量误差减小到1个像素(4.26μm)以内。结论光照强度变化对影像测量系统测量精度有很大的影响,自适应光强变化的动态边缘位置提取方法能够有效补偿测量误差,提高测量精度。     

2A12铝合金真空电子束焊接气孔缺陷分析

在电子束焊接试验的基础上,研究了真空电子束焊接2A12时焊缝接头的力学性能;探讨了电子束焊接2A12时,影响焊缝强度的主要因素是在焊接过程中产生的气孔缺陷,同时分析了2A12铝合金焊缝气孔产生的倾向和表面焊前清理、焊接参数、预热以及重熔方法之间的关系.结果表明,在采取一定的焊接工艺措施后,接头中的气孔缺陷可得到很好地控制,保证了焊缝所需的力学性能,满足设计使用要求.     

基于冲击实验的泡沫铝-聚氨酯缓冲性能研究

目的 设计一种缓冲性能优良的缓冲结构, 并评估其填充材料的力学性能。方法 把泡沫铝原材料加工成试样尺寸, 用钻床给泡沫铝试样钻孔, 填入不同体积分数的聚氨酯。采用冲击实验的方法对泡沫铝-聚氨酯复合材料的力学性能进行分析。结果 在泡沫铝-聚氨酯复合材料试样中, 聚氨酯的体积分数为4.9%时材料韧性最好。结论 泡沫铝-聚氨酯复合材料结构的缓冲性能比泡沫铝单体更好,是最理想的抗高冲击、 高过载缓冲防护材料。     

色差对机器视觉尺寸测量精度的影响研究

目的机器视觉尺寸测量系统照明光源为复色光时,色差会使图像边缘轮廓变得模糊,主要研究色差对尺寸测量精度的影响。方法以搭建的机器视觉尺寸测量系统为平台,分别采用白色(复色光)、红色、绿色、蓝色的LED背光源作为照明光源,采集标准圆柱体图像,经软件系统处理后获得测量结果。结果当照明光源为复色光时,重复性测量误差和线性度误差分别在1μm和2μm以内;当采用单色光作为光源时,重复性测量误差和线性度误差分别控制在0.5μm和1μm以内。结论色差对机器视觉尺寸测量的重复性和线性精度都有影响,可以采用单色光来避免色差,从而进一步提高测量精度。     

基于LMD-MS的滚动轴承微弱故障提取方法

轴承的早期故障信号属于微弱信号,其故障特征提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。笔者将掩膜法引入到局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)分解中,提出了一种基于LMD和掩膜法(mask signal,简称MS)的滚动轴承微弱故障提取方法。由于LMD在噪声背景下分解出的功能分量(product function,简称PF)存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入了掩膜信号法对LMD分解出的与原信号相关性强的PF分量进行处理,抑制模态混叠现象,提取故障频率。文中以滚动轴承实际故障信号为对象进行分析,通过将掩膜信号法与LMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,将故障频率处的峭度值提高了8倍,同时将信噪比提高了19.1%,成功提取了故障信号,为故障特征提取提供一种新的诊断方法。