基于新一代GPS体系的直线度不确定度研究

根据新一代产品几何规范(GPS)的操作算子和不确定度理论,提出了直线度不确定度评定方法.在最小区域法原理的基础上,给出了直线度的误差数学模型以及优化目标函数,用粒子群优化算法得到直线度的误差值,通过计算不确定度的传递系数来确定直线度的不确定度.实例表明了该方法应用新一代GPS的拟合操作算子可获得精确的直线度误差值.     

机械机心设计的现代方法

众所周知,机械钟表是一个经典的机械装置。经过数百年来无数制表师与工程师们的不断努力,机械钟表的设计已臻完美。时至今天,一方面每年都有不少新的设计推出;另一方面新的工程设计方法也不断进步。如何利用新的工程方法来辅助设计机械表心？本文介绍了一些我们的经验。     

金属增材制造工艺、材料及结构研究进展

金属增材制造技术相比于传统制造技术有很大的优势,已经在很多领域得到了应用。基于金属增材制造工艺、材料以及结构的研究现状,分析当前的研究热点以及发展趋势。结果表明：金属增材制造当前的研究热点是材料应用、仿真模拟、智能检测和热处理强化,而且质量评估没有统一的标准;金属增材制造未来发展的趋势是建立标准材料工艺数据库、多材料打印工艺研发、仿真优化模拟、智能化监测管理和热处理强化工艺研发。     

基于注意力机制的滚动轴承故障诊断方法

针对传统故障诊断方法无法自适应选择特征以及难以应对负载变动、噪声干扰的问题,提出一种基于注意力机制的端对端故障诊断方法,通过卷积神经网络(CNN)对原始振动信号进行空间特征提取,基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取时序特征,利用注意力机制判断BiLSTM各时刻隐藏层状态的重要性并赋予相应的权重,对所有时刻的隐藏层状态进行加权求和,并以Softmax层作为分类器进行故障诊断。利用VALENIAN-PT500实验台采集的数据和公开数据进行实验验证,结果表明,所提方法诊断精度高、泛化性强,在变负载和噪声干扰条件下能保持良好的故障诊断性能。     

基于CNN与注意力BiLSTM的轴承剩余使用寿命预测方法

滚动轴承的剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测对于旋转机械的运行和维护具有重要意义.以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为代表的深度学习方法虽然可以从轴承振动信号中自动提取特征,却不能对特征进行自适应的选择以提高模型对重要特征的关注程度.针对上述问题,提出一种基于CNN和注意力双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）的轴承RUL预测方法.首先通过CNN对振动信号进行空间特征提取;然后利用BiLSTM提取时序特征;接着利用注意力机制增强模型对重要特征的关注程度,并以全连接层作为解码器预测健康指标（Health Indicator,HI）;最后利用加权平均法对HI预测值进行修正,并利用多项式拟合曲线进行RUL预测.结果表明,所提方法的绝对百分比误差比卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）低14.36%,比传统的自组织映射网络（SOM）低21.28%,可用于多故障模式下的RUL预测.     

连续与短切CF增强PA6复合材料双喷头3D打印工艺参数优化

为提升连续碳纤维(CF)和短切CF增强尼龙6复合材料3D打印制件的力学性能、优化3D打印基础工艺参数,基于熔融沉积型3D打印工艺,通过自主搭建的双喷头3D打印实验平台制备打印制件,并以此为研究对象,设计4因素3水平正交试验,研究连续CF隔层数、连续CF打印间距、打印温度、打印速度四种工艺参数对打印制件拉伸强度和弯曲强度的影响。采用极差分析法得到最佳工艺参数组合,验证正交试验结果。使用扫描电子显微镜观察拉伸制件和弯曲制件的断裂面微观形貌,进一步探究了打印制件的层间断裂形貌特性和层内丝材分布规律。结果表明,当连续CF隔层数为1、连续CF打印间距为0.5 mm、打印温度为250℃、打印速度为900 mm/s时,打印制件的层内沉积线之间孔隙较少,层间结合效果较好,其拉伸强度和弯曲强度达到最高,分别为109.73 MPa和119.14 MPa,与短切CF增强尼龙6复合材料相比,拉伸强度提升了249%,弯曲强度提升了286%。     

面向制造过程的装配公差模型研究

为了研究零件制造偏差对装配公差的影响,提出了一种面向制造过程的装配公差模型.基于小位移矢量方法建立零件表面公差模型,采用齐次坐标变换方法描述偏差累积,建立了工艺系统各组件的装配公差模型.在满足装配约束条件的前提下,考虑了装配零件的几何变动,利用统计法研究装配体的装配成功率.最后应用一实例对装配体进行了公差分析,验证了模型的合理性.该模型可以用于指导装配规划,避免不可装配性.     

基于直方图均衡化的PCA-SIFT图像特征提取与匹配改进算法

为了克服SIFT算法运算量大、运算耗时长和实时性不强的缺点,课题组提出了基于直方图均衡化PCA-SIFT算法,以增强灰度图像的明暗对比度,增加匹配成功率,改进描述子生成方式,沿用主成分分析法(PCA)降低特征检测维度,减少耗时。仿真实验表明该算法有效地减少了运算时间,并且一定程度上减少了不必要的特征点的匹配数量。新算法能有效减少运算量。     

混凝土路面断裂及其防治

在公路砼路面施工中,由于不及时锯缝,振捣不实或板块上下分层,原材料不合格,养护不及时等诸多原因而引起路面断裂,必须针对以上采取相应措施加以防治.     

基于ANSYS的声表面波标签仿真研究

声表面波无线射频识别技术是现代无线射频识别方法之一。针对目前声表面波标签设计复杂,精度要求较高等特点,提出了基于ANSYS的声表面波标签设计方法。在声场波动方程和Maxwell方程的基础上,研究二维模型的可行性,采用128°YX-LiNbO3压电晶体为基底,金属铝为叉指换能器电极,设计2个叉指换能器周期的声表面波标签模型。对声表面波标签进行模态分析和谐响应分析,仿真结果反映了声表面波在压电基底上的传播轨迹,声表面波的能量分布图以及幅频特性,为声表面波标签的精确设计提供依据。