基于GP-SSD的旋转机械复合故障特征提取方法

针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点。仿真信号的分析结果验证了GP-SSD方法的优越性,在此基础上将GP-SSD应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明该方法能有效提取旋转机械复合故障的特征。     

纯电动汽车齿轮箱效率测试平台开发及数据研究

纯电动汽车利用可充电电池作为动力来源,对环境影响相对传统汽车较小,具有广阔的前景,但当前技术尚不成熟,未完全取代传统燃油汽车,其中比较重要的原因是续航里程短.纯电动汽车齿轮箱作为传动装置中的一个重要部件,传动效率的好坏直接影响到整车质量,效率高低是衡量齿轮箱优劣的一项重要指标.分析了齿轮箱效率测试方法,描述了测试原理,...     

基于SWD-AVDIF的齿轮箱复合故障诊断方法

针对由噪声干扰和故障强度分布不均引起的齿轮箱复合故障诊断问题,论文提出了基于群分解和平均差值形态算子（Swarm Decomposition- Average Difference Filter,简称SWD-AVDIF）的齿轮箱复合故障诊断方法。首先运用群分解（Swarm Decomposition, 简称SWD）将齿轮箱振动信号分解为若干单一模态振荡分量（Oscillatory Components,简称OCs）;然后对分量进行AVDIF解调,得到SWD-AVDIF解调谱;最后根据解调结果判别故障类型。与EMD对比,仿真信号验证了SWD方法在频率区分能力上的优越性;运用齿轮箱复合故障仿真信号和实验信号进行分析,结果表明该方法能够有效地分离不同故障信号并加强故障特征,为齿轮箱复合故障诊断提供了一种新的方法。     

用于气动声学计算的完全耦合层吸收边界条件

根据伪时均流假设,推导了波动量的非守恒非线性欧拉方程;采用频率变化的方法,给出了一个时间与空间坐标变换关系,并将波动量的非守恒非线性欧拉方程变换至新坐标系;通过复数变换方法引入阻尼,构建了斜流非守恒非线性x层、y层及角层完全耦合层(PML)吸收边界条件;最后用算例测试了该吸收边界条件的精度和收敛性。研究结果表明：当吸收层数等于10时,最大反射量不超过0.5%,并且随着PML层数的增加而迅速减小;当吸收层数为40层时,最大反射量小于0.1%,达到收敛;在背景斜流下,该PML吸收边界条件能较好地吸收熵波与声波,可用于气动声学计算。     

尺寸公差的区间描述及不确定性优化

利用区间模型对尺寸公差进行描述,构建了一种基于尺寸公差的区间优化方法,实现了基本尺寸及其公差的同步优化。本方法以基本尺寸和公差为设计变量,以尺寸公差最大化为设计目标,以决策者对机械系统的性能要求及原问题的最严限制性条件为约束,建立区间优化模型。通过区间中点和区间右边界,将不确定性区间优化模型中的目标函数与约束进行确定性转换。有效解决了在机械系统给定性能水平及其固有约束条件下,求解关键零部件最优基本尺寸与最低成本尺寸公差的问题。该方法已被应用于数值算例及工程实例。     

用Matlab6.5优化工具箱对振动筛支撑弹簧进行分析

本文应用Matlab6．5优化工具箱做为优化工具，以重量最轻为设计目标对沥青搅拌站振动筛支撑弹簧主要参数进行了优化设计的探讨，优化结果对设计具有一定的借鉴作用。     

采用电测法重型铰接式车架结构优化设计分析

铰接式车辆具有良好的通过性,适合大载重下载通道运输使用,但车架的受力情况复杂,影响整车的使用寿命.根据此类车辆的运输工况特点,对不同工况下,车架铰接点处主要部件的承载情况进行分析.根据受力分析结果,采用有限单元法进行建模分析,获取不同工况下的应力分布云图,并获取应力集中极值点.采用材料升级和结构优化对车架应力集中点进行优化设计,并对比分析优化前后的应力分布情况.在应力分布的集中点,布置应变片,采用电测法对车架的应力分布进行测试.结果可知:不同工况下,整机各部分强度满足使用要求,但是存在局部应力集中,强度较大的部位为鹅颈处、摆动架前侧轴承处,设计时需要重点关注;采取材料厚度提升的方案,可以保证安全系数达到使用要求;测点的最大值分别为131.201MPa、105.45MPa,与仿真值之间的误差小于6％,同时均小于优化前的数值,表明优化方案是可行的,优化设计结果是可靠的.