汽车制造中非标准设备的设计

以汽车发动机装配线物料随线设备的设计为例,以“积木式设计方法”为中心,以CAD／CAE为实现手段,对汽车行业非标准设备的设计方法作研究,总结规律及方法,旨在促进汽车行业非标设备国产化的进程。     

渤海36-1原油高等级道路沥青的开发及其温度性质的初步评价

渤海３６－１原油属低硫环烷基原油,是生产优历青的良好原料,该原油用蒸馏－半氧化法生产的ＡＨ－７０号、ＡＨ－９０号高等级道路沥青均可达到ＥＳＳＯ沥青的质量标准,ＡＨ－７０的使用性能接近ＥＳＳＯ沥青,ＡＨ－９０则优于ＥＳＳＯ沥青。     

混凝土硫酸盐侵蚀速度影响因素研究

研究了水灰比、胶砂比、试件尺寸、预养方式、溶液浓度及温度对混凝土硫酸盐侵蚀速度的影响.结果表明:试件的水灰比越大、胶砂比越小、试件尺寸越小(比表面积越大),则硫酸盐侵蚀速度越快;提高养护温度、缩短养护时间可以加快硫酸盐侵蚀速度;硫酸盐侵蚀速度随着硫酸盐溶液浓度增大和温度提高而加快,但当浓度和温度超过某一数值后,硫酸盐侵蚀速度反而减慢.在各种条件下,混凝土硫酸钠侵蚀速度比混凝土硫酸镁侵蚀快;对硫酸钠型侵蚀,采用抗折抗蚀系数作为判定指标较为合理,而对硫酸镁型侵蚀,应该综合考虑抗折、抗压抗蚀系数.     

基于高维空间流形变化的设备状态趋势分析方法

以机械设备的运行状态为研究对象,提出一种基于高维空间流形变化的趋势分析方法.该方法将一维时间序列重构到高维相空间中,利用相点邻域的切空间信息逼近流形的局部几何结构,从而得到描述流形变化的切方向矩阵;通过多向主元分析方法对不同状态下的流形切方向矩阵进行计算,获得各个状态的权重得分,从而实现对设备状态变化的趋势分析.对混沌信号添加幅值大小不同的冲击进行数值仿真试验,与LYAPUNOV指数、近似熵等传统非线性分析方法相比,该方法能够更有效地描述系统状态变化的过程.将该方法应用于轴承外圈故障的振动信号分析中,成功地刻画了轴承疲劳劣化的趋势.     

邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法

局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中，但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小，根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时，自适应地确定该相点的最优领域，最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声，对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明，自适应邻域选取方法，提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。     

非单点证据体数据融合的Dempster组合规则适用性评价方法

针对待融合的证据体包含基本概率分配值相差较大的非单点证据时,基于pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法判定结果存在模糊性甚至不准确的问题,提出了一种表示证据体之间关联性的改进pignistic距离,并将改进的pignistic距离与经典冲突系数相结合,提出了对Dempster组合规则适用性评价的新方法。在新方法中,定义了一种新的证据体冲突衡量系数用于判定Dempster规则的适用性。当经典冲突系数为0时,新系数与改进pignistic距离一致;当经典冲突系数不为0时,新系数与改进pignistic距离和经典冲突系数之和的平均值一致。算例分析的结果表明,与基于pignistic距离的Dempster规则适用性评价方法相比,新的基于改进pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法有较好的适用性和合理性。     

掺合料及引气剂对混凝土性能的影响研究

系统地研究了硅粉、矿渣粉、粉煤灰等掺合料及引气剂对混凝土力学性能、抗冻性能及抗氯离子渗透性能的影响。研究结果表明:混凝土中适当引气可以改善混凝土的耐久性能,但随着含气量的增加混凝土强度呈递减趋势;掺合料可改善混凝土的物理力学性能、抗冻性能及抗氯离子渗透性能;掺合料与引气剂搭配,可发挥材料的叠加效应,使混凝土的力学性能和综合耐久性提高,是高寒地区混凝土配制的较佳途径。     

一种基于变形运动矢量分析法的转子耦合故障机理建模

为完善和丰富目前旋转机械耦合故障所普遍采用的数值解法,提出一种松动—碰摩转子耦合故障的建模方法:变形运动矢量分析法.首先,变形运动以故障定义变形,然后利用傅里叶级数建立起故障变形和周期信号的关系;其次,矢量分析利用动、静两套坐标系建立起故障变形运动和周期性激励力的关系,并在动坐标系中分析故障运动;第三,利用谐波...     

基于函数型数据分析的半导体生产过程监控

提出一种基于函数型数据分析的非平稳生产状态下的多批次生产过程监控方法。引入函数型数据分析方法将三维数据中的每个变量沿时间方向进行函数拟合,从而将三维离散数据矩阵转化为二维函数矩阵。对各个变量曲线求取二阶导数,消除非平稳生产状态所导致的均值波动现象,增加建模的准确性。在此基础上,利用函数型主成分分析方法对各个变量的导数曲线进行特征提取,并使用基于权重的主成分融合方法,获得函数型主成分矩阵。利用支持向量数据描述方法对函数型主成分矩阵进行监控,并将其应用于工业半导体生产过程的监控中。结果表明,基于函数型数据分析的监控方法与传统方法相比,具有更低的漏检率,验证了新方法的有效性。