基于Kriging模型和遗传算法的齿轮修形减振优化

针对齿轮修形优化时计算啮合刚度计算量大、计算精度低、操作繁琐等问题，提出一种基于Kriging模型和遗传算法的齿轮减振修形优化算法.以典型直齿轮传动为例开展齿轮修形优化，通过拉丁抽样建立Kriging模型，解决齿轮修形优化的多响应和隐式函数的问题，通过Kriging预测的啮合刚度与有限元法的对比可知，时变啮合刚度函数各参数的误差最大值为7.79×10-5,1.20×10-3及1.30×10-4，验证了Kriging多响应预测啮合刚度函数的精确性.将Kriging预测函数代入直齿轮啮合传动的动力学微分方程，采用遗传优化算法时将齿轮动态传动误差响应波动最小作为优化目标，得到最优的齿轮修形参数.算例表明:相比于ISO(International Standardization Organization)修形和未修形的齿轮，该算法的减振效果最好，验证了基于遗传算法与Kriging模型对齿轮进行修形优化的正确性、高效性.相比于直接采用有限元法进行齿轮修形优化，该算法计算时间由26.91d减小为2.24h，证明了该算法计算效率的优越性.      

双基推进剂包覆层界面脱粘敲击检测系统设计

双基推进剂橡胶包覆层界面脱粘降低了推进剂工作性能，使其运行存在潜在的安全隐患。针对此问题，设计并开发了一套由信号处理组件、自动化控制组件和智能诊断组件构成的敲击检测系统，旨在通过自动化控制与智能敲击诊断技术相结合，更加全面的获取待测件的状态，提高检测的准确性和可靠性。实验结果表明，敲击检测系统可以识别橡胶包覆层脱粘缺陷，并且当敲击检测分辨率为3~10 mm时，脱粘缺陷检测准确率≥87.5%；BP神经网络隐含层神经元数设置6或7时，故障识别效果良好，K-means聚类算法对敲击检测数据故障确诊率≥90%。综上所述，敲击检测系统具有较高的检测分辨率和准确率，可以实现对双基推进剂包覆层粘接质量的客观评价。