基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

铝合金剪切旋压残余应力分布规律

研究了剪切旋压加热温度、进给率和半锥角对残余应力分布的影响规律.试验结果表明:旋压进给比增大,残余压应力减小;适宜的旋压变形温度范围有利于降低工件表面残余应力;半锥角对工件表面残余应力的影响不显著,5A06铝合金旋压适宜采用30°～45°的半锥角.     

四参数疲劳定寿方法

对直升机传动系统采用的一种疲劳定寿方法——四参数法进行了研究:首先介绍了四参数应力-循环(S-N)曲线,然后详细介绍了通过材料平均 S-N 曲线获取构件安全 S-N 曲线的步骤以及直升机传动系统四参数疲劳定寿的程序和方法,研究了定寿流程中的各个技术细节.同时介绍了传动系统机匣疲劳试验中的多路协调加载技术以及某传动系统尾减机匣(TGB)的全尺寸疲劳试验情况.最后采用四参数疲劳定寿方法,根据某传动系统尾减机匣全尺寸疲劳试验结果和飞行实测载荷谱,对尾减机匣进行了安全寿命评估.该实例分析表明:四参数疲劳定寿方法为一种有效、可靠的寿命评估方法,具有推广价值.      

FGH97缺口试样基于黏塑性本构的弹塑性响应分析

针对缺口试样在高温条件下局部区域应力应变难于测量的问题,基于光滑试样材料力学性能试验,优化得到550℃粉末高温合金FGH97的Chaboche黏塑性统一本构方程参数,并将其应用到FGH97缺口试样单调拉伸及循环加载弹塑性有限元分析中.研究结果表明:①缺口局部区域进入塑性后其应力分布与弹性条件明显不同,随应力增大,最大应力位置向内移动;②在循环载荷条件下,随着循环数的增加,缺口平分线上应力/应变范围变化不大,缺口根部塑性区域出现明显平均应力松弛,并逐渐趋于稳定,导致缺口根部循环载荷比不同于外部施加载荷;③缺口根部塑性区域逐渐增大,但增大的幅度逐渐降低.该研究可为进一步分析缺口构件疲劳寿命影响因素提供支持.      

基于ANSYS的多辐板风扇盘结构 优化设计技术

基于ANSYS优化平台,建立了风扇盘子午面优化设计模型,筛选了主要的优化设计变量.针对典型风扇盘设计问题,分别进行了单辐板及多辐板结构优化设计.结果表明,在满足轮盘变形、强度要求的条件下,多辐板风扇盘比单辐板风扇盘可明显减轻质量,并且其应力分布更为均匀,说明对于轮缘较宽的风扇盘,多辐板轮盘结构具有明显优越性.同时,多辐板轮盘结构还有利于增强轮缘弯曲刚度.      

轴流风机中雷诺应力与应变滞后涡黏模型 的PIV实验

采用粒子成像测速(PIV)技术,精细测量了低速轴流风机内部叶片60%跨度处压力面与吸力面的切向和轴向速度,以及风机出口径向平面的切向和径向速度,基于叶片的周缘速度和叶片弦长的雷诺数为370000.应用周期相位平均技术分析雷诺剪切应力与平均速度剪切应变的时空演化过程,并应用互相关技术研究了两者之间的相位关系.结果表明雷诺剪切应力与平均速度剪切应变的极值发生在不同时空相位,存在相位滞后.这一现象广泛存在于三维非平衡复杂湍流中,显然,工业领域广泛应用的线性k-ε模型具有一定的缺陷,应考虑雷诺应力张量与平均速度应变张量之间的时空滞后现象,从而得到符合物理规律的计算结果.因此,雷诺应力张量与平均速度应变张量滞后的涡黏模型将成为一个很有发展前景的封闭模型,来更加精准地预测工业领域中广泛存在的非平衡复杂湍流.      

微小孔电化学去毛刺试验研究

采用电化学方法对不锈钢管壁上钻削的微小孔与不锈钢管内壁相贯处难到达区域的毛刺进行去除。实验研究了加工时间、电解液成分与浓度、电解液流动方式对微小孔毛刺去除质量的影响以及相应条件下阴阳极极间电压的变化规律。研究结果表明:在优选的加工工艺参数条件下,可有效地去除微小孔毛刺。     

复合材料机械连接数值模拟技术

由于复合材料的脆性、弹性和强度等性能参数的各向异性的特性,使得其无论是静载分析还是疲劳分析均比金属材料的分析复杂;层合板的层间特性和疲劳分析中材料性能的退化,更是加剧了问题的复杂性。应力分析的准确性、失效准则的合理性及材料性能退化准则的客观性,为数值模拟方法的可行性及其结果的可信性奠定了基础。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

新型超高强Al-Zn-Mg-Cu铝合金热压缩变形的流变应力行为

采用热力模拟试验方法进行热压缩变形试验,研究了一种新型Al-Zn-Mg-Cu合金在变形温度为300～450℃,应变速率为0.001～1s-1,压缩变形程度为50%条件下的流变应力行为.结果表明,变形温度和应变速率对合金流变应力的大小影响显著,流变应力随变形温度的升高而降低,随应变速率的提高而增大.采用统计回归方法建立了...