基于神经网络和D-S证据理论的发动机磨损故障融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出运用神经网络和D-S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的布尔值;其次,建立各子神经网络的拓扑结构,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,从而得到各子神经网络的训练样本,对各网络进行成功训练后,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对神经网络的诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果;最后,运用算例表明了本文方法的有效性。      

超声振动切削金属基复合材料的刀具磨损

用实验提示超声复合加工含有硬脆强化相如SiCp、Al2O3p、SiCw等的金属基复合材料,当比例较低时,能有效地减少刀具磨损,提高刀具的耐用度;比例较高时,效果不明显.     

基于免疫理论的航空发动机磨损故障智能诊断

针对航空发动机磨损故障诊断技术智能化、精确化的发展要求,以传统油液监测技术为基础,结合人工免疫系统(AIS)具有的自适应特性、学习记忆特性及识别特性等优点,提出了一种航空发动机磨损故障的智能诊断方法。该方法首先利用人工免疫理论的反面选择原理生成检测器,优化后的检测器生成算法提高了初始检测器的代表性及覆盖性;然后利用故障样本训练出成熟的检测器,使航空发动机典型的磨损状态信息存储在检测器中,实现对故障模式的有效学习和记忆;最后通过检测器的激活发现航空发动机的磨损故障。对油样数据的实例分析结果表明,该方法对航空发动机磨损故障具有较强的识别能力,对磨损状态有很好的监测效果。     

粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。     

主起落架上转轴开裂原因分析

主起落架完成3倍目标寿命疲劳试验后,进行分解检查时发现上转轴的一个孔边缘及孔内壁出现了裂纹,该上转轴共经历了4倍目标寿命疲劳试验,材料为30CrMnSiNi2A超高强度钢。通过外观检查、残余应力测试、断口宏微观观察、能谱分析、金相检验、硬度测试和化学成分分析等方法,对上转轴的开裂原因进行了分析。采用疲劳断口定量分析方法反推上转轴的裂纹萌生寿命,并给出疲劳裂纹扩展速率与裂纹长度之间的关系曲线。结果表明：该上转轴裂纹的性质为高周疲劳开裂,其裂纹萌生于2倍目标寿命+5个加载谱块之前;上转轴开裂原因与轴孔安装过紧进而承受较大载荷谱应力、源区侧表面损伤和残余应力共同作用有关。通过加强装配过程控制、提高表面处理,上转轴已完成安全寿命试验（即7倍目标寿命）。     

基片偏压对磁控溅射制备TiB_2涂层结构及性能的影响

为了提高TiB2涂层的致密性,采用磁控溅射技术,通过改变基片偏压,获得了floating,-30V,-90V三种偏压状态的涂层。利用XRD,SEM、纳米压痕仪、Vickers显微硬度仪和摩擦磨损试验机对涂层的结构和性能进行了分析。结果表明:所有制备涂层只存在六方结构TiB2相,偏压为floating状态时制备的涂层表现出疏松的柱状生长结构,硬度为15GPa。随偏压增大,涂层柱状结构变致密甚至消失,硬度和耐磨损性能都得到提高。偏压-30V提高到-90V,相对于floating状态制备的涂层,晶粒尺寸增加了一倍,达到21nm;柱状结构变致密最终消除;硬度从35.5GPa提高到61.9GPa,实现了超硬;同时耐磨损性能提高,使用摩擦副为直径6mm的Al2O3球进行干摩擦实验时,-90V制备的涂层磨损率为5.6×10-16m3/Nm,相对于-30V涂层降低了一个数量级。     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

网络陶瓷增强铝基复合材料的摩擦磨损性能及磨损模型

本文研究了网络陶瓷增强铝基复合材料在干滑动摩擦条件下的磨损行为,并在大量试验基础上建立了复合材料的磨损模型。结果表明:复合材料的耐磨性明显优于基体合金,其主要原因是增强体独特的网络结构可制约基体合金的塑性变形,并减少对偶件同基体合金的接触,从而有效地增强了复合材料的耐磨性能;从复合材料的磨损率方程中发现,在三个影响因素(载荷、转速、时间)中,转速对磨损率的影响最大,载荷次之,时间最小;磨损率方程的预测值与实测值符合的很好,建立的磨损模型符合实际磨损状况。     

航空活塞发动机磨损故障诊断专家系统设计

航空活塞发动机由于结构复杂,工作条件恶劣,在使用中必然遇到各种各样的故障,而磨损故障是航空活塞发动机最常见的故障形式。因此,本文主要针对目前通用航空中还普遍使用的小型活塞发动机的磨损故障,建立一个具有特定问题域的专家系统。     

具备高适应性的高速铣削刀具磨损状态监测系统

为提高加工监测系统的适应性和智能化程度,提出基于刀具磨损曲线的实时刀具状态监测系统。自学习能力的引入使该系统可自动进行不同刀具状态的识别和磨损程度的估计,较大程度上摆脱对系统事先"教学"的依赖。同时为有效抑制切削参数变化带来的干扰,提出一种特征提取方法来自动提取敏感特征,减少监测系统开发时间和成本。针对高速铣削过程的刀具磨损监测,采用切削力和声发射传感器来采集信号,并运用时域、频域和小波分析技术来对信号进行处理,试验结果证明了所提出的自动特征提取方法的有效性和智能刀具状态监测系统的高适应性。