基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

陶瓷基复合材料超声辅助加工技术

陶瓷基复合材料具有优良的力学性能以及突出的耐高温、轻质等特性,在航空航天等领域具有广阔的应用前景.但由于高硬脆性特点,陶瓷基复合材料加工难度较大.诸多研究表明,超声辅助加工技术是一种相对合适的加工方法,与普通机械加工相比可有效降低切削力、改善加工质量等.对发展较为成熟的Cf/SiC、SiCf/SiC两种陶瓷基复合材料的超声辅助钻削/磨削加工技术研究进展进行了介绍,分析了其中存在的问题,并提出了相应的对策.     

球铰接杆式支撑臂构型参数分析

论述了球铰接杆式支撑臂的组成和主要构型参数。利用有限元分析软件建立了球铰接杆式支撑臂有限元模型,进行了模态分析并与试验结果进行了对比,验证了模型的正确性;分析了单元段跨距、套筒半径、横向框架边数和斜拉索预紧力对支撑臂性能的影响。结果表明单元段跨距的增加有利于支撑臂总体性能的提升,而套筒半径和横向框架边数的增加能提高支撑臂刚度但同时增加了系统总质量。斜拉索预紧力应从最小允许预紧力和球铰取得最大刚度值时对应的预紧力中选取较大值。分析结果为支撑臂的工程设计提供了依据。     

液体晃动非线性阻尼的描述方法

采用等效线性化手段研究了液体晃动非线性阻尼特性的描述方法，给出了自由衰减响应的对数衰减率与非线性阻尼比之间的关系，提出了通过自由衰减响应确定非线性阻尼特性参数的两种方法。计算表明，两种方法所得到的结果可以满足工程应用所要求的精度。     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于远场涡流技术的油气集输管道缺陷检测研究

由于石油和天然气在集输过程中含有大量腐蚀成分,会对集输管道造成腐蚀形成穿孔、凹槽等缺陷,为了保证集输管道的安全,需要对腐蚀缺陷进行检测。本文运用远场涡流检测原理,建立了基于集输管道的远场涡流仿真模型,通过管道缺陷对磁感应强度轴向分量幅值和相位的影响进行分析,得出了管道内壁缺陷的深度与对应检测信号的关系,解决了对缺陷深度的定量测量问题。     

消光比参数的溯源方法

对通信信号分析仪的光口消光比参数进行溯源研究,提出了将光口消光比参数溯源到示波器电压参数上的方法并进行了实验验证。首先搭建了消光比稳定的数字信号发射机作为被测源。其次采用带宽足够的光电探测器XPDV2150R(DC-50GHz 1550nm)将光信号转变到电信号,来消除频响对测量结果的影响,并通过实验验证了光电探测器带宽和接收机带宽对测量结果的影响。最后通过垂直幅度可溯源的电示波器对电信号进行消光比测量。将测量结果和通过通信信号分析仪光口眼图功能测得的结果进行比对,验证两者的一致性,最终实现将消光比参数溯源到电压参数上。     

烧蚀反应动力学参数的确定

本文提出了一种理论模型与实验相结合确定碳基材料烧蚀反应动力学参数(活化能和指前因子)的方法。首先建立了碳基材料热化学烧蚀的湍流边界层模型,运用数值方法对边界层守恒方程组、表面烧蚀和固相热传导进行耦合求解,计算过程中不需要事先假设烧蚀的控制类型。其次,在电弧加热器中模拟火箭发动机喷喉的烧蚀环境进行烧蚀材料与氧化性气体反应的烧蚀实验。最后,运用所建立的模型和在电弧加热器上的实验结果进行预测比较,确定烧蚀反应的动力学参数。作为实例,确定了石墨与CO_2的烧蚀反应的动力学参数。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.