摘要：阐述基于NX MCD的曲轴自动生产线数字孪生系统设计,通过数字化建模、虚拟仿真和优化算法,实现对生产线的实时监测、预测和优化,实现曲轴生产线的数字化转型。

摘要：为了提高激励下齿轮-转子系统故障效率,采用模糊C聚类(FCM算法)算法对其进行特征处理。搭建齿轮-转子系统故障诊断试验,进行空载和扭矩为6N·m两种工况测试,从动轮上方箱体收集振动加速度信号。研究结果表明:应用改进EEMD分解后的仿真信号中提取的特征参数完成了FCM算法初始特征向量库的构建,验证了该方法方法对载荷激励下齿轮-转子系统故障诊断的有效性。搭建的齿轮-转子试验显示,改进EEMD和FCM结合完成叠加载荷激励作用下对齿轮-转子系统进行故障诊断的功能。综合运用改进EEMD和FCM方法可以满足齿轮-转子系统故障诊断的要求。该研究对提高机械传动领域运行稳定性,尤其是在激励作用下系统隐藏的故障危险的排出方面具有很好的实际价值。

摘要：为增强轴承故障信号对于分块压缩感知的重构性能,设计了一种通过自适应分块方式来完成匹配追踪故障诊断算法。此算法综合运用信号分块自适应(Adaptive partitioning,AP)以及K奇异值分解(K-singular value decomposition,KSVD)方法,对正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)算法实施了改进,进行重构时对支撑集原子通过二次筛选进行处理,获得更合理的支撑集原子结构,显著改善重构效果。研究结果表明:对轴承故障信号重构后AP-KSVD-OMP算法达到了最低重构相对误差和更短时间,可以保留OMP算法无需对信号稀疏度进行预估的特征,实现了信号重构精度的显著提升。对混合故障信号重构后可以达到对原始信号故障特征准确重现要求,与促使信号形成良好匹配状态。AP-KSVD-OMP算法具备高效运行的优点,实现了重构信号精度的显著提升。

摘要：齿轮箱故障诊断存在变速工况、样本数量偏少以及会形成强噪声情况,提出了一种通过多尺度特征融合网络(MFFN)实现故障诊断技术。对初始时域信号拓展形成多特征域,建立造多维堆栈稀疏自编码器(MSSA)对不同特征域进行故障采集,通过粒子群算法优化回声状态网络(IESN)进行信号处理。研究结果表明:样本充足条件下,MFFN模型诊断时,定速工况为99.15%,变速工况为98.46%,达到了更高准确率并降低了标准差。在样本不足条件下,深度特征融合网络(DEFN)和MFFN对于样本数量减少表现出了优异鲁棒性,MFFN达到了更优的性能。在噪声干扰场景下,采用MFFN依然能够达到85%的准确率。该算法具备更优抗干扰性能,采用多维特征提取能够更好地适应处于强噪声干扰环境。该研究为实现传动系统的稳定运行提供了理论参考。

摘要：介绍了中速辊盘式磨煤机在运行中常见的故障,并进行了原因分析;根据发生故障的原因,确定了磨煤机的点检部位及主要点检内容,并对点检内容进行了有效管理,能够及时准确断定磨煤机的健康状态等级,针对不同等级采取相应措施,避免“过维修”和“欠维修”的发生。

摘要：介绍了FMCW雷达料位计监测的基本原理以及实现方法,设计了基于DSP为处理核心的FMCW雷达料位计的硬件系统和软件系统。开发了基于LabVIEW的上位机管理软件直观地显示料位数据,方便人机交互。该系统精度高、适应性好、不存在近距离盲区,可以用来测量固体、液体、粉状体等多种介质的料位。

摘要：针对薄壁类零件加工过程中刚性差,容易产生变形而导致形位误差超差等问题,对薄壁零件产生超差的原因进行了系统的分析,并通过对典型薄壁零件的车削工艺、夹具设计、刀具参数选取、热处理等多方面综合分析,制定出典型薄壁零件加工的一套工艺方案,有效地解决了薄壁零件加工过程中的变形及超差问题。

摘要：基于三维实体造型软件Pro/Engineer,介绍了虚拟制造技术在产品设计中的应用,进行了齿轮泵的三维实体建模、虚拟装配和完善以及干涉检验,利用这种方法能及早发现设计缺陷,降低产品开发成本,缩短设计周期,可提高产品的设计开发效率。

摘要：该文设计了一项有益于培养学生综合实践能力和创新精神的实验——测量钨丝灯伏安特性曲线。该实验要求学生从概念入手改装电表,设计测量电路、拟定测量方法及实验步骤,并对实验中的测量误差进行分析。

摘要：高中中电容器的电容和电容器存储电荷量是比较抽象的概念,教师难于讲解,学生难于理解接受.笔者设计了一项综合实验--测量电容器的电容值,将抽象的电容、电荷量、电流的概念,通过实验形象地展现给学生,有益于培养学生综合实践能力.