摘要：针对经验模态分解(EMD)过程中存在的模态混叠等问题,提出了一种基于最优特征的自适应白噪声平均总体经验模态分解方法。该方法采用基于边界局部均值延拓的方法抑制端点效应问题,同时,在经验模态分解的每个阶段自适应地添加有限次白噪声,保证在平均次数相对少的情况下,通过计算唯一残余分量来获取信号的固有模态函数,从而避免了模态混叠问题的产生。通过分析仿真信号和实测信号,证明了该方法对模态混叠现象有一定的抑制作用,同时可有效避免端点效应问题的产生。

摘要：针对希尔伯特-黄变换中经验模态分解方法存在的端点效应和虚假分量问题,提出一种改进的希尔伯特-黄变换方法,并将该方法应用于发动机轴瓦故障诊断中。以发动机声音信号为研究对象,首先利用端点优化对称延拓和镜像延拓联合法抑制端点效应,同时采用相关性分析法去除虚假分量,再通过快速独立分量分析法去除噪声等因素对诊断精确性的影响。通过试验研究表明,该方法能有效诊断出轴瓦损伤信号的故障原因,为轴瓦的故障诊断提供了一种全新、有效的方法。

摘要：针对性能差异较大的异质材料6061-T6铝合金和HC340/590DP双相钢的无损伤连接问题,对基于无铆成形连接的钢铝混合车身连接技术进行研究,通过试验研究了钢-铝无铆连接的成形规律以及不同搭接形式下的连接质量。分别对上钢下铝和上铝下钢两种无铆连接接头形式的连接质量进行研究,利用成形截面颈部厚度、自锁值、底部厚度等重要工艺参数,分析了成形力对接头质量的影响规律。通过拉剪试验研究了无铆接头的强度和能量吸收值。分析和试验结果表明,采用上钢下铝的连接方式,成形力为40 kN时无铆接头质量较好,其强度与安全性均符合设计指标的要求。

摘要：针对希尔伯特-黄变换中经验模态分解方法存在的端点效应和虚假固有模态函数的问题,提出一种改进希尔伯特-黄变换方法并将此方法应用于滚动轴承故障诊断中。首先,利用最小二乘支持向量机和镜像延拓相结合的方法来抑制端点效应;其次,采用敏感固有模态函数选择算法选出反映故障特征的敏感固有模态函数;最后,利用敏感固有模态函数的包络谱进行故障诊断。通过仿真分析和应用实例可看出,该方法能够有效提取出滚动轴承故障信号的特征信息并准确诊断出引起滚动轴承的故障原因。

摘要：针对发动机敲缸故障信号非平稳性并伴随强烈环境噪声的特点,提出基于改进希尔伯特-黄变换的故障诊断方法。该方法以发动机敲缸声音故障信号为研究对象,首先采用快速独立分量分析法将环境噪声等影响诊断准确性的因素从所采信号中分离,再利用总体平均经验模态分解和希尔伯特变换求出信号希尔伯特谱和边际谱,结合时域和频域特征进行故障诊断。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,同时,实际试验证明:通过改进希尔伯特-黄变换方法所获得的希尔伯特谱和边际谱能够清晰呈现故障信号时域和频域内的细微特性,为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方法。

摘要：采用接触有限元法建立了弹性涨套结构分析模型,分析了国产化的弹性涨套寿命短、精度低的原因。为改进设计提供了可靠的理论依据。

摘要：将有限元理论与可靠性设计理论相结合,利用ANSYS提供的PDS概率设计模块进行V锥流量计的参数化建模,编制APDL命令流,建立V锥流量计结构的可靠性分析文件,为V锥流量计结构优化提供了理论依据。

摘要：对异质材料无铆连接技术开展了研究,对比分析了上钢下铝接头和上铝下钢接头的截面形貌特征。以拉伸试验为基础,拟合参数后,建立了两种材料的本构模型。随后建立了上钢下铝无铆连接成形的有限元模型,通过试验验证了该模型预测成形接头的有效性。通过仿真分析了不同工艺参数对上钢下铝无铆接头的颈部厚度和自锁值的影响规律,具体工艺参数为成形力、凸模半径、凸模圆角、凹模半径及凹模深度。通过拉剪试验研究了上钢下铝无铆成形接头的强度。结果表明,数值模拟可以有效预测接头的成形过程,且接头的质量较好,其抗拉强度和抗剪强度较于设计指标分别提高了81.43%和62.35%。

摘要：以底框上砖混结构的实际工程为例,分别采用框支墙梁设计法和满载框架设计法对上部墙体不同层数,不同开洞位置,以及不同跨度的连续托梁进行了内力分析,确定了考虑墙梁作用的连续托梁的简便计算方法。

摘要：目的探讨髋关节置换术中采用静脉麻醉和连续硬膜外麻醉对患者血流动力学及应激反应的影响差异。方法选取2016年4月-2019年1月在某医院行髋关节置换术患者96例,按患者临床资料采用频率匹配设计分为两组,各48例。对照组采用静脉麻醉,试验组采用连续硬膜外麻醉,比较两组血流动力学指标、应激反应及不良反应。结果术毕,试验组患者血清中儿茶酚胺为(342.30±21.29)ng/L、皮质醇为(90.75±9.63)ng/L,低于对照组的水平[(389.65±23.47)ng/L、(102.35±10.22)ng/L](P0.05)。结论髋关节置换术中采用连续硬膜外麻醉术,与静脉麻醉相比,可改善患者血流动力学指标,减轻应激反应。