摘要：声学黑洞(acoustic black hole,ABH)效应可以产生强烈的能量集中,能够将高频率低振幅的低品质振动能量转化为高振幅的高品质振动能量,从而便于利用。提出并研究了一种环形二维声学黑洞压电能量收集装置。有限元分析结果表明,环形二维ABH结构能在宽频域内显著提高能量收集效率。搭建了环形二维声学黑洞压电能量收集器试验测试平台,通过试验验证了仿真结果的正确性。与经典二维ABH结构相比,环形二维ABH结构具有更好的能量收集效率和结构强度。分析了压电片几何尺寸等因素对装置能量收集效率的影响,得到了能获得较高输出功率的几何尺寸范围,并进行了正交试验设计,研究了截断厚度、压电片尺寸、中央平台直径、幂指数等多因素的综合影响。

摘要：在服装结构设计趋向智能化与自动化的背景下,褶皱形态的量化表征存在种类繁杂、影响因素多等问题。通过分析服装褶皱形成的影响因素,提出基于款式特征参数的褶皱形态量化表征方法,建立服装褶皱形态二维平面款式与三维结构间的映射关系。选取了比较典型的6种褶皱形态,制作了5款裙装,在满足同一面料、裙长、纱线方向及观察视角的条件下,进行14个款式特征参数量化估计值与测量值对照实验,得到22组实验数据。结果表明,本文方法能有效约束和描述不同褶皱类型,且量化估计值与测量值在95%的置信区间下具有显著相关性。该量化方法直观准确,灵活高效,具有普遍适用性和工程实用性,能有效地实现服装褶皱形态的量化表征。

摘要：为获得压气机叶片叶根轮槽区域的物理场分布状况、降低其型线优化的时间成本,提出一种叶根轮槽物理场预测模型及快速优化设计方法。选取叶根轮槽的关键几何参数作为设计变量和状态变量,建立了参数化模型;基于深度图卷积神经网络,构建了叶根轮槽区域物理场快速预测模型,通过对比有限元分析结果验证了模型的预测精度;基于预测模型和遗传算法,进行了叶根轮槽型线的快速优化设计。结果表明:利用所提预测模型对单个设计工况的分析相比于有限元分析的加速效果达到103量级,位移和应力预测值的变化趋势与有限元分析值的变化趋势一致,最大总位移的相对预测偏差在±1%范围附近,最大等效应力相对预测偏差在±5%范围内;优化后压气机叶片叶根轮槽的最大等效应力由240.96 MPa降低至206.37 MPa,减小了14.36%,优化效果明显。

摘要：为确保燃气轮机透平轮盘在实际工作中的性能和可靠性,综合考虑燃气轮机服役时轮盘伴随的多种不确定性因素,通过概率表征合理量化,采用主动学习克里金代理模型与蒙特卡罗模拟结合算法(AK-MCS),搭建了考虑多源混合不确定性的燃气轮机轮盘寿命预测代理模型,并对轮盘低周疲劳寿命可靠性进行了合理评估。建立了一套完整的轮盘低周疲劳寿命可靠性分析流程,完成了某型燃气轮机透平轮盘低周疲劳寿命可靠性评估及灵敏度分析。研究结果表明:轮盘的最大等效应力值为773.518 MPa,最大应变值为0.004 73,局部危险点位于轮槽第3根齿面下方的圆角处,寿命预测结果为1.177×10^(4)周。设计寿命为8×10^(3)周的条件下,得到透平轮盘的失效概率为0.043 1,可靠度为0.956 9。灵敏度分析结果表明,影响疲劳寿命最主要的参数是轮槽齿面接触压力及轮盘转速。研究结果展示了AK-MCS算法在轮盘可靠性分析中的应用优势,能为工程中轮盘的设计提供方法和参考数据。

摘要：为比较动力作用下航站楼钢网架结构可靠性的空间分布差异,基于等价极值原理中的极值(P),推导并改进了以逼近极值(ΔPi)为特征变量的结构失效概率计算方程。结合某机场航站楼钢网架优化案例,数值模拟分析了指廊钢屋盖在不同有效峰值加速度(effective peak acceleration,简称EPA)作用下的结构可靠性变化规律,总结了改进等价极值法在预测结构失效时的优越性。结果表明:利用改进等价极值法得到的结构失效概率上下界曲线能准确表征不同EPA作用下结构失效的“三阶段”变化趋势,且计算阈值区间随EPA增加而收敛,并在EPA大于0.22 g时趋于0;在结构设计优化指标满足规范要求时,改进等价极值法既能有效预测其可靠性变化趋势又具有较高预测精度;指廊结构区段内的支座节点失效概率与整体失效概率接近,EPA小于0.295 g时误差不超过4%,可通过监测代表节点实现结构整体可靠度监测。

摘要：特性黏度是衡量聚酯熔体质量的关键指标,对其进行精准预测有利于提前发现聚酯熔体潜在的质量问题,及时调整工艺参数,减少企业损失.考虑到聚酯熔体生产过程的数据不完备性、数据时序性以及高维冗余性,提出了不完备数据下聚酯熔体的特性黏度预测方法.针对聚酯熔体极端生产环境造成的数据不完备问题,设计了以卷积神经网络判别器和注意力长短期记忆神经网络生成器为架构的缺失数据生成对抗网络(MDGAN),通过对抗生成机制实现了缺失数据的填充.针对聚酯熔体生产过程中高维冗余和时序双向因果特性,设计了基于极端梯度提升双向门控循环单元(XGBoost-BiGRU)的特性黏度预测模型,通过极端梯度提升算法进行特征筛选,获取预测模型输入变量,再利用双向门控循环单元捕捉数据的时序双向因果关系,实现特性黏度的精准预测.浙江某聚酯纤维生产企业的实际数据测试结果表明,MDGAN算法在不同缺失率数据集下的填充精度均优于KNN、RF、MICE、GAIN数据填充算法,XGBoost-BiGRU特性黏度预测方法较STL-GPR、CAGRU、BiGRU算法优势显著,结合MDGAN的特性黏度预测方法能有效解决数据不完备下的聚酯熔体特性黏度预测问题.

摘要：抗冲击结构在军民安全领域有着广泛且重要的应用,但其优化设计因涉及极端载荷下的强非线性而面临结构响应求解耗时与灵敏度分析困难的挑战.针对该问题,提出了一种自训练分类判断优化设计方法.该方法采用基于支持向量机的自训练分类判断代理模型和遗传算法,求解抗冲击结构尺寸优化列式.与基于回归代理模型的传统方法不同,自训练分类判断代理模型可以减少样本集构建计算成本.同时,提出了面向分类判断代理模型的遗传算法约束处理策略及个体适应度计算方法.基于该方法开展的波纹夹芯结构抗爆性能和聚脲/陶瓷复合板抗侵彻性能优化设计,验证了其有效性和高效性.为抗冲击结构设计提供了一种新的高效优化方法,以期保障极端冲击载荷下装备结构服役性能和人员安全.

摘要：为提高果蔬采摘机器人动作的准确性,建立一套可应用于农作物采摘的动作数据库。基于视觉识别技术,结合农业生产中对于果蔬采摘动作判断的实际需求进行分析研究,分别从硬软件设计的角度,设计一种针对果蔬采摘动作的综合采集系统。在硬件层面,重点介绍包括UPS电源、运算主机、摄像头等各部件的需求分析及选型结果。在软件层面,介绍软件系统总体架构并将子功能模块化处理,此外重点介绍各功能模块间的软硬件交互方式。最后以苹果的采摘动作为研究对象,设计整机测试试验及动作识别试验来检验系统的完备性。试验结果表明,该动作采集系统对于单一采摘动作的识别具有较高的正确率,识别率达100%。

摘要：为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性.

摘要：震害研究表明,博物馆内展示、收藏的浮放文物在地震中易发生损坏,博物馆工作人员经常依靠自身经验采用卡固件固定文物来保护文物在地震中不受损坏,但却缺乏科学的方法来评估该抗震措施的有效性和对文物地震安全性水平的提升程度。为对卡固件固定措施的抗震效果进行合理评估,该研究针对文物震损破坏模式,基于二项逻辑回归模型提出了以文物摇摆角和接触应力为综合判别指标的文物地震易损性分析方法,最终提出了通过风险卷积计算得出文物地震风险,从而评估卡固件固定措施抗震效果的方法。通过开展有限元算例分析,进一步解释、论述了所提出的评估方法,并利用所提出的方法对华北某博物馆内展陈的一件珍贵文物所采用的卡固件固定措施的抗震效果进行了评估,提出了合理的改进意见。研究结果表明:所提出的以概率风险分析为基础的评估方法可以量化卡固件固定措施的抗震效果,为卡固件固定措施的选择提供科学依据;所开展算例分析的计算流程及评估结果可为其它馆藏文物提供有效的参考。