摘要：针对数控进给中摩擦力和转动惯量变化导致伺服轨迹跟踪性能降低的问题,对摩擦力LuGre模型进行改进,并基于改进模型提出一种自适应鲁棒控制方法。改进模型定义棕毛体变形瞬态偏差为状态变量,使静态摩擦和动态摩擦分量平行地体现于摩擦力模型中;模型具有简化系统参数自适应手段、实现实际物理意义下参数在线估计的优点。控制器在完成自适应估计和补偿的同时能够保证瞬态特性,并采用双区间变量非线性反馈替代恒定近似滑模带设计,从而避免因权衡稳态精度与滑模抖动带来的整定困难。硬件在环实验验证了理论的有效性和可行性,变幅值正弦轨迹跟踪对比实验表明控制器对摩擦力跨象限误差具有显著的抑制作用。

摘要：深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进的长短期记忆循环神经网络-全局均值池化卷积神经网络(LSTM-GCNN)的深度循环卷积神经网络新算法,用于机械装备大数据的故障智能诊断。该算法首先运用长短时记忆循环神经网络(LSTM)从多通道原始数据中提取时间关联性记忆特征,然后再将特征数据输入到一维卷积神经网络(1D-CNN)中进行微小差异特征辨识,并且为了减少模型参数量和提高算法检测速度,设计了一个一维全局均值池化层用于代替传统1D-CNN算法中的全连接层结构。通过将提出的算法用于滚动轴承在1马力、2马力和3马力多种负载工况下采集的3通道振动信号数据进行诊断验证,分别得到100%、99.85%和99.78%的诊断准确率,实验结果相比传统的DNN、LSTM和CNN算法具有更加优越的诊断性能;对齿轮箱在空载和承载两种运行工况下的8通道原始数据进行故障诊断的准确率分别高达99.93%和99.8%,具有良好的迁移通用性能。

摘要：针对大型温室群普遍存在耗能高、监测困难及温度调控滞后等问题,设计集光伏发电、低功耗广域物联网和长短期记忆网络预测技术于一体的温室监控系统。根据广西桂南地区的气候特征,通过Ecotect仿真得出屋顶光伏组件覆盖率在25%或33%时可兼顾光伏发电和温室内部采光效果。监控系统利用LoRa和NB—IoT技术混合组网实现环境参数的无线采集,上位机结合云平台及物联网技术对温室环境进行远程监控,并运用采集数据训练WOA—LSTM模型为温度预测提供支撑。测试表明,系统通信距离在500 m内,丢包率不超过3%,满足大型温室群对环境信息采集和稳定传输的需求,温度预测模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.476℃、0.367℃,可为温度预测和提前调控提供参考。该系统能够实现温室环境的实时监测、温度预测与调控,可为进一步提高温室种植作物的产量和质量提供借鉴。

摘要：国家层面成立电磁脉冲委员会并积极推进强电磁脉冲防御计划,南方电网公司高度重视电网设施遭受强电磁脉冲攻击风险。为加强电网安全防御并提升供电可靠性,亟需建立电网设备防御强电磁脉冲试验平台开展相关试验研究。首先研究了强电磁脉冲试验平台功能定位和总平面布置方案。然后依次从场区用电和试验电源、电磁屏蔽室和控制室建设、发输电设备和输电线路配置、接地网设计、消防和给排水等方面开展研究和建设。最后进行了设备现场调试和电磁环境测试。首次在国内建立了面向电网设备的强电磁脉冲平台,完全满足强电磁脉冲各项试验需求,为强电磁脉冲产生和传播特性、对电网主设备和控制保护设备影响规律、防御装置研发等研究提供了平台保障。

摘要：现有的下一个兴趣点(point of interest,PoI)推荐技术存在三个主要问题:使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题,提出一种新颖的超图学习模型FSTMH,细粒度地融合时间、空间和语义信息,用于下一个PoI推荐。FSTMH包括细粒度嵌入模块和多层次嵌入模块。前者通过使用地理图卷积网络和有向超图卷积网络进行学习,获取对应的嵌入信息,并通过对比学习提升PoI表示的质量,使用细粒度超图卷积网络学习该模块的PoI嵌入;后者将多层语义超图输入到多层超图卷积网络,学习多层次语义的PoI嵌入表示。最后,模型将两个模块的PoI嵌入向量进行组合,生成最终的top-K预测结果。通过在广泛使用的三个社交网络公共数据集上进行多种实验,结果均表明FSTMH模型表现出色,说明该新模型可作为提高下一个PoI推荐的有效方法。

摘要：为了探明高速内啮合齿轮泵摩擦副的磨损机理，改善摩擦副的润滑条件，该研究建立了内啮合齿轮泵的瞬态动力学模型，发现了齿圈的微动现象，并通过原位测量试验进行验证，结合仿真和试验明确了齿圈的微动特性。结果表明，在惯性力影响下，齿圈同时存在径向和轴向微动现象；转速越高，齿圈的径向微动量越大，与泵体的接触位置具有随机性，而轴向微动幅值逐渐减小，转速从1 006 r/min升至3 002 r/min，齿圈的轴向微动幅值减小了27μm，但与配合面的接触频率每秒增加了1.46次；齿圈端面与泵体配合面存在接触后反弹和再次接触反弹现象，并且两次接触的位置不同，仿真与实际接触位置吻合；当转速超过3 000 r/min，齿轮副发生磨损，且平键连接方式下的齿圈端面磨损更明显，表明高转速下，花键连接更优，花键或平键连接方式下，小齿轮的轴向微动量均比齿圈小，最大微动量为5μm。研究结果可为高速内啮合齿轮泵摩擦副的抗磨减摩设计提供指导。

摘要：为助力桂林市打造世界级旅游城市,缓解近年来漓江生态及航运用水与枯水期水资源短缺的矛盾,深度挖掘2017-2021年30场水库群重大补水记录,精细解析了漓江河道补水水流演进规律,以期支撑漓江上游水库群开展高效精准补水。以漓江上游水库群坝下至桂林水文站河道为研究对象,采用河道分段模拟、数据分时解析的总体思路,基于数据挖掘、函数构造、曲线拟合等方法,优化确定了各河段不同量级水流演进时间表征函数。结果表明:(1)鉴于水流演进动力机制差异和点据分布特征,上游山区性河道水流演进用时适合采用线性函数表征,区域中下游河段适合采用非线性函数;(2)水流演进函数率定精度理想,演进时间的相对误差基本小于10%、均方根误差基本小于1.7 h。对漓江补水水流演进规律的精细解析结果,可用于历史补水任务复盘及新补水计划拟定,以有效提升水库补水效率。

摘要：由于高速五轴联动铣削加工中刀具存在振动现象,从而会使刀具与工件之间的相对位置发生偏差。针对该问题,提出了一种考虑刀具振动的高速五轴联动铣削机床振动抑制方法,提高了铣削机床的加工质量。首先,设计了零振动微分(ZVD)输入整形器,通过刀具轨迹整形优化了刀具的运动轨迹,减少了切削力波动和振动;然后,设计了一个五层结构的模糊神经网络控制器,利用模糊神经网络实时控制切削参数,以适应加工过程中的变化,保持加工过程的稳定性;最后,通过分析铣削力与未铣削切屑厚度之间的关系,实施了刀具振动抑制,降低了伺服进给系统的谐振,提高了振动抑制效率。研究结果表明:在应用该方法抑制刀具振动后,高速五轴联动铣削机床的刀具振动幅度由(-14.7,14.8)μm降低到(-5.8,7.8)μm;自动跟踪弧线形焊缝时,该方法抑制后的轨迹与实际轨迹几乎一致;薄壁件最大偏差仅为0.03 mm;断续切削加工中的偏差最大值仅为0.02 mm。该方法能够有效抑制刀具振动,解决了刀具振动产生的偏差问题,为机床准确进给奠定基础,具有工程实用性。

摘要：以穿越风化花岗岩地层的广州市轨道交通五号线盾构区间隧道为工程背景,建立裂隙-双隧道非线性时程分析模型,采用增量动力时程分析方法,探究裂隙角度、长度及注浆填充组合工况下的隧道衬砌易损性曲线的变化规律。采用弯矩比作为衬砌损伤指标,采用地表峰值加速度和地表峰值速度作为地震强度指标,得到隧道衬砌的易损性曲线,阐明裂隙对隧道衬砌的抗震性能影响。结果表明:衬砌损伤概率会随裂隙在震动方向上投影长度增大而提高;衬砌损伤概率与裂隙长度呈正相关关系;对裂隙进行C25砂浆填充之后,隧道衬砌的地震损伤概率降低,表明工程实践中对裂隙进行填充的操作既可以提高围岩静稳定性,也可以提高隧道衬砌抗震性能。节理裂隙对围岩的局部劣化作用导致隧道衬砌地震损伤概率增加,效果与隧道场地剪切波速降低后相近。

摘要：桥梁倒塌事故时有发生,通常会造成严重的人员伤亡和财产损失。我国桥梁众多,剖析导致桥梁倒塌的主要诱因,并结合桥梁防灾技术的研究进展探究桥梁抗倒塌的技术路径具有重要意义。首先,基于国内外桥梁倒塌案例,对桥梁倒塌的原因进行了总结和分类,分析表明设计缺陷、施工工艺不合理、在役期间维养不当等都有可能造成桥梁倒塌,而船舶撞击、爆炸、火灾、地震等突发事件或自然灾害也严重威胁着桥梁安全。随后,从上部结构破坏和下部结构破坏两个层面探究了桥梁倒塌风险的防控路径。由上部结构破坏引发的桥梁倒塌案例可知,不同形式的桥梁在倒塌前呈现出了特有的受力特征:梁桥的倒塌通常与超限荷载或侵蚀环境等因素引起的结构局部损伤累积有关;拱桥的倒塌通常与结构局部损伤、拱圈的稳定性等因素有关;悬索桥受主缆腐蚀、疲劳损伤等因素影响较大;斜拉桥拉索断裂或锚固区损坏易导致桥梁坍塌。此外,地基沉降、基础冲刷及撞击引起的桥梁下部结构破坏也极易造成桥梁局部或整体倒塌。最后,结合桥梁防灾技术的研究进展,归纳了若干提高桥梁抗倒塌能力的技术措施,包括设置阻尼系统、采用摇摆自复位桥墩、设置限位与防落梁系统等。研究内容有助于全面认识桥梁的倒塌行为,并为桥梁结构的抗倒塌设计提供借鉴。