摘要：从刀具修形角度出发,将抛物线型齿条刀具引入到变厚齿轮传动中,通过建立抛物线型齿条刀具的法向截面数学模型,以滚削加工理论为基础,推导了抛物线刀具加工变厚齿轮的齿面方程;采用轮齿接触分析方法,研究不同几何设计参数下,抛物线刀具对齿轮副TCA(轮齿接触分析)和LTCA(承载接触分析)的影响;建立交错轴变厚齿轮副啮合模型,研究抛物线修形前后不同FPD角(第一主方向角)对齿轮副的接触特性的影响规律,并分别对比抛物线修形前后的接触迹线、齿面接触力、传递误差、齿根应力和啮合印痕的数据.结果表明,抛物线型齿条刀具对加工变厚齿轮具有一定的优越性,本文研究可为变厚齿轮传动的修形方法提供新的思路.

摘要：目的预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及TiC增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R2)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测TiC增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R2高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论BP、PSO-BP、GA-BP3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造铝合金的力学性能,GA-BP模型比其他2种模型的预测精度更优。与传统的实验方法相比,用神经网络模型预测电弧增材制造铝合金力学性能的速度更快,成本更低。

摘要：为实现生物质水热高值转化,阐明洗涤预处理对生物质在二氧化碳气氛下水热转化的影响,该研究利用不同溶剂(去离子水、乙酸以及盐酸)对玉米秆进行了洗涤预处理,并在二氧化碳气氛下对处理前后的样品进行了水热试验(水热条件:3.7 MPa、270℃)。研究表明:洗涤预处理可以有效脱除生物质中的无机质元素,从而可以提升二氧化碳在水热液相中的溶解度,最终促进了半纤维素及纤维素在水热过程中的水解并同时抑制了其水解产物的进一步裂解。在各洗涤溶剂中,乙酸不仅可以很好地实现无机质的脱除,而且可以较好地保留生物质中的有机组分,因此,乙酸洗涤后的水热生物油显现出了对纤维素及半纤维素水解产物最佳的富集效果,生物油中以纤维素及半纤维素水解产物(糠醛及5-羟甲基糠醛)为代表的醛类物质的质量分数由玉米秆原样中的14.31%上升至了乙酸洗玉米秆中的39.45%。该研究对深入揭示二氧化碳气氛下的生物质水热转化机理具有重要意义。

摘要：提出一种嵌入式类蜂窝结构,采用能量法推导其单(双)壁厚夹芯结构的面外等效力学参数公式,利用数值模拟方法验证其力学模型及公式的正确性;研究嵌入式类蜂窝芯层结构尺寸对其面外力学性能的影响,结果表明:在其他结构尺寸一定的情况下,当四边形壁厚与八边形壁厚之比a增大时,该结构的面外等效弹性模量和剪切模量随之增大,当八边形边长与其壁厚之比β增大时,该结构的面外等效弹性模量和剪切模量随之减小,并且β值到达50左右时,剪切模量趋于稳定,由此发现面外等效弹性模量受尺寸参数影响较剪切模量明显。此研究为后续嵌入式类蜂窝结构在工程中的应用提供了理论支撑。

摘要：为解决在工业大数据条件下,有标签样本少导致机械故障诊断准确率低的问题,提出了一种半监督神经网络模型。该方法采用协同训练的方式,从时域和频域两个维度训练教师网络(T),将无标签数据转化为高质量的伪标签数据。再利用转化后的伪标签数据训练学生网络(S),通过对数据进行评判和计分,避免网络过拟合。最后通过得分函数,对伪标签数据进行阶梯筛选成为有标签数据。齿轮故障诊断结果表明:TS网络在仅有少量有标签数据的情况下,故障分类准确率达90.31%,与其他半监督方法相比,准确率高出15%~20%。在信噪比(SNR)为5、0、-5的条件下,模型可以达到86.81%、78.00%、52.78%的诊断准确率。

摘要：针对齿面磨损条件下大模数齿轮齿条啮合时的齿轮齿根弯曲强度问题,以三峡升船机齿轮齿条传动副为研究对象,搭建立式齿轮齿条起升机构工况模拟实验台,通过齿轮变位方法分析沿齿廓载荷、磨损后齿轮齿厚等相关参数的变化,对正常、1/12磨损、1/6磨损和1/4磨损的齿轮齿根弯曲应力进行解析计算和实验验证。结果表明:齿轮弯曲应力随着磨损加剧和载荷的增大而增大,单齿啮合区间的弯曲应力比双齿啮合区显著增大,单齿啮合占比时间随着磨损量的增加而增加,表明齿轮磨损劣化了传动系统工况,加速了传动系统的性能退化过程。通过对单、双齿段啮合弯曲应力进行定量分析,解析计算与实验验证的误差最大值为4.02%,处于较低水平,2种方法的结果相互验证,保证了分析的正确性和精度。

摘要：针对传统TEB(time elastic band)算法在智能小车通过狭窄通道时容易陷入局部最优,同时通过弯道时容易出现加速度突变等局限性,在传统TEB算法的基础上,结合同源TEB轨迹优化算法,在动态时变障碍物的环境中对传统TEB算法进行改进.首先,通过构建拓扑地图搜索所有可行路径;然后,通过代价函数对每条路径进行评估,确定最优路径;最后,额外添加加速度约束,保证智能小车平顺通过弯道.实验结果表明,本文算法能够针对狭窄通道快速找到最优合理路径,同时也能大大抑制智能小车在通过弯道时加速度的冲击突变.

摘要：针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力.

摘要：水电站生态调度操作门机受到耦合动力学、欠驱动、作业环境等因素的影响,其结构的振动和有效载荷的摆动会产生结构破坏并影响整机稳定性与作业精度.基于模态综合法和有限元法分别建立带轨道的门架结构降阶模型和绳索结构有限元柔性体模型,利用虚拟样机建模技术,搭建操作门机刚柔耦合动力学模型,分析了小车运行速度和加速度、起升重量、绳索摆长等参数对有效载荷摆动以及门架结构振动的影响.同时,选取结构性能指标和动力学性能指标,通过安全指标雷达图动态评价了操作门机的安全性.研究结果表明:小车运行速度和加速度对主梁水平位移的影响明显大于对垂直位移的影响;主梁的最大应力幅值与起升重量成正比;有效载荷的残余摆动和主梁的水平位移幅度范围正相关于绳索摆长的大小.操作门机动力学分析与安全性评价方法为这类门式起重机的使用与维护提供了参考.

摘要：齿轮表面损伤是影响齿轮传动的重要因素,提高齿轮表面损伤的识别效率和准确率极为重要。基于Pytorch架构建立齿轮表面损伤的ResNet识别模型,利用数据增强的方式扩大数据集,使用迁移学习方式优化模型训练,并对比了4种ResNet结构。结果表明,将64张原始图像数据增强后得到的由640张图像组成的数据集不足以满足模型训练对大量数据的需要;使用迁移学习能够提高模型训练速度和准确率,满足齿轮表面损伤的识别要求;ResNet-101模型在本框架中是最优结构。研究对齿轮表面损伤的检测具有重要的科学意义和工程价值。