摘要：针对滚动轴承故障诊断问题,利用深度学习神经网络、鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量机(SVM)等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和WOA-SVM状态识别相结合的故障诊断模型。先通过深度学习自适应提取故障频谱特征,并将其与数理统计方法提取的时域特征相融合,再通过WOA-SVM对融合后的联合特征进行故障诊断。该模型在对滚动轴承试验台的故障诊断中实现了不同工况下多种故障类型的可靠识别,并且在一定程度上提高了故障分类的准确性。为了验证WOA-SVM在深度学习提取特征的轴承故障识别中的可行性和有效性,对比了粒子群支持向量机和遗传支持向量机,结果表明WOA-SVM具有较高的收敛精度和收敛速度。

摘要：为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法。提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PCA)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析。仿真结果表明:与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74%、66.67%、77.27%,决定系数则分别提高了7.25%、20.72%、11.94%,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性。

摘要：针对单台或小样本数控机床刀具可靠性评估时,传统的基于大样本统计的可靠性评估方法因缺乏时间、动态、个性化的精确性描述而难以发挥作用。为了提高单台或小样本条件下的机床刀具运行可靠性评估精度和可信性,作者提出了一种基于奇异值分解(SVD)和支持向量空间的运行可靠性评估方法。首先通过实验对机床切削加工过程中的刀架振动信号进行获取,采用小波包分解、能量分布和时频域统计量分析,提取出与刀具磨损量密切相关的显著特征指标。为了降低计算复杂程度和减小冗余成分,进一步利用SVD对所提取的刀具正常磨损条件的振动信号时频域高维特征数据集进行降维处理。然后将降维数据作为测试样本代入支持向量空间模型构造支持向量空间超球体,以该超球体所定义的圆心和半径为计算依据,将待检样本相对于超球体的相对距离作为描述刀具的性能退化指标,并引入降半型隶属度函数,将相对距离指标映射到[0,1]区间,将其定义为刀具的运行可靠性。分别以两把磨损状态为失效与正常的刀具作为评估案例,通过对其降维前后数据进行支持向量超球体空间构造以及可靠性评估,结果表明维数据约简可有效减小数据分散性过大所导致的超球体形状变形问题。最后以多把刀具统一失效阈值下的通用数据对刀具1进行可靠性评估,结果表明在训练数据条件足够大的情况下,刀具的相对距离和运行可靠度趋势性更加明显,波动性减少,特别是在磨损后期,这种变化有利于刀具服役性能的精准评估。所提出的运行可靠性评估方法摆脱了传统可靠性评估对大样本统计数据的依赖,为丰富和发展小样本数据的可靠性评估提供了新的理论支持和技术手段。

摘要：以公路单心圆压强隧道为研究对象,考虑复连通物体的位移单值条件以及径向正应力和径向位移在接触面上均保持连续,推导出两种衬砌的径向正应力、周向正应力和轴向正应力的解析解。理论分析表明:(1)当体力为常量时,对于平面应力和平面应变两种情况,假如边界形状和外力都相同,则在该平面内的应力分布将是相同的,且不包含各向同性材料的弹性常数(即弹性模量和泊松比);(2)在二次衬砌外半径所在的圆周上,周向正应力和轴向正应力都会突现应力异常,导致第一类间断点中的跳跃间断点;(3)当初支衬砌与二次衬砌的材料弹性参数相同时,不存在跳跃现象;(4)塑性屈服的始端首先出现在二次衬砌内侧,并被周围的弹性区域约束。推导的完整应力公式可为分析公路单心圆压强隧道的接触特性提供参考。

摘要：以含间隙3R串联机械臂为研究对象,针对含间隙机械臂关节铰内碰运动干涉的可能性,利用运动学方程以及达朗贝尔原理推导含间隙机械臂的动力学方程,并根据动力学方程分析机械臂各杆件质量对动力学行为的影响.在SolidWorks中建立含间隙3R串联机械臂三维模型,通过将各杆件定义为不同的机械臂常用的材料从而达到调整各杆件质量的目的.基于科学软件得出不同杆件自重影响下含间隙铰机械臂的动态激振特征参数.结果表明：通过选择不同制造材料实现机械臂杆件质量按序递减的调整策略,对含间隙铰机械臂的动态抑振具有明显的实际效果.

摘要：为了探究波浪能发电原理,研制由多节段机械式漂浮型波浪能发电装置和整流稳压电路组成的试验装置,并实现试验演示与数据测试分析。该装置由多节圆柱浮筒、变向增速机构、发电机以及整流稳压电路部分组成。根据确定性波浪运动规律,设计多节漂浮型波浪能俘获装置的结构和参数;由波浪能俘获装置的运动特点,设计曲柄摇杆及齿轮增速机构组成的变向增速机构,实现波浪运动转换为旋转机械运动;由发电机输出规律,设计桥式整流稳压电路,实现稳态直流电输出。试验研究表明,在给定的试验波浪条件下所开发波浪能发电试验装置的发电效率为45.8%。

摘要：运用分子动力学方法研究了bcc结构Nb在辐照损伤初期因辐照诱发位移损伤形成和演化的微观过程以及原子机制。选取初级离位原子(primary knock-on atom,PKA)能量5~50 keV,模拟温度300 K,研究了Nb中级联碰撞产生的缺陷数量及其分布随模拟时间的演化,PKA能量对稳定Frenkel缺陷数目的影响,缺陷团簇的分布等。研究结果显示,级联碰撞会在体系中产生辐照缺陷,Frenkel缺陷对数目和不同的PKA能量区间(5~30 keV和30~50 keV)之间满足不同的幂函数关系,所形成的缺陷大多数以点缺陷的形式存在,空位团簇成团率17%~35%,间隙原子团簇成团率23%~40%,PKA能量越高,空位越容易形成较大的团簇;级联碰撞产生的间隙原子形成了大量的沿方向的哑铃型结构;当PKA能量高于30 keV时,级联碰撞将产生1/2间隙型位错环和空位型位错环。

摘要：为了解决有限元拓扑优化的数值不稳定性问题,以紧支径向基函数作为Shepard插值函数的权函数,建立了紧支Shepard近似函数,用近似函数替代原有离散的密度场量和敏度场量,构造了光滑的密度场和敏度场,提出了用于拓扑优化的密度近似法和敏度近似法.数值算例表明:密度近似法和敏度近似法能有效解决棋盘格和网格依赖性等数值不稳定性问题,随着网格密度的增加,密度近似法得到的拓扑图形的灰度单元成正比增加,但敏度近似法能有效地抑制灰度单元.

摘要：对分形几何理论进行了改进,在此基础上建立了法向载荷、最大静摩擦力、静摩擦系数的改进分形模型。通过中间自变量实际接触面积,构建了金属材料结合面静摩擦学特性的预测模型。计算和分析表明:静摩擦系数随着法向载荷或材料特性的增大而微凹弧式增大,但随着分形粗糙度的增加而微凹弧式减小;当分形维数较小时,静摩擦系数随着分形维数的增加而增加;但当分形维数较大时,静摩擦系数随着分形维数的增加而减小;在双常用对数坐标系统下,最大静摩擦力与法向载荷大多呈现出线性正比的关系;分形几何理论适用于法向载荷极小的情况。

摘要：针对无网格法拓扑优化中设计变量庞大、计算效率低的问题,提出了基于节点密度的自适应EFG拓扑优化方法.该方法以节点相对密度为设计变量,建立了以结构柔度最小为优化目标的自适应EFG拓扑优化模型,给出了拓扑优化中自适应节点加密准则、节点加密方法和新增节点设计变量更新规则.算例结果表明,采用论文提出的自适应EFG拓扑优化方法进行结构拓扑优化时,可以减少结构分析和优化的设计变量数目,提高优化效率.