摘要：循环式行星滚柱丝杠副作为行星滚柱丝杠副的衍生机构,是一种通过多个沟槽状滚柱与丝杠、螺母螺纹啮合的传动机构。为了研究循环式行星滚柱丝杠副的随机振动疲劳特性,文中基于疲劳失效理论,建立了该传动机构的有限元模型,并进行了动力学分析和疲劳寿命预测。首先,根据材料应力-循环寿命(S-N)曲线和Miner线性疲劳累积损伤理论,利用疲劳分析软件对循环式行星滚柱丝杠副进行疲劳分析,得到了接触区域的疲劳结果云图和各节点的损伤值;然后,基于建立的4种疲劳寿命预测模型,将得到的解析解与仿真损伤值进行对比。结果表明:循环式行星滚柱丝杠副在3960Hz下引发的共振对其结构造成的损伤最大;循环式行星滚柱丝杠副在相同激励频率条件下的最大接触应力和最小疲劳寿命的区域相同;循环式行星滚柱丝杠副谐响应分析应力峰值和疲劳分析功率谱密度峰值的对应频率相同。该研究可为循环式行星滚柱丝杠副设计与抗疲劳优化提供理论指导。

摘要：为对渗碳12CrNi_(3)合金钢提供一种安全可靠的高周疲劳强度预测方法,本文利用高频疲劳测试机,在10^(4)~10^(8)循环周次内对渗碳12CrNi_(3)合金钢疲劳试样开展应力比为-1的高周疲劳实验。采用灰色估计法对渗碳12CrNi_(3)钢疲劳数据的威布尔W(α,β,γ)参数进行评估,并通过估算的威布尔参数,进一步确定渗碳12CrNi_(3)合金钢强度预测模型的参数。考虑应力-寿命关系,结合疲劳数据的威布尔分布规律,建立了失效概率为1%时的渗碳12CrNi_(3)合金钢高周疲劳强度预测模型。从预测疲劳强度安全可靠性出发,通过均方误差(MSE)方法对模型进行修正,并将修正后模型99%MSE下界线与渗碳12CrNi_(3)合金钢疲劳寿命P-S-N曲线(不同存活率P的S-N曲线)进行对比,研究发现12CrNi_(3)合金钢疲劳寿命数据点均位于模型99%MSE下界线内,预测结果很好。研究表明,在以渗碳12CrNi_(3)合金钢为材料,加载方式为拉压条件下的实际工程中,修正后模型99%MSE下界线可以更安全地作为构件可靠性设计的下界。

摘要：运动恢复结构(SfM)是一种单目多视图三维重建技术。针对SfM多视图三维重建的速度及质量问题,提出了一种考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度优化方法。首先,构建了图像采集试验平台,以导靴和凸轮轴瓦盖为试验对象,选取图像质量、图像数量、拍摄距离及视角数量4个对重建质量有影响的参数为影响因素,每种因素取3个水平,设计了正交试验;然后,根据试验设计方案,对两个试验对象分别进行了9组图像采集,并用Reality Capture软件对其进行了三维建模;最后,根据重建点云和模型的准确性、重建的完整性与重建效率3个指标,对重建结果进行了评价,并进行了正交试验,通过极差分析获得了最优参数组合。研究结果表明:图像数量与视角数量对三维重建质量影响显著,拍摄距离与图像质量对三维重建质量影响不显著。该研究结果可为提高图像三维重建速度及质量提供参考。

摘要：中国脑卒中患者数量的巨幅增长且后遗症对患者生活质量带来严重影响,尤其手功能丧失最为突出,给社会经济带来巨大负担。因此,研发了人-机-环境高度融合的并联腕康复机器人,借助定制的直线推杆,具备良好的穿戴舒适性、承载性和高运动精度,能够适应腕关节运动轴线错位。基于腕关节生理体征、康复训练需求、运动学特征和可穿戴性,进行并联腕康复机构的构型综合,优选出2-SPU/RR并联构型,研制结构紧凑、运动精确及高支撑刚度的并联腕康复机器人样机。建立该康复机构的运动学模型,进行可操作度、灵巧性、刚度分析和运动学性能评价。分析结果表明:该并联机构能够满足康复运动的自由度需求,且运动平滑无突变,在康复运动范围内,不存在奇异位形,且具有良好的可操作性、灵巧性和各向同性。

摘要：为进一步发挥不同材料空间布局的可设计性潜力,实现轻量化设计,提出融合ICM方法和SQP算法的叶片多相材料拓扑优化方法。建立以结构单元密度为设计变量、质量最小为目标函数、位移为约束的叶片多相材料拓扑优化数学模型。应用Matlab编写算法程序,并与Abaqus软件交互进行求解,得到叶片复合纤维和软夹芯材料的优化空间布局。以1.5 MW叶片为例,优化后叶片质量减轻、性能提高,基于等代设计法局部调整再设计后叶片的强度满足设计要求,验证了所提方法的有效性和可行性。

摘要：不同复合纤维布和软夹芯材料的空间布局将产生不同的叶片结构性能和质量,为最大程度发挥材料空间布局的设计潜力,提出基于相变量的叶片宏观拓扑优化方法。基于独立连续映射法,建立以单元伪密度为设计变量、强度为约束、质量最小为目标函数的叶片多相材料拓扑优化数学模型,以修正的满应力设计方法和关系映射反演原则相结合的算法进行求解,通过Abaqus-Python-Matlab联合平台实现优化。以1.5 MW叶片为例,得到复合纤维和软夹芯材料的优化空间布局,基于等代设计法调整不规则区域。结果表明:优化后叶片的强度满足要求且质量明显减小,验证了方法的有效性和可行性。

摘要：针对铧式开沟器开沟阻力大,保墒效果较差的问题,文中对铧式开沟器的开沟过程进行受力分析,以脊线曲率半径、斜切角、入土隙角为试验因素,开沟阻力和沟宽变异系数为试验指标,进行了三因素五水平仿真试验。基于SolidWorks和EDEM对开沟器模型进行建模并仿真,利用Design-Expert 10.0和MATLAB对仿真结果进行分析,求解得到开沟器最佳设计参数,制作开沟器并进行土槽试验。结果表明,离散元仿真与真实结果趋于一致,能够反映开沟器的真实工作情况,验证了此种设计方法的可行性和离散元仿真的准确性。

摘要：滚动轴承作为机床的重要核心零件,对保证机床的正常运转至关重要。然而在实际工作中,机床的工况经常根据不同的工作要求产生相应的变化,对机床轴承的转速以及负载产生一定的影响,从而导致轴承的机械振动信号呈现出非平稳性、非线性和非周期性等特点。目前基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性,要求训练(源域)和测试(目标域)数据集具有相同的数据特征且存在足够多的带有故障信息的标签数据。然而,由于机床常在非平稳工况下运行,因此在某一工况上建立的训练模型无法直接用于其他工况。为了解决这一问题,基于迁移学习(TL)技术,设计一维卷积神经网络(1-DCNN)与迁移学习相结合的模型。该模型利用一维卷积网络直接从原始振动信号中提取故障特征信息,并利用对抗策略迁移技术提取两域的公共特征。利用域分布差异度量拉近两域的特征分布,实现轴承跨工况迁移故障诊断。最后通过构建的12组迁移任务对比实验,验证所设计模型的优越性。结果表明:设计的基于一维卷积的迁移学习神经网络模型可直接实现对机床轴承故障的实时监测;设计的模型通过结合对抗策略迁移与度量域分布差异两种迁移策略,大大提高了迁移故障诊断性能,可更好地提取源域与目标域的公共特征;在实验构建的12组迁移任务中优于其余两种迁移策略,能完美完成迁移故障诊断任务。

摘要：为提高3D打印机出丝的连续性与稳定性,提出送丝机构和喷嘴协同优化方法,克服了已有的打印机喷嘴和送丝机构单独优化而忽略两者之间耦合效应的不足。以喷嘴加热段长度、散热段长度、出口长度、送丝速度为优化参数,以喷嘴截面平均速度和平均温度为优化目标,设计正交试验,进行流体仿真。为快速得到最优方案,基于神经网络与NSGA-Ⅱ算法进行优化分析,结果表明:加热段长度为6 mm、散热段长度为4 mm、出口长度为0.7 mm、送丝速度为4.5 mm/s时,最大喷嘴截面平均速度为78 mm/s,最大平均温度为208.39℃,最大平均速度提高2.6%,最大平均温度提高1.22%。以最佳工艺参数组合进行流体仿真验证,结果表明:喷嘴截面平均速度与温度确实明显提高。

摘要：基于深度神经网络的RUL预测模型结构比较复杂,不能很好地满足中长期预测任务的要求。为了更好地利用时间信息,设计一种基于时间卷积网络(TCN)的轴承RUL预测模型。以振动信号的频谱特征作为输入,利用因果膨胀卷积结构提取频域特征并捕获长期依赖,从而实现对轴承准确的RUL预测。为了进一步说明所提方法的优越性,将所提方法与卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)进行了对比。结果表明:所提出的TCN模型的RUL预测精度优于其他现有方法,具有较高的精度。