摘要：薄膜外部成型工艺流程主要包括换膜、加热、压边框下压、上模腔下压、抽真空、托台上升和加高压,根据薄膜外部成型工艺流程对薄膜外部成型下模腔机构进行设计,模腔机构的主要作用是将薄膜和装饰物品固定并且密封在模腔内,然后对薄膜进行加热处理,再对模腔抽真空,最后采用加压设备对上模腔进行加压,为此设计了模腔、模腔盖、托台、裁刀槽、密封圈槽以及液压缸等机构。模腔与模腔盖之间采用M8×40的螺栓和M8的螺母固定,模腔与液压缸之间采用M4×16的螺栓固定,液压杆和托台之间采用M5×16的螺栓进行固定。

摘要：滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干个本征模态分量(IMFs),计算各个IMF的能量熵与样本熵,并利用主成分分析方法(PCA)对其进行特征融合。最后利用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)对融合特征进行故障模式识别。轴承故障实验分析结果表明,所提方法能够有效实现滚动轴承故障诊断。

摘要：滚动轴承故障识别是实现视情维修的基础。针对滚动轴承出现故障时振动信号表现出的非平稳性和非线性,提出了一种基于多尺度熵(Multi-scale Entropy,MSE)和自组织特征映射(Self-organizing Feature Maps,SOM)神经网络的滚动轴承故障识别方法。该方法通过提取滚动轴承振动信号中不同故障状态下的MSE作为SOM神经网络的输入,通过SOM神经网络进行识别,得出轴承的不同故障及故障程度。通过实验表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及故障程度的智能识别。

摘要：针对TBM液压推进机构机械动力最优控制的振动力学建模问题,研究了TBM液压推进缸振动力学建模方法。考虑到其缸体、活塞及液压油的柔性,并利用拉氏动力学方法建立了其三自由度集中参数振动力学模型,运用有限元法验证了模型的有效性。利用动、静态缩聚法对所述模型的自由度进行了缩聚,并对缩聚模型与原模型的动力学特性进行了比较,结果表明:缩聚前后的模型在各推进位置的1阶固有频率最大误差值为1.37 Hz,幅频特性曲线的趋势基本吻合,验证了缩聚模型的有效性。所建立的推进缸振动力学缩聚模型,为推进机构的整机振动力学建模提供了前提条件,且可大大减少推进机构整机振动力学模型的自由度数,为其机械动力最优控制提供了高效、简单的计算模型。

摘要：明矾是一种可以改良粉条粉丝易断粗糙特性的违法添加剂,明矾的含量过高进入人体后会直接影响身体健康。结合太赫兹光谱技术探索红薯淀粉中明矾含量快速检测方法。采用太赫兹时域光谱系统(Terahertz time domain spectroscopy, THz-TDS)于常温下获取0.5~7 THz范围内红薯淀粉、明矾及其混合物的光谱数据。因0~0.5 THz测得的频谱均为噪声,高频段区域的吸收系数大、信噪比低,故选取0.5~2 THz波段的吸收系数谱和折射率谱进行分析。发现明矾在该波段存在明显的特征吸收峰,可作为指纹特征用于物质识别。分别采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG Smoothing,SG平滑)、基线校正(Baseline)、归一化(Normalization)等方法进行光谱预处理,再结合偏最小二乘(partial least squares, PLS)对红薯淀粉中明矾含量建立预测模型。结果表明,采用原始光谱、 SG平滑、 Baseline、 Normalization等光谱数据建立PLS模型的最佳因子数(principal component factors)分别为3, 3, 3和2;校正集相关系数(r_c)分别为0.982, 0.980, 0.982和0.984;预测集相关系数(r_p)分别为0.982, 0.979, 0.982和0.987;校正集均方根误差(root mean square error of calibration, RMSEC)分别为0.011, 0.012, 0.012和0.011;预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.013, 0.014, 0.013和0.012;可知归一化预处理后建立PLS模型效果最佳。为对比分析线性(PLS)与非线性(LS-SVM)两种定量模型方法的预测精度,采用相同预处理方法后的红薯淀粉中明矾含量光谱数据建立最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)预测模型,选用径向基函数(RBF)作为核函数。结果表明,归一化预处理后建立LS-SVM模型效果最佳,其预测集均方根误差(RMSEP)为0.0047,预测集相关系数(r_p)为0.997 2。发现对红薯淀粉中明矾含量建立LS-SVM预测模型的稳定性更好、精确度更高。采用太赫兹时域光谱结合LS-SVM和PLS对红薯淀粉中明矾含量进行定量分析。结果表明,采用归一化预处理后的LS-SVM比PLS模型的预测效果更优,可能是红薯淀粉与明矾混合物中含有更多的非线性信息。研究表明,太赫兹时域光谱结合化学计量学方法可为红薯淀粉中明矾含量的定量分析提供快速精确的分析方法。

摘要：应用Polyflow软件分别建立了U型件模型、带内外气体辅助层厚度不同的U型件模型和U型件开口有倾角的模型。针对传统挤出、不同内外层辅助气体厚度、不同开口倾角下3种情况进行了数值模拟计算,并用Origin软件对部分结果进行了分析。研究发现,使用气体辅助技术比型腔结构优化更有利于模流平衡;当内外气体辅助层厚度不同时,内层气体层厚度偏大、外层气体层偏薄时,更有利于抑制U型件开口收缩的变形;而对口模开口臂倾斜角度的修正更有利于减小或调整U型件开口收缩的变形。

摘要：采用GPM-30型轮轨滚动接触疲劳试验机对比研究了3种不同晶粒度等级的ER8高铁车轮钢试样的滚动摩擦磨损性能,通过测量摩擦因数、计算磨损率、观察表面磨损形貌来评价其磨损性能。结果表明,试样晶粒度等级越高,稳态平均摩擦因数越小,磨损率越低。晶粒度11.0级试样的稳态平均摩擦因数为0.19,磨损率为0.663×10^(-5)g/m,而晶粒度10.0级、晶粒度9.5级试样的稳定平均摩擦因数分别为0.26、0.35,磨损率分别为1.326×10^(-5)、4.421×10^(-5)g/m。晶粒度9.5级试样表面的剥落损伤严重,磨损率最高。晶粒度11.0级试样磨损后表面氧化严重,在表面形成了一定厚度的氧化层,氧化层在磨损过程中起到减小摩擦的作用,因此,试样摩擦因数较小。

摘要：目前,国内原有的音圈绕线设备总体仍然相对落后,自动化和控制精度比较低,存在断线、散线等问题,严重影响产品质量。因此,依据音圈生产工艺流程设计了一种六轴全自动音圈绕线机,首先阐述了该绕线机的工作原理及技术参数,然后对六轴音圈绕线机机械结构进行了设计,最后运用SolidWorks软件对关键部位进行了静力学分析和运动仿真。结果表明,零件设计的合理性和机构运动的可行性均达到设计要求,六轴全自动音圈绕线机提高了音圈绕制效率和质量,具有广阔的应用前景。

摘要：轻系列滚动轴承保持架由于兜孔直径小、两半保持架之间钉孔距离相对较大等因素导致在铆压过程中易出现变形,造成铆压歪斜缺陷。为此,本文提出了基于图像纹理特征的模式识别方法用于保持架歪斜缺陷的准确识别。首先,改进了轴承图像归一化展开算法,实现了轴承图像展开起点的自动优化选择以避免误分割保持架、铆钉和滚动体;其次,设计了轴承图像保持架区域定位分割算法,准确分离出7个保持架区域;最后,分别提取保持架区域的Hu矩和旋转不变均匀局部二值模式(LBP^riu2 P,R)作为纹理特征,并结合PCA降维方法构建轴承保持架缺陷识别的SVM分类模型。结果表明,基于Hu矩和LBP^riu2 P,R的SVM模型的正确识别率分别为85%和100%。因此,轴承LBP^riu2 P,R特征结合SVM模型对轴承保持架歪斜缺陷具有较好的识别效果。该方法有望为滚动球轴承保持架铆压工艺缺陷的自动识别提供参考。

摘要：针对滚动轴承早期故障阶段冲击特征微弱且存在信号传输路径、强背景噪声以及高幅值偶然性冲击的干扰,导致故障特征成分难以提取以及大多滚动轴承故障复合诊断方法处理步骤采用的诊断优化指标不一致等问题,提出了一种滚动轴承故障特征自适应增强的相关峭度(CK)联合降噪方法。首先以CK为指标优化最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)参数T后对原始信号进行预处理,以消除信号传输路径的影响。进一步以相关峭度作为优化指标结合粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数,将预处理后信号分解成若干个窄带本征模态分量(IMF),再以CK最大为准则选择故障信息含量丰富的本征模态分量,达到去噪的目的。最后结合1.5维能量谱增强信号瞬时冲击特征的优点,对滚动轴承故障类型进行诊断。文中所提主要的创新点是前后处理优化指标的一致性。仿真信号与实测信号分析结果表明,该方法可以有效剔除噪声、高幅值偶然性冲击对故障振动信号的影响,能够清晰地提取出滚动轴承早期故障信号中的故障特征频率成分,实现滚动轴承早期故障的有效判别。