摘要：为了更全面、科学地选择太阳能保证率,综合考虑经济、能效、环保、安全与维护等因素,建立多层次结构评价模型。利用基于灰色关联分析的TOPSIS排序法,以相对贴近度最小为评价标准,对不同辅助热源形式的太阳能保证率进行方案选优。结果表明,当前的经济资源条件下,不同辅助热源形式对应的最优保证率存在差异。宜选用单价与热值比相对较小的辅助热源,使最优保证率处于适中范围。该模型为实际工程的设计与评价提供了新的方法和途径。

摘要：以汽车发电机冷却风扇为对象,针对其修改叶片分布角度前后的旋转噪声预测问题,提出一套较精确且节约计算机时的预测方法.该方法结合了声类比法和矢量合成方法,首先,用大涡模拟(LES)和Ffowcs-Williams和Hawkings(FW-H)方程相结合的声类比方法对原风扇总噪声和主要阶次旋转噪声幅值进行预测;然后,针对只改变叶片分布角度情况下,提出一种矢量合成方法,用于对修改叶片分布前后主要阶次旋转噪声变化量的预测;最后,得到修改后主要阶次旋转噪声的幅值.计算和实验结果表明,原风扇总噪声最大预测误差4.3dB,第12阶和第18阶主要阶次旋转噪声幅值预测误差为1.24dB和4.26dB;修改后风扇第12阶和第18阶主要阶次旋转噪声分别变小了9.3dB和10.5dB,其变化量预测误差分别为0.36dB和0.43dB.结果表明,这一整套对修改前后风扇旋转噪声进行预测的方法是可行的,且大大节省计算时间,为风扇叶片周向分布角度设计提供了很好的依据.

摘要：车辆悬架减振器异响严重削弱了车内声品质,针对该异响问题设计并开展了不同路况条件下的整车道路试验,对采集到的车内噪声信号分别计算A计权声压级与心理声学客观参量(响度、尖锐度、语音清晰度、抖动度和粗糙度)以提取减振器异响特征信息,并将其与主观评价进行了相关分析。另一方面,再引入小波包分解与样本熵的概念,对减振器异响特征信息进行了有效地提取,同时提出基于Adaboost的极限学习机(ELM)算法,建立了减振器异响声品质预测改进模型,并将其与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)进行对比。研究结果表明:传统的A计权声压与心理声学指标不能有效地用于减振器异响声品质预测而结合小波包样本熵提取的异响特征与ELM-Adaboost算法能有效地对减振器异响声品质进行预测,并且效果优于SVM与GRNN。

摘要：为对供热水箱容积、供热水箱控制最低水位、补水泵流量、集热水箱放水温度等关键参数进行系统优化,建立典型的双水箱太阳能集中热水系统仿真模型,以太阳能保证率和集热效率为主优化指标。结果表明:部分工况下供热水箱容积的增大会引起太阳能保证率的增大,但集热器的集热效率会有所减小;对于供热水箱通过水位控制的双水箱太阳能集中热水系统,建筑类型对系统补水泵流量的影响较大;对于集热水箱到供热水箱的热水通过温差控制的热水系统,放水温度应大于用户用水温度;双水箱太阳能集中热水系统,更适于24 h连续供水的建筑类型。

摘要：针对现实工业场景下,故障数据样本稀缺,服役工况复杂导致的滚动轴承诊断准确率低下的问题,提出了一种数模联合驱动的动态对抗自适应轴承故障诊断方法。首先,提出用于快速产生具有明确时频域轴承故障特征的四自由度动力学仿真模型。随后,探讨了实测数据分布与动力学仿真信号之间的共性和差异性。最后,建立可以提取隐层域不变特征并自动对齐仿真源域数据、目标域待诊断数据分布的动态对抗自适应网络。设计滚动轴承故障诊断试验,探讨了由动力学模型产生带有标签信息的仿真信号、带标签信息的其他数据集实测信号与极少数带标签信息的待诊断实测信号构成的源域数据基础上,设定的3类任务中神经网络的诊断效果,完成了对大量无标签样本的分类识别。结果表明,仿真信号包含轴承故障的特征信息,可以对真实的轴承数据进行表征,并且所提出的动态对抗自适应网络相较于其他诊断方法能更准确实现轴承的故障诊断。同时,源域数据中包含极少数的带标签目标域数据可使得提出方法的识别准确率大幅提升。

摘要：针对拆卸需求零件和危害零件的不完全拆卸线平衡问题,构建了优化拆卸序列长度、工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本的多目标不完全拆卸线平衡模型;为适应问题的离散性、多目标、多约束特性,提出了一种基于Pareto解集的目标驱动离散布谷鸟搜索算法.该算法首先建立模型与鸟窝位置、鸟蛋属性的映射关系,以此制定莱维飞行操作、巢寄生操作的离散化规则;然后通过以目标为导向的驱动操作实现单目标深度优化与多目标协同优化;为获得分布性良好的拆卸方案,采用拥挤距离机制筛选外部档案中的非劣解.对不同规模的3个实例与19个基准算例进行实验,验证了该算法的有效性和优越性;以某打印机的不完全拆卸为例,采用文中模型和算法进行不完全拆卸线平衡多目标优化,为决策者提供了侧重点不同的9种拆卸方案.

摘要：对计算机辅助机械设计中经常遇到的图表数据类型的处理方式进行了讨论。和以往不同的是，将图表作为图象对待，应用数学形态学对图表图象进行处理，产生便于查询的矢量化的图表曲线，不但提高了参数选择的准确性，而且也提高了利用计算机进行机械设计的自动化程度。

摘要：针对Cr/Zr涂层表面裂纹图像存在的视野暗、噪声高及人工识别效率低等问题,建立Cr涂层表面裂纹自动精确识别与关键参数提取的技术和方法,并开展相关分析。在Cr/Zr涂层包壳管上进行环向压缩试验,采集裂纹图像,对采集到的图像数据设计了一种Cr涂层表面裂纹识别与分析算法—CSCRA算法,该算法基于U2-Net神经网络对裂纹进行语义分割,从而获得Cr涂层表面裂纹的位置信息,然后设计了一种中轴线提取算法并结合连通域分析和距离计算对识别出的裂纹进行统计分析(包括数量、密度、长宽等)。相比于传统的边缘检测算法、阈值分割算法,设计的CSCRA算法能够准确有效识别多种形态的Cr涂层表面裂纹,自动完成识别裂纹的数量、密度、长宽等信息分析,得到了裂纹数量、密度、宽度信息与环向压缩形变量的对应关系。CSCRA算法能够解决传统识别算法连续性差、噪声高的问题。从裂纹数量、密度、宽度与环向压缩试验形变量之间的联系中,发现Cr涂层表面裂纹的数量和宽度随着环向压缩形变量的增大呈现出增大趋势,但两者在不同阶段增加速率不一致。

摘要：随着列车运行速度的提高,受电弓与接触网系统之间的耦合振动加剧,导致接触力波动加大,恶化高速列车的受流质量,影响了高速列车的安全稳定运行。受电弓的主动控制能够降低接触力的波动,保证高速列车的稳定受流,但在受电弓主动控制中,存在作动器时滞的问题。针对该问题,提出一种考虑作动器时滞的控制策略来降低接触力的波动。采用鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的估计方法,获取噪声时变环境下的受电弓状态信息;将弓网接触力、受电弓弓头加速度和弓头位移作为测量状态,构建控制性能输出函数;引入估计器,分析作动器时滞问题,设计最优控制器;采用非线性受电弓-接触网模型,验证了控制器的有效性和受电弓参数摄动下的鲁棒性。研究结果表明,即使受电弓存在作动器时滞问题,设计的控制器也能显著降低接触力的波动;并且在受电弓参数摄动的影响下,控制器能够保证良好的鲁棒性。

摘要：为了提高水压滑靴副的抗倾覆能力,并且更加准确地认识其流动特性,提出了三腔独立支承的新型水压滑靴副结构,研究了其润滑特性比如抗倾覆能力和泄漏等。该结构采用独立阻尼和支承腔室的思路,通过独立刚度调节来增加滑靴副的抗倾覆能力。通过仿真计算与分析,对比了新型滑靴副和普通滑靴副的抗倾覆能力。同时, 综合考虑了水的流动惯性和表面粗糙度等因素,发现水压滑靴副水膜流场的流态可能为紊流,并不完全是纯层流状态,因此流态模型的差异将直接影响泄漏流量的计算结果,进一步影响到设计计算的准确性。研究结果为水压柱塞泵滑靴副的结构设计提供了一定的参考和更加准确的计算思路。