摘要：三维牙颌模型的分割是计算机口腔辅助诊疗系统的关键步骤。针对牙齿分割技术普适性差、欠分割的问题,提出一种结合多种子区域生长和边界延伸的智能牙齿分割方法。该方法结合牙齿的负曲率网格的分布特点获得新种子点,通过差异性区域生长适应了牙齿顶面和侧面间的差异性结构,并结合几何特征对初次分割的边界进行延伸,有效弥补了区域生长的欠分割缺陷。在实验中,通过与当前经典的算法进行对比和消融实验,表明本文方法能够更好地分割拥挤的牙颌模型,具有较强算法普适性,已具备满足口腔诊疗中实际分割需求的能力。

摘要：针对基本快速扩展随机树(RRT)算法在路径规划中具有树的扩展随机性大、冗余节点多、容易在目标点周围发生振荡、规划的路径较长等问题,提出了一种改进的RRT算法。该算法首先采用目标偏向策略,通过引入动态权重系数使树尽可能地在向目标点进行扩展的同时又能够即时地避开障碍物;利用自适应扩展步长减少树在目标点附近的振荡;最后,对路径进行剪枝处理,并用三次B样条曲线对剪枝后的路径进行平滑处理。仿真分析的结果表明,与基本RRT算法相比,改进的RRT算法有效减少了冗余节点数,规划的路径更短,减少了19.56%,同时规划时间大大降低,减少了54.08%,有效地提高了路径规划的效率。

摘要：针对卷积神经网络学习关键故障特征的能力不足从而影响轴承故障诊断准确率的问题,提出一种融合多注意力机制的卷积神经网络自适应抗噪模型(MACNN)。利用通道和时间的复合注意力机制优化学习机制,从不同角度抑制噪声及无关信号分量等干扰信息的影响,并自适应地增强故障特征的响应;引入残差连接,防止网络性能退化。采用多尺度特征提取方法,通过通道注意力机制自适应融合不同尺度下提取的特征。使用分类器进行滚动轴承故障诊断。实验结果表明:与没有实施注意力机制的模型相比,轴承故障诊断准确率平均提升了22.12%;所提方法在各噪声背景下的故障识别准确率均在98.5%以上,验证了其自适应抗噪能力;在跨载荷实验中,模型故障诊断准确率保持在88%以上,相比其他方法,MACNN的抗噪性能和稳定性更优。

摘要：某台具体设备的运行可靠性评估是"个性"问题。基于设备运行数据大而丰富的特点,从证据论的观点出发,结合深度卷积自编码器,提出了一种深度支持证据统计方法,以实现无失效样本信息或缺乏分布函数等相关先验知识时的轴承运行可靠性评估。在传统的证据或特征获取过程中需要大量的人工干预或先验知识,利用深度卷积稀疏自编码器以实现证据的自动获取,借助支持向量数据描述的思想,通过统计比较标定与过程证据间的动态变化过程,最终完成某台具体设备的运行可靠性评估。随后通过航空轴承试验对提出的方法进行了验证,结果表明运用该方法得到的可靠度,能较好的反映轴承运行可靠性的"个性"。

摘要：针对滚动轴承故障尺寸难以定量诊断的问题,提出了变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)相结合的诊断方法。首先对带有不同故障尺寸滚动轴承的运行进行监测,得到1个与滚动轴承故障尺寸有关的数据库;然后对数据进行VMD,提取有效的训练模式分量,并去除噪声等的干扰;最后将训练模式分量置入CNN进行训练,得到能对滚动轴承故障尺寸进行预测的网络模型。实验结果表明,所提方法可有效实现对滚动轴承的定量诊断。

摘要：根据几何参数和简化原则建立电主轴实体模型。采用滚动轴承拟静力学模型准确计算轴承刚度,建立主轴-轴承系统有限元模型,设计模态测试实验较好地验证了仿真结果。基于主轴有限元模型,以主轴转子外圆直径、内孔直径、悬伸量、支承跨距以及轴承配置形式为设计变量;以主轴转子一阶固有频率最大和质量最轻为优化目标;以主轴转子前端静变形、最大应力、主轴各段尺寸均在限定范围内为约束条件,对电主轴转子进行优化设计。将提出的优化方法应用于某磨齿机电主轴,优化后主轴一阶固有频率提高33%,质量减轻21%,实现了电主轴高刚性和轻质量优化目标,为电主轴数字化设计提供技术支持。

摘要：为了解决单台机械设备可靠性评估过程中样本难以获取和可靠性评估结果难以反映设备个性特征的问题,对在无失效样本信息条件下的机械运行可靠性评估进行了研究。基于故障既是状态(设备性能和状况)又是过程(故障萌生和扩展)这一本质属性,提出设备的运行信息是辨别设备是否可靠运行的关键证据;为了提高证据的证据力,提出了一种基于支持向量数据描述方法以形成支持证据空间的方法;针对无失效样本信息的问题,提出了支持证据统计方法。最后利用一个轴承失效实验验证了方法的可行性。

摘要：为了解决深孔加工过程中刀具的磨损状态难以监测及其可靠性评估过程中样本难以获取的情况,提出了一种基于小波核Logistic模型的深孔加工运行可靠性模型。在该方法中,首先,建立了小波核Logistic模型以解决小子样情况下的可靠性评估问题,其次,以刀杆自激振动相对小波能量及从电流信号提取的切削力比为模型输入参数以解决状态难以监测的问题;最后,用一个深孔加工实验对模型进行了验证,结果表明该方法具有一定的实用价值。