多因素下风力发电机组系统可靠性分配方法的研究

针对目前可靠性分配结果较为主观的问题,以串联系统的可靠性分配方法为基础,提出了一种基于改进模糊层次分析法的可靠性分配方法。采用三标度法对多个系统可靠性影响因素进行专家评判,通过模糊层次分析法初步确定可靠性分配权重,然后对分配权重初值进行熵权法处理,建立综合分配权重计算模型,最终确定各子系统的可靠性分配权重,进而实现对机械系统可靠度分配模型的建立。以风力发电机组系统为例,将该方法应用在风力发电机组可靠性分配中。通过改进模糊层次分析法与传统的模糊层次分析法以及其它方法对该风力发电机组系统的可靠性分配结果,进行对比分析。结果表明:该方法不仅有效;而且相比于文献中的分配结果有所降低,更符合机组的实际运行情况,验证了该方法的合理性。

基于数字孪生的机器人工件感知与虚实映射标定方法研究

机器人采用离线编程的方法,仿真环境与真实环境空间上相互独立、时间上相互隔离,被加工工件逆向重构过程繁琐且存在形状、定位误差。为此,提出了以机器人操作系统(ROS)为基础构建数字孪生机器人的建模方法,实现了工件从真实环境到虚拟环境的感知重构。研究了数字孪生虚实交互映射的特点,提出了基于数字孪生原理的虚实映射标定方法,修正了真实物理环境与虚拟仿真环境间的工件误差。最后,针对抓取机器人数字孪生系统,进行了抓取工件的案例测试,验证了该方法的有效性。

基于Unity3D的油田抽油机三维可视化监控系统设计

针对抽油机监测形式单一、三维可视化程度低和联动性差的缺陷,引入信息―物理实时映射思想,开发了油田抽油机三维可视化监控系统。设计了抽油机数字空间,搭建虚实交互层设计架构;搭建三维可视化系统数据组成及关系框架;结合逆运动学,构建数学模型,基于五维模型和Unity 3D平台设计抽油机三维可视化系统总体架构;以游梁式抽油机为对象进行实验验证,实现了实时动态监测、虚实混合控制、运动轨迹追踪和在线预警等服务功能。为三维可视化监控在石油机械领域的落地应用和数字孪生系统的开发提供借鉴。

标识解析+5G双驱动的全连接变压器工厂构建方法研究

针对变压器工厂全要素资源身份标识混乱、数据孤岛突出、互操作性差及管理难度大的问题,提出了标识解析+5G双驱动的全连接变压器工厂,设计了全连接变压器工厂的整体架构,提出了变压器工厂全要素对象的形式化建模和标记方法,研究了全要素资源的管理壳模型,提出了一种全要素数据的解析识别和互操作机制。最后,在某变压器工厂展开实地验证,结果表明,上述方法和模型能够实现变压器工厂全要素资源的统一接入、互融互通和高效管理,对全连接工厂的实施建设具有一定的参考意义。

基于数字孪生驱动的机器人运动仿真与状态虚实同步映射研究

研究在机器人系统中创新性地引入了基于数字孪生的建模方法,以推动机器人实时仿真和监测水平的提升。在Unity3D平台上,通过构建物理实体的虚拟孪生体模型并建立通信连接,实现了数据和状态的同步更新,从而精准地实现了数字孪生的虚实映射。之后,构建了虚拟场景和运动仿真模型,并通过实验验证,证明了该系统的高效性和准确性。研究呈现了一个实现机器人运动仿真和状态虚实同步技术的数字孪生系统,展示了数字孪生在机器人领域的前景和应用价值。该系统有望优化机器人作业,提升加工品质,并提高工作人员操作的安全性水平。

光纤传感技术结合SVM-ELM的风力机齿轮箱故障诊断分析

针对风力机组齿轮箱故障信号采集、特征提取和故障诊断方面所存在的问题,提出了一种光纤布拉格光栅检测技术与故障诊断算法相结合的健康状态评估方法。首先通过对光纤动态监测系统构架进行设计并规划故障健康状态评估的整体流程进而实现实验采集平台的搭建,其次通过对采集信号进行变分模态分解和多尺度排列熵算法的分析并完成特征向量集的构建,最后通过支持向量机、概率神经网络、极限学习机算法进行测试正确率和时间的对比分析。结果表明,该方法能够准确实现故障模式的分类且提高了故障预测概率。

面向涂层裂纹的激光熔覆预测模型研究

针对激光熔覆关键工艺参数与制备涂层之间因存在复杂非线性映射关系而产生的裂纹缺陷问题,通过将遗传算法与BP神经网络结合起来构建工艺参数与涂层裂纹密度之间的网络模型,利用MATLAB软件对建立的网络模型进行训练、拟合预测。结果表明,遗传算法对BP神经网络优化后的模型中预测误差最小为3.06%,平均误差控制在11.57%以内,均方误差为0.0008,模型预测精度高,性能稳定。验证了理论模型与实际试验相结合的可行性,减少了涂层裂纹工艺研究所需的大量重复性试验,为制备无裂纹镍基熔覆层具有重要意义。

激光熔覆CoCrFeNiTi高熵合金工艺优化及预测模型研究

目的探究激光熔覆工艺参数对CoCrFeNiTi高熵合金涂层质量及形貌的影响,实现激光熔覆CoCrFeNiTi高熵合金涂层形貌的精确控制。方法基于田口正交法,设计不同激光工艺参数下30CrMnSiA表面激光熔覆CoCrFeNiTi高熵合金实验,以激光功率、扫描速度、送粉速率为影响因素,以涂层稀释率、高度、宽度、裂纹密度、宽高比为响应目标,通过方差和信噪比分析影响因素与响应目标的关系,并确定最优工艺参数,建立工艺参数与CoCrFeNiTi高熵合金涂层性能和形貌的支持向量回归预测模型。结果激光功率对熔覆层稀释率、宽度和裂纹密度的影响较大,且与熔覆层稀释率、高度、宽度、裂纹密度、宽高比呈正相关。扫描速度对涂层高度、裂纹密度和宽高比的影响较大,与涂层高度呈负相关,与涂层裂纹密度和宽高比呈正相关。送粉速率对熔覆层稀释率、高度和宽高比的影响较大,与熔覆层稀释率和高度呈负相关,与熔覆层宽高比呈正相关。得到了最优工艺参数,激光功率为600 W,扫描速度为18 mm/s,送粉速率为1.6 r/min。通过预测模型测试可知,熔覆层稀释率、高度、宽度、裂纹密度和宽高比预测模型的决定系数均大于0.93。结论基于支持向量回归的CoCrFeNiTi高熵合金涂层形貌预测模型的精度较高,能够实现CoCrFeNiTi高熵合金熔覆层形貌的精确预测,为熔覆层形貌的控制提供了新的思路。

304不锈钢表面激光熔覆Inconel625涂层组织与性能分析

目的解决不锈钢零部件在热电厂中由于腐蚀和磨损造成的资源浪费和设备报废等问题,通过表面改性的方式来提高不锈钢零件的耐磨耐腐蚀性能。方法利用激光熔覆技术在304不锈钢表面制备Inconel625涂层,利用工业显微镜、扫描电镜、X射线衍射仪、超景深仪器等设备,系统地探究熔覆层表面形貌、显微组织、元素分布、表面粗糙度。采用显微硬度计、摩擦磨损仪、电化学工作站等设备,检测熔覆层的硬度分布规律、耐磨和耐腐蚀特性。结果单因素试验最佳工艺参数为激光功率1200 W、送粉率10 g/min、扫描速度14mm/s。熔覆层底部到顶部组织,主要以不同形态的典型树枝晶组织为主,以及少量胞状晶。熔覆层物相组成主要包括FeCr_(0.29)Ni_(0.16)C_(0.06)、NbC、Cr_(2)Ni_(3)、Mo_(2)C。涂层硬度较基体大幅提升,涂层最高硬度值达425.48HV0.2,约为基体的1.8倍,涂层的磨损量为2.4 mg,约为基材磨损量(4.4 mg)的55%,摩擦系数平稳,变化幅度较小,耐磨性能较基体显著提高。电化学腐蚀试验后,基体开路电位为–0.44 V,熔覆层开路电位稳定在–0.17V,较基体偏正。涂层的自腐蚀电位(Ecorr)为–1.00V,大于基体的自腐蚀电位(–1.10V),涂层的自腐蚀电流密度(Jcorr)为3.47×10^(–8)A/cm^(2),小于基体的自腐蚀电流密度(6.43×10^(–8)A/cm^(2)),从而得出涂层腐蚀倾向较基体小。涂层的电容弧半径大于基体,该频率范围内涂层的阻抗模量均大于基体,表明涂层的耐腐蚀性能更好。结论Inconel625合金涂层能够显著提高304不锈钢的表面硬度、耐磨耐腐蚀性能。

玉米收获机发动机服役状态趋势分析与预警

为提高服役状态下玉米收获机发动机运行的稳定性,以发动机运行数据为分析对象,计算发动机的一个稳定性运行趋势曲线,用以判断发动机是否处于稳定性状态。首先通过获取发动机ECU系统中的运行数据,对发动机正常运行下的数据进行归一化处理,然后基于遗传算法优化的BP神经网络建立预测模型。以发动机转速、农机速度、冷却液温度、系统电压4个参数作为输入对机油压力的数值进行预测,最终预测模型的决定系数达到0.88,证明预测模型拟合度较高,能准确地对发动机的机油压力做出预测。而发动机在正常运行的情况下,机油压力的预测偏差较小,以大量正常运行的机油压力预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建基准向量集合,再以20 000条正常的机油压力的运行预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建评估向量,利用马氏距离计算每个评估向量到基准向量集合的距离值,该距离值可代表发动机正常运行状态下的一个稳定性的指标值。结果表明:得到的20 000个指标值具有一定的聚集性,指标值的大小稳定在0~10之间,所以该指标值在时间序列的一个趋势曲线可以代表发动机服役状态下的一个稳定的趋势,用以判断发动机处于正常或异常状态。

基于标识解析的机采棉质量数据追溯方法

机采棉加工检验环节作为农业和工业数据交汇的关键节点,其数据来源不一且类型多样,无法及时有效对存在质量问题的机采棉数据进行溯源与根因分析。为实现机采棉产品全流程质量信息溯源,以机采棉加工检测过程为研究对象,设计了一种基于标识解析的棉花加工环节业务模型;并构建了基于标识的元数据映射关系结构化数据溯源方法;然后,将数据仓库中的各种棉花数据表全量导入元数据管理平台,支持通过Hive语句构造、增量同步等手段存储全量信息表和字段的元数据结构映射关系;最后,采用聚合查询方法并保留表与字段间的血缘结构,有效地对元数据库中业务模型的数据进行搜索与查询,帮助数据分析人员快速定位到问题数据的来源和加工检测过程。

基于CWT-IDRSN的风机滚动轴承故障诊断

针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage network,IDRSN)的故障诊断模型。首先,利用CWT将轴承振动信号转换为二维时频图,作为输入样本,用于解决深度残差收缩网络在直接处理振动信号时引起的频域失真问题;其次,设计了一种改进的软阈值函数(improved soft threshold function,ISTF),解决了因软阈值化引起的信号失真,设计了改进的软阈值模块(improved soft threshold block,ISTB)和自适应斜率模块(adaptive slope block,ASB),构建了改进的残差收缩单元(improved residual shrinkage building unit,IRSBU)以实现自适应地确定最佳阈值并进一步调整输出;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集与风机轴承振动数据采集实验台收集的滚动轴承数据集对所提方法进行实验验证。结果证明相较于其他方法,所提的故障诊断方法有更好的泛化性和通用性,分类准确率分别达到了99.75%和99.69%。

激光熔覆机器人曲面自由路径仿真与实现

为满足机器人激光熔覆修复曲面叶轮片的要求,提出一种针对复杂曲面零件自由路径机器人可执行程序的快速生成方法。使用UG/Open API开发工具编写了在NURBS曲面上获得路径点位姿数据的算法程序。在matlab软件的Robotics工具箱建立MH24机器人仿真模型,对位姿数据进行轨迹分析,研究机器人运动时关节位移随时间的变化,以判断位姿数据的合理性。在matlab环境中,将合理的位姿数据作为参数,根据MH24机器人可执行文件格式,即JBI文件,编写快速生成JBI文件的算法。将JBI文件加载至MotosimEG-VRC软件进行仿真,验证了JBI文件的有效性。最后通过实验验证,曲面修复效果很好。这为曲面叶轮片零件的激光熔覆修复提供了可行的方案。

数据驱动的变压器生产物料智能配送研究

在传统变压器离散装配车间信息化、数字化、智慧化转型的背景下,生产物料的高效智能配送是亟待解决的问题。提出了一种物料备料、路径决策二阶段的生产物料智能配送方法,将物料配送任务分为生产物料备料阶段及生产物料路径自决策阶段。在生产物料备料阶段,提出了基于Adam优化LSTM循环神经网络的变压器生产物料备料时间预测模型,利用生产物料相关时序性数据将Adam优化后的LSTM循环神经网络模型进行训练,准确可靠地实现了对下一阶段生产物料需求时间的预测。在生产物料配送路径自决策阶段,运用五点三次法改进的A*算法生成了路径平滑,转向较少的配送路径。最后,以某变压器离散制造车间为对象,验证了生产物料的智能化配送方法。

不同用途房屋结构安全隐患影响因素及其作用机制研究

为深入研究不同用途房屋结构安全隐患的主要影响因素,以某省37 670条房屋隐患排查数据为基础,将17种使用用途房屋划分为工业用途、居住用途和公共用途三大类,以房屋结构安全隐患的有无为因变量,选取用地性质等12个指标作为自变量;采用卡方检验分别筛选出三类用途房屋的显著影响因素;构建三类用途房屋的二元Logistic模型进行对比分析。结果表明:构建的Logistic模型拟合效果较好,地区发达程度等6个因素对三类房屋的结构安全隐患影响显著,房屋类别等5个因素仅对两类或个类房屋影响显著,而是否委托资质单位施工对三类房屋均无显著影响,研究结果可为房屋隐患排查整治工作提供一定的参考依据。

旋转状态下风力发电机叶片表面应变检测方法研究

针对大型装备动态变形的三维测量难题,以不同风速下风力发电机叶片的动态特性为基础,提出了一种基于双目立体视觉与数字图像相关法相结合的动态测量方法,对风力发电机叶片进行了动态测量。采用工业摄影相机,对旋转叶片的三维全尺寸轮廓快速拍摄,通过测量原理和光学扫描方法,快速解算出被测叶片的三维坐标和变形应变。以试验样机叶片为例,对不同风速的旋转叶片进行全尺寸动态应变检测试验,并与有限元分析结果、光纤光栅传感器检测结果进行对比验证。结果表明:三者结果基本一致,验证了该检测方法的有效性与合理性。

城市地下水污染的修复治理路径探讨

城市地下水污染日益威胁生态安全与饮用水质。主要污染源包括工业排放、城市生活污水和农业活动。危害表现为生态系统崩溃、水质长期受损、居民饮用水安全受威胁。为有效治理,可采用抽出-处理技术的优化、微生物修复技术的创新、原位曝气技术的整合以及原位化学修复技术的推动。这些综合策略将为城市地下水环境保护提供全面而可行的解决方案。

复杂曲面随形打印变形机器人逆解算法与控制研究

为了缩短机器人的研发周期,加快多类构型机器人面向复杂曲面零件的特种加工应用落地,将参数化设计思想融入到从设计到应用的整个周期,结合逆解算法、模块化设计、3D打印技术、逆向技术、数字仿真技术、机电一体化技术等设计出可变形机器人开发系统。输入机器人的几何参数,即可快速完成机器人模型设计、路径规划、可视化编程、动力学仿真、硬件组装及试验。该变形机器人方法可匹配大多数厂家机器人,快速对复杂零件激光加工、喷涂、喷丸、焊接、打磨等自由路径随形编程,易于再开发扩展应用。利用该系统开发变形机器人,完成曲面随形打印写字,验证系统的高效性和可行性。

新工科背景下课程思政融入《安全学原理》的研究

在新工科背景下,课程思政教学的重要性日益凸显,尤其是对于工程学这类对学生实践能力要求较高的学科,传统的专业教学模式难以适应社会发展步伐,不利于学生的综合发展。针对这一情况,我国高校需要立足于新工科时代背景,不断探索将课程思政融入到高校《安全学原理》课程教学中的可行性路径,更好地培养学生的安全意识、责任担当以及综合素质,促进学生的全面发展。

改进蝙蝠算法优化支持向量机的故障诊断方法

提出了一种基于变分模态分解(VMD)和时移多尺度散布熵(TSMDE)的故障特征提取结合改进的蝙蝠算法(IBA)来优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解,避免了模式混叠问题,提取各模态分量的散布熵构造故障特征向量,作为故障诊断模型的输入;提出了一种新的自适应速度权重因子用于构建改进的蝙蝠算法以优化支持向量机(IBA-SVM),实现了对不同故障类型的轴承进行分类;利用实验数据对提出的诊断方法进行验证,并与用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(PSO-SVM)的诊断方法进行对比。结果表明所提出的方法分类准确率更高,用时更少。