基于流形特征域适配的滚动轴承故障诊断

针对变工况下存在两域特征分布复杂,数据在原始空间进行分布对齐时,特征扭曲和发散难以消除等问题,提出一种基于流形特征域适配(manifold feature domain adaptation, MFDA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过无监督的方式生成一个与目标域具有相似分布的中间域,构建与源域、中间域和目标域相关的公共子空间,并利用局部生成差异度量保留数据在子空间中的流形局部几何结构,以避免数据对齐时出现扭曲和发散;同时利用最大均值差异度量对齐中间域和目标域,以最小化两域间的分布差异,保证数据间局部与全局结构的相关性。最后,利用学习到的特征,以最小二乘法实现滚动轴承的跨域故障识别。在三组滚动轴承数据集上进行试验验证,与其他智能识别算法相比,该方法能有效避免特征扭曲和发散,且具有优良的泛化性能。

烟草薄片剪切断面形貌有限元仿真模拟优化

本研究对烟草薄片精密剪切过程进行了仿真研究,获得了材料力学性能和相互作用参数,为有限元仿真模拟提供了必要数据。建立了烟草薄片的力学模型,并构建了相应的有限元仿真模型。在仿真模拟过程中,重点分析了烟草薄片剪切断裂的形成过程及静水应力随时间的变化趋势。采用有限元仿真模拟与实验测量相结合的方法,综合分析剪切间隙对烟草薄片断面质量的影响。结果表明,随着剪切纵向间隙的增加,烟草薄片的塌角高度逐渐增加,剪切带高度总体呈现减小趋势,而断裂带高度则呈现增加趋势。然而,当剪切间隙为0.15 mm时,由于上、下剪刃的重合,导致剪切带高度略微增加,断裂带高度略微减小。有限元仿真模拟结果与实测结果相吻合,验证了本研究的可靠性和准确性。

基于局部联合稀疏边缘嵌入的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是机械设备的重要零部件之一,对其进行及时有效地监测和诊断对机械设备的安全运行有着重大意义。针对多源信息融合导致的高维性、信息冗余等问题,提出了一种基于局部联合稀疏边缘嵌入(locally joint sparse marginal embedding,LJSME)的轴承故障诊断方法。LJSME利用L 2,1范数来重构类间矩阵和类内矩阵并引入局部图保留高维特征间的邻域关系,且将L 2,1范数作为目标函数的正则项以保证特征提取的联合稀疏性,从而提高特征的敏感性和鲁棒性。首先从轴承振动信号中提取由时域和频域信息组成的高维特征数据集;随后利用LJSME提取高维特征空间数据集中的敏感低维特征;最后利用K-近邻分类器实现滚动轴承的故障模式识别。通过两组滚动轴承故障数据集对所提出的方法进行验证,与其他三种降维算法相比,所提算法能够有效地提取滚动轴承振动信号的敏感性特征。

烟用滤棒上下料机构设计及有限元分析

针对一种硬质烟用滤棒的复合添加需求,设计一种烟用滤棒上下料机构。采用瞬态动力学分析方法,运用ANSYS Work Bench软件对滤棒上下料机构进行瞬态动力学仿真,并从结构动力学角度对该机构进行动态特性研究。分析结果显示,滤棒上下料机构的最大等效应力112.54 MPa,小于材料的许用应力。通过搭建实验平台进行试验,验证该滤棒上下料机构的合理性及稳定性。研究结果表明:滤棒上下料机构结构设计合理,取料成功率达到100%,能够满足工作要求。

异形易碎小型固性物料的转运料装置构型设计与特性试验研究

目的针对一种易碎异形小型固性物料的添加需求,开发一种物料转运料装置。方法采用瞬态动力学仿真分析方法,运用ANSYS WorkBench软件对小型固性物料受到冲击碰撞进行瞬态动力学仿真分析,研究其可承受的最大转速。通过搭建平台进行实物转运料试验,验证该装置的可靠性和稳定性,得到为达到生产效益最大化的最优转速。结果仿真结果表明该物料最大承受转速为1200 r/min,否则物料失效。结论根据转运物料试验表明该装置结构设计合理,可满足在高速连续状态下转运料的工作要求,且在600 r/min时物料完好数最多,生产效率最高。

基于改进Faster R-CNN的食品包装缺陷检测

目的:对纸质包装盒缺陷进行准确的识别与定位。方法:应用改进Faster R-CNN的网络模型自动对包装盒缺陷进行检测。对训练集图片进行数据增强并添加噪声,提升模型的训练精度和鲁棒性;将特征提取网络替换为ResNet50,并融合特征金字塔网络(FPN),提高模型多尺度检测的能力;使用K-means++对数据集中缺陷尺度进行聚类,优化锚框方案。结果:改进后的Faster R-CNN模型在测试集上的平均准确率(AP)达到93.9%,检测速度达到8.65帧/s。结论:应用改进的Faster R-CNN模型能够有效检测出包装盒缺陷并定位,可应用于包装盒缺陷的自动检测与分拣。

精密包装弹性支撑缓冲系统振动特性修正模型及分析

为精确分析精密包装弹性支撑缓冲系统振动特性,该研究提出了一种考虑横向弹簧径向刚度的六自由度动力学数学修正模型并完成了求解验证。根据能量法建立了弹性支承缓冲系统的六自由度动力学数学模型,进一步地引入横向弹簧的径向刚度,提出了相应的动力学修正模型;利用四阶龙格库塔法对各因素下的精密包装弹性支撑缓冲系统振动特性进行了数值分析,得到各工况及多因素下的振动特性对比结果;通过多因素试验对该理论修正模型进行了验证。结果表明,精密包装弹性支撑缓冲系统纵向固有频率随着横向弹簧刚度及轴向压紧力的增大而增大,振动响应幅值在共振点处明显提高,峰值点也明显后移,实际运输过程中需注意弹性支撑缓冲系统横向弹簧刚度及其轴向预压力的选择与调节。分析精密包装弹性支撑缓冲系统振动特性时考虑横向弹簧径向刚度的影响将有助于提高系统振动特性的分析精度。

纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置设计及优化

为解决纠偏传输时纸塑复合袋易产生褶皱的问题,设计了一种磁力压紧纠偏装置。首先,综合利用磁压紧皮带、传送带和磁铁位置调整装置等零部件,完成了纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置的结构设计,并根据纸塑复合袋的受力分析,建立了动态磁力压紧纠偏数学模型。然后,对纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置进行有限元建模,并根据纸塑复合袋纠偏过程设置边界条件及接触参数,采用显示动力学分析方法对其动态纠偏过程进行仿真。接着,基于仿真结果,结合BP(back propagation,反向传播)神经网络和GA(genetic algorithm,遗传算法)(简称为BP-GA算法),建立了纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置工艺参数优化模型。最后,通过相应的计算程序,实现了纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置工艺参数的优化。结果表明:所设计的纸塑复合袋磁力压紧纠偏装置能较好地实现纠偏功能,可使纸塑复合袋在传输时产生的褶皱符合设计要求;纠偏时该装置的最优工艺参数为电磁铁磁力为7 N,左、右两侧皮带组件的间隙为476 mm,皮带组件与纸塑复合袋之间的动摩擦系数为0.25,实验结果与基于BP-GA算法的寻优结果较为一致。研究结果可为纸塑复合袋连续磁力纠偏的深入研究提供一定的参考。

教学绘图方式对现代工程图学课程教学质量的影响研究

从现代工程图学课程教学绘图方式出发,分析了当前机械类现代工程图学课程教学绘图方式的优点与不足,结合自身教学经验及教学过程,设计了针对教学绘图方式的相关问卷并实施了调查过程。通过统计的方法对调研结果进行详细的分析与探讨,并就教学绘图方式对教学质量的影响进行了较为深入的剖析,提出了立足学生优选方式重视多维绘图授课方式这一论点。基于此分享了几点启发,以期能使教与学达到双赢的局面。

基于Kirkpatrick模型的本科教学翻转课堂教学质量评价方法

本科教学阶段翻转课堂的实施在收获一定成效的同时面临着众多变革与挑战,而作为整个实施过程的关键环节——教学质量评价是最需要完善的。因此,本文首先分析和总结了现有本科阶段翻转课堂教学质量评价方法的不足与长处,其次提出了基于Kirkpatrick模型的本科阶段翻转课堂教学质量评价方法。

基于CoI模型的高校线上线下混合式教学质量评价方法

线上线下混合式教学模式打破了传动课堂教学时间、空间及资源的局限性,在当前高校教学中被广泛应用。作为高等学校教学质量保障体系中的重要部分,教学评价体系能准确定位影响授课效果的关键性因素,为教师的教学模式创新实践提供导向、人才培养模式改革创新提供依据。因此,本文总结和分析了当前混合式教学质量评价方法,利用CoI模型和360°反馈评价法提出了基于CoI模型的高校线上线下混合式教学质量评价方法,并引入多元评价主体,从多维度、多视角、多阶段全面评价混合式教学的教学质量。

基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法

目的为快速精确获取纸塑复合袋纠偏过程中的位置偏移和倾角信息,提出一种基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法。方法首先通过大津法对平台上的纸塑复合袋图像进行分割,去除皮带部分;然后利用基于方差的差异化滤波方法对纸塑复合袋图像进行降噪处理,突出复合袋图像边缘;最后运用Canny算子获取纸塑复合袋边缘点,利用改进的Hough变换算法对纸塑复合袋4条边线进行直线提取,求解纸塑复合袋的中心位置和倾角。结果改进算法在直线提取精度和耗时2个方面均优于传统Hough变换算法,获取纸塑复合袋位置和倾角只需0.335 s,耗时减少了76%。结论改进算法的耗时满足纠偏定位要求。

基于混合人工神经网络的冷连轧水平力预测

针对冷连轧机组辊系中工作辊沿带钢运动方向的水平力难以利用传统的数学模型进行计算的问题,提出了利用混合人工神经网络模型对其进行预测。分析了工作辊在轧制过程中的受力情况,并根据监测的状态参数,从中挑选了轧制力、弯辊力矩、张力、带钢厚度、弯辊力等几类对工作辊受到的沿带钢运动方向的水平力有影响的参数作为输入变量。提出了两种新型的粒子群优化算法,并对人工神经网络的初始化权值与阈值进行优化。通过对预测结果进行分析发现,提出的改进混合人工神经网络相比较改进前能够提高模型的预测精度,且拟合精度均达到90%以上,可用于指导实际生产。

基于改进PCANet模型的铣刀磨损预测方法研究

铣刀健康状况直接影响实际生产加工过程,因此开展铣刀状态监测研究具有较大工程意义。以卷积神经网络为代表的深度学习模型已经逐渐用于监测加工过程中的刀具状态。但是这些模型的可解释性较差,预测结果的差异性也较大。作为一种新颖的卷积神经网络变种,主成分分析模型(Principal component analysis network,PCANet)的可解释性好,但是特征自监督学习能力有待提升,且相关应用案例较少。针对以上问题,拟对PCANet模型进行优化,进而提出了一种激活主成分分析-最大池化-支持向量回归(Activated PCANet with max pooling and support vector regression,APCANet-MP-SVR)模型,用于自适应提取敏感特征并准确预测刀具磨损情况。首先引入tanh激活函数,提高模型泛化能力;再采用最大池化层替代哈希编码和直方图用于特征选择,进一步降低冗余特征规模;最后建立支持向量回归模型实时预测刀具磨损值。应用案例充分证明了所提模型能够更好地用于加工现场刀具磨损值预测。