基于RACS-TFODF自适应随机共振系统的轴承故障诊断应用

针对传统随机共振系统(Stochastic resonance,SR)的参数选择和未考虑历史信息影响随机共振效果的问题,提出一种基于改进布谷鸟算法(Ranking-based Adaptive Cuckoo Search,RACS)的自适应改进势模型随机共振方法。首先,对大参数信号进行移频尺度变换处理,使其满足SR的绝热近似理论要求;其次,提出一种时延分数阶偏置非线性过阻尼随机共振系统(Time-delayed Overdamped Stochastic Resonance System with Fractional Deflection Nonlinearity,TFODF-SR),并研究势模型参数对随机共振效果的影响;进而利用以信噪比作为评价函数的RACS算法自适应确定随机共振系统的结构参数;最后经过时、频域分析提取出滚动轴承故障特征。通过仿真与实测实验分析对所提出方法相比于传统SR系统及没有引入时延反馈项的ODF系统(Overdamped System with Fractional Deflection Nonlinearity,ODF)在滚动轴承故障提取上的有效性和优越性进行验证。

磁性微球机器人在模拟血液中的运动控制

微纳机器人因其尺寸小、操控精度高、易到达小腔道等优点,可精确、高效地递送药物,是未来精准医学的新方向。本文以明胶为基材,构建了磁性微球机器人系统,它兼具明胶对环境无毒、无污染、生物可降解的优点,以及磁场对生物组织无害、不与物质直接接触而实现控制等优点。通过优化制备条件如明胶浓度、搅拌速度和乳化剂的浓度及乳化时间,制备出稳定、均匀的明胶磁性微球。研究了粒径、磁场强度、频率及液体粘度对粒子运动的影响,进一步探讨了粒子在不同浓度的模拟血液中的运动控制。今后,可以结合机器视觉、自动识别导航等从而真正体现微纳技术的优势,有望获得广阔的医学应用前景。

基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对变分模态分解方法(Variation mode decomposition,VMD)在提取滚动轴承振动信号的故障特征频率时受参数设置影响及敏感模态分量的选取问题,构建一种基于海洋捕食者算法(Marine Predator Algorithm,MPA)优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的海洋捕食者算法对变分模态分解算法的模态个数K和二次惩罚因子α进行自适应选定;其次,使用获得的最佳参数组合对故障振动信号进行变分模态分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后,计算各模态分量的平方包络基尼系数(Squared Envelope Gini Index,SEGI),选择系数最大的模态作为最优IMF并进行包络分析,提取相应的故障特征频率。通过公开数据集和实验数据验证表明该方法可解决VMD受参数设置影响的问题,成功诊断轴承故障。且相比于峭度和相关系数指标,平方包络基尼系数指标在筛选最优IMF具备更佳的准确性和鲁棒性。

小管径管翅式换热器气压胀接成形机理研究

管翅式换热器是制冷行业中最常用的换热器形式,其换热管的胀接性能决定了换热器的传热性能.本文提出了管翅式换热器的三维流−固耦合模型,采用单向流固耦合瞬态数值模拟方法,对小管径管翅式换热器的流体和固体域的流动和变形特征开展了数值研究.计算结果表明:根据换热管和翅片的胀接成形要求和胀后管径要求,气压胀接压力的合理范围为P=12.5 MPa,与理论公式推导值一致.根据管翅应力随时间变化的规律可知,换热管接头处应力远大于其屈服极限66 MPa,翅片接头处应力刚好略大于其屈服极限132 MPa,满足胀接成形要求.胀后的换热管直径随着压力的增加其管径增大,换热管的径向位移在水平方向较小,垂直方向较大,其最大和最小位移差约为0.03 mm.探究了管翅间残余接触压力随胀接压力的变化,残余接触压力随胀接压力的变化可分为三个阶段.结果表明当胀接压力使得翅片内孔发生屈服后,继续增大胀接压力会导致胀接不完全.最后研究了保压时间的影响,结果表明保压时间的增加对胀接效果并没有明显影响.相关结果可为工程实际中小管径管翅式换热器气压胀接工艺提供理论指导.

最近邻实例检索相似度分析

针对最近邻实例检索中实例属性相似度和权重的计算问题,给出了区间值属性相似度的计算模型,并将各种属性类型的相似度计算方法加以统一,提出了基于相似度离差信息的客观赋权方法,并以组合权重计算实例相似度。该方法已应用于基于实例推理的导弹概念设计之中,结果表明,所提出的权重计算方法更有利于实例的检索。

基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测

针对当前带钢在表面缺陷检测过程中存在检测算法精度有待提高等问题,提出了一种基于改进YOLOv5算法的带钢表面缺陷检测模型。首先,在检测端构建新的检测层,提高网络对不同尺寸目标的检测;其次,在主干网络结构中引入注意力模块,进一步加强网络提取特征的能力;然后,通过BiFPN_Add来增强深浅层特征信息的融合;最后,构建新的CNeB模块来取代各检测层对应的C3模块,进而增强网络对特征的提取。实验结果表明,改进后的算法在NEU-DET数据集上均值平均精度达到了80.9%,较原有的算法提升了4.5%,同时检测速度与原模型保持基本不变,性能优于目前其他主流的检测方法。

甘蔗收割机械智能设计系统的研究开发

提出建立以设计、评价专家系统及参数化建模技术为核心的甘蔗收割机械智能设计系统 阐述了该系统的总体结构及各主要模块的功能描述与设计分析 ,论述了其关键技术 ;并以I DEAS软件作为虚拟产品开发平台 ,用VisualC

智能设计系统可视化开发工具研究

针对智能设计系统的开发及应用过程面临的困难,在知识获取、表达、推理以及设计分析各阶段,采用多种可视化技术建立知识管理平台。定义与知识库语法表达相应的数据库存储结构,实现知识和设计实例的数据库存储,以满足知识处理的安全性和分布式要求。研究规则推理、实例推理和图形交互式推理的有效集成方式,以利于在不同的设计阶段采用合理的推理方式。该工具适于开发针对不同设计问题的智能设计系统。

结合“卓越工程师教育培养计划”的国家特色专业建设——以桂林电子科技大学机械设计制造及其自动化专业建设为例

将国家特色专业建设和教育部"卓越工程师教育培养计划"结合起来,依托学校行业背景,进行机械设计制造及其自动化专业人才培养模式改革与实践,重点介绍了加强学生工程能力与创新能力培养的建设方案。所总结的专业建设思路与改革措施以及多年来形成的特色与成效,可为同类院校起良好的示范作用。

敏度分析的数值方法比较研究

为提高优化方法中敏度计算的精度和效率,比较研究了拟梯度、复数步长微分和自动微分三种数值方法原理及实现。采用操作符重载和模板技术实现复数步长微分和自动微分,并将自动微分前向模式和反向模式结合起来计算Hesse矩阵。研究表明:拟梯度能有效地减少函数求值次数,但对高度非线性函数其计算精度较差;复数步长微分方法简单,能得到机器精度的梯度值,但需要处理复数,计算量较大;自动微分在函数求值的同时并行计算高阶精确导数值,计算量适中。

面向工程能力培养的《机械优化设计》课程理论及实验教学研究

结合教育部"卓越工程师教育培养计划"以及工程教育的要求,将现有《机械优化设计》课程教学对学生的工程能力培养不足提炼为"四个脱节"。因此,如何克服这"四个脱节"并使之相适应是该课程教学研究的重点,围绕这个研究重点,介绍《机械优化设计》的教学改革思路及措施,部分研究成果好方法可为其他课程进行实验教学改革提供参考。

新形势下工科类毕业设计质量的保障措施

面对教育教学改革和就业形势的变化,深入分析了目前工科类本科毕业设计所面临的主要问题,结合桂林电子科技大学机电工程学院多年来在工科类毕业设计环节的教学改革探索和实践,从丰富和完善毕业设计支撑条件、加强指导教师管理和综合素质培养、加强毕业设计过程管理几个方面论述了保障工科类毕业设计质量的措施。

基于统一建模语言的仿真模型参数试验研究

分析多领域物理系统统一建模技术的基础上,针对Modelica模型参数试验分析的关键技术,研究了两种模型试验方案构建的方法,一种是基于模型的编译信息的启发式方法,另一种利用Modelica统一语言表达来构建模型试验方案。研究实现了模型试验仿真求解过程。以数值模型和某耦合离合器模型参数试验验证了方法的有效性。从而为研究仿真模型参数之间耦合关系提供了有效方法和工具。

基于仿真分析的优化技术研究现状

针对仿真优化问题所涉及的仿真模型往往具有多变量、多目标、多约束以及混合连续离散等特点,从仿真优化框架、仿真优化方法两个大方面对基于仿真分析的设计优化技术现状作了较详细的论述。

《制造系统集成技术》课程的教学实践和改革

在机械类专业《制造系统集成技术》课程教学实践和改革中,根据课程的性质和要求,动态优化课程知识体系和教学内容,采用传授式和启发式相结合的教学方式,积极探索考核形式,从而提高了教学效果和质量。

基于Modelica语言的多领域模型仿真优化研究

在分析多领域物理系统仿真优化特点的基础上,研究了Modelica模型仿真优化的关键问题:基于模型的编译信息实现多实例、多目标启发式仿真优化建模;并利用Modelica语言的结构化注解特征实现仿真优化模型的混合表达;在自主研发的多领域统一建模与仿真平台MWorks下实现了多领域仿真优化流程和若干优化算法。最后以F14战机简易模型的控制参数优化为例验证以上方法的有效性。

面向轻量级卷积网络的激活函数与压缩模型

因卷积神经网络参数膨胀,导致模型训练时占用大量的计算资源和存储资源,从而限制其在边缘终端上的应用。依据深度可分离卷积模型MobileNet V1的设计思路,结合自门控函数和ReLU函数的特点,构建一种改进的激活函数和压缩神经网络模型MobileNet-rhs。将ReLU函数和swish函数分别作为分段线性函数,设计激活函数ReLU-h-swish,通过优化卷积单元结构,解决模型训练过程中难以激活部分神经元的问题,以减少特征信息丢失。构建一种剔除卷积核的压缩模型,从模型深处自下而上剔除2;个卷积核,减少逐点卷积的参数量。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行实验,结果表明,引入ReLU-h-swish函数构建MobileNet-rhs模型的Top-1分类准确率为80.38%。相比MobileNet-rhs模型,压缩后MobileNet-rhs模型的参数量减少17.9%,其Top-1分类准确率仅降低2.28个百分点。此外,利用Tensorflow将该模型部署在安卓平台上,实现图像分类相册的应用。

支持动态变型设计的多领域系统知识建模与推理求解

基于Modelica语言的多领域系统建模关注物理建模和参数优化等问题,缺乏对产品变型设计的支持.通过扩展多领域基本仿真模型,提出一种结构待定和参数待定的变型产品结构模型.该模型按照参数约束、部件约束和模型约束等知识表达规范融入产品设计知识和经验,采用推理机推理确定产品的结构和参数,实现了基于仿真的动态变型设计.最后以实例验证了动态变型设计方法的实用价值.

一种虚拟设计平台的应用研究

以广西丘陵地带甘蔗收割机物理样机的研制为基础 ,对PDM与CAD/CAE/CAPP/CAM的集成技术进行研究 ,首先给出PDM的框架体系结构 ,随后提出CAD、CAPP、CAE、CAM与网络数据库交换数据的结构体系及集成平台方案 ,最后提出智能设计方案及实施结果。

机械类本科数控技术系列课程整合与教学研究

针对工程教育背景下机械类本科专业人才培养的特点,在分析数控技术系列课程教学面临的问题的基础上,提出了加强课程体系的整体优化的改革方向,并进行了有效的教学改革与实践,以适应数控复合型人才的培养。