空间滚动轴承MoS_(2)薄膜润滑分子动力学模拟

针对空间滚动轴承往复运动状态下二硫化钼薄膜润滑失效机理不明的难题,提出了采用分子动力学对薄膜润滑过程进行分析的方法。建立了单层二硫化钼薄膜摩擦原子模型,针对载荷和环境温度这2个空间滚动轴承的重要影响因素展开了二硫化钼薄膜的往复摆动模拟,得到了摩擦过程中二硫化钼薄膜的摩擦力、粘附力和磨损情况。模拟结果表明:Fe-Ni-Cr合金探针在单层二硫化钼薄膜上的摩擦为黏滑运动,载荷在20~100 nN范围内探针的摩擦过程不会对薄膜造成磨损,但在往复运动过程中润滑性能有所提高;载荷从200 nN开始探针的摩擦过程会对薄膜造成磨损,往复运动过程中摩擦系数不断提高,润滑性能下降;400 nN为单层薄膜的载荷极限,在该载荷下探针会刺穿薄膜与基底接触此时薄膜迅速磨损失去润滑作用。环境温度在1 773.15 K以下对薄膜的润滑作用影响不明显,但达到该温度后薄膜边界处开始缓慢熔化,当环境温度达到二硫化钼熔点时薄膜的熔化速度加快并失去润滑作用。从这些发现得到如下结论:二硫化钼单层薄膜在接触载荷8 GPa以下拥有优异的耐磨性和润滑性;在薄膜未破损的条件下,反复摩擦过程提升了润滑性能;二维层状结构对单层二硫化钼薄膜润滑性能有重要的影响,高温和重载都会对薄膜层状结构造成破坏。

基于类对比簇分配异构迁移学习的空间滚动轴承寿命阶段识别

针对变工况条件下因样本数据分布差异大、可训练用样本较少以及不同寿命阶段样本数量不均等造成的空间滚动轴承寿命阶段识别准确率较低的问题,提出一种无监督迁移学习方法--类对比簇分配异构迁移学习(CAHTL)。在CAHTL中,通过异构迁移学习将历史工况下少量有类标签样本和当前工况的无类标签样本(即待测样本)迁移到公共特征空间内,使得不同工况样本之间的分布差异最小化;利用源域聚类簇点构建目标域样本特征的正负样本实现两域样本的数量再分配,再对两域正负样本进行对比学习以使待测样本分类性更好;通过计算待测样本与聚类簇点的相似度完成待测样本分类,且该分类过程无需参数学习,因此可避免样本不均等情况下对于不同寿命阶段样本识别准确率差距过大和在少有类标签训练样本情况下网络出现过拟合的问题;利用随机梯度下降和动量更新对CAHTL参数进行不同步更新,以保持样本特征的一致性并提高CAHTL的收敛速度。CAHTL可利用空间滚动轴承历史工况下的少量、非均等的已知寿命阶段的训练样本对当前工况的待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。空间滚动轴承寿命阶段识别实例验证了该方法的有效性。

变分资格迹元强化循环网络用于空间滚动轴承剩余寿命预测

针对经典时间循环神经网络(SRNNs)在预测时间序列中存在长时依赖的缺陷,同时由于遍历整个训练数据集进行现有监督式学习增加了时间复杂度,造成SRNNs在预测空间滚动轴承剩余寿命中存在预测精度和计算效率较低的问题,提出一种变分资格迹元强化循环网络(VETMRRN)。在VETMRRN中,构建新型时间循环网络结构以增大历史信息记忆量,并设计基于神谕门机制的元学习超参数自初始化网络来加速搜索VETMRRN的最优回顾序列长度;设计含有资格迹算子的变分自编码元策略梯度学习算法,以提高对VETMRRN参数的训练速度和全局优化效果。在此基础上提出基于VETMRRN的空间滚动轴承剩余寿命预测方法。首先采用Shapely值特征融合提取空间滚动轴承的性能退化特征;然后将性能退化特征输入VETMRRN中预测性能退化特征趋势;最后建立威布尔分布可靠度模型来预测空间滚动轴承的剩余寿命。该方法具有较高的预测精度、较好的泛化性能和较高的计算效率。最后通过空间滚动轴承剩余寿命预测实例证明了该方法的有效性。

将军戈壁二矿2PLF100/300分级破碎机破碎工艺优化

针对将军戈壁二矿露天破碎站2PLF100/300分级破碎机调试期间出现的齿辊卡堵、电流保护、30~80 mm煤块产品粒度超限等问题,通过调节上下游设备联锁关系、调整齿辊间距、增设溜槽布料装置,使破碎系统工艺得到优化,同时延长了破碎齿板使用寿命,降低了30~80 mm煤块产品粒度超限率,提高了整体运行效率。

针辊式烟丝结构调控设备参数变化对细支烟卷制品质的影响

以单支质量标准差、吸阻标准差、总通风率标准差、端部落丝量、含末率等为指标,选取选丝针辊电机频率、断丝针辊电机频率和选丝针辊间距3个参数设计正交试验,研究针辊式烟丝结构调控设备参数变化对细支烟卷制品质的影响。结果表明:选丝针辊电机频率是影响细支烟单支质量和总通风率标准差的关键因素,断丝针辊电机频率是影响吸阻标准差和端部落丝量的关键因素,选丝针辊间距是影响含末率的关键因素;调控设备最优参数为选丝针辊电机频率33 Hz、断丝针辊电机频率45 Hz、选丝针辊间距45 mm;调控后烟丝长丝率降低了14.39%、中丝、短丝率增加了26.01%和20.09%,碎丝率变化较小。卷制后细支烟物理指标无显著变化,但单支质量、吸阻、总通风率等标准差均下降30%以上,端部落丝量、含末率分别降低了61.79%和36.42%,细支烟卷制稳定性明显提高。

轮式刀头超声滚压设备的优化设计及加工验证

通过超声滚压对压气机叶片进行强化可以延长叶片的工作寿命,但由于叶片根部结构受限,常规的超声滚压设备难以对根部受限空间进行加工。为使得超声滚压设备能够更好地适应此类空间,在改进了超声滚压刀头结构后,将刀头尺寸的影响加入到变幅杆尺寸的优化设计考虑因素中,借助Abaqus与Matlab软件的联合仿真,获得了在安装刀头时具有稳定纵振频率与放大系数的变幅杆尺寸,并完善了超声滚压设备的整体设计。通过加工平板试样件分析了该设备在不同加工参数下对表面完整性的影响,基于此筛选出最优加工参数并在弯曲疲劳振动试样件上进行疲劳性能实验,加工后的试样件疲劳寿命有所提升。在叶片类结构件根部受限空间进行了加工实验,加工后试样件的表面完整性有明显提升。对受限空间的成功强化证明了该轮式刀头超声滚压设备可以应用于如压气机叶片根部等具有狭窄受限空间的零件,并有望进一步提升一些具有复杂特征结构零/部件的表面完整性与疲劳寿命。

车网互动场景下电动网约车运营与充放电动态调度策略

利用电动网约车的集中性和灵活性,结合车网互动(Vehicle-to-grid,V2G)技术,使得车辆可以在电网负荷高峰期间为电网提供应急和需求响应服务。本文旨在评估电动网约车车队参与V2G系统的潜力和效益,并对网约车的订单分配、空车调度、充放电调度方案进行动态决策。首先建立时间—空间—能量三维网络刻画车辆调度问题,并通过滚动时域优化模型最大化网约车车队的期望收益,进一步设计可行弧筛选算法降低模型规模,求解车队动态调度决策。以上海市嘉定区为例进行案例分析,结果表明,所提出的电动网约车动态调度策略可以较好地满足出行订单需求,通过空车调度平衡未来的出行需求和供给。在电网需求应急响应时段,可调度10.3%的闲置车辆参与放电,参与车辆平均收益可达104.8元·h^(-1),有助于减少车辆的闲置率,提升车辆净收益,应对运输服务市场逐渐饱和的问题。

客流波动场景下的动车组运用计划调整研究

为了适应旅客客流的动态变化,列车运行图的调整越来越频繁,相应的动车组运用计划也需要随之进行调整。为了使动车组运用计划在列车运行图切换时能够高效高质量地调整,针对客流波动场景下的动车组运用计划调整问题进行研究,构建了一个多日的动车组运用接续网络刻画动车组担当运行线、检修、接续等状态和基本约束,从而将可行动车组交路的生成转化为接续网上的路径搜索问题。在此基础上,以取消加开车次数量最少、偏离原计划程度最小、动车组运用成本最小和偏离期望库存数量最少为目标,考虑动车组接续以及检修等约束条件,建立了基于路径的动车组运用计划调整模型。针对模型的分治结构特征,设计了拉格朗日松弛算法,将原问题分解为多个独立动车组运用的时空最短路径子问题,并通过求解拉格朗日对偶子问题得到路径集合。基于迭代过程中生成的路径集合,采用求解器求解原模型,得到问题的上界解。最后,以多个区域内的部分高速铁路网络日常图与周末图的实际运营数据为背景进行算例验证。结果表明,所设计的算法均能在65 s内得出结果,且Gap均在0.64%以下,所得到的方案在求解质量和求解效率方面均优于人工调整的方案。通过本文提出的优化方法,可以快速生成动车组调整计划,有效提高动车组的运用效率,降低运营成本。

Accu Roll轧管机咬入条件的探讨

根据AccuRoll轧管机空间变形区的特点，分析了其咬入区轧件的受力状况，建立了咬入条件，探讨了喂入角、辗轧角、导盘和芯棒对咬入条件的影响。

市级国土空间规划实施与运行机制研究

从市级国土空间规划的战略性、协调性和实施性角度出发,对新时代规划实施与运行的基本内涵和底层逻辑展开讨论,提出全周期滚动实施、全流程动态调节、多元化综合治理、协同式项目落地、平台化数据支撑是规划有效实施与健康运行的5大支柱。以广州在国土空间规划编制、规划实施评估、项目策划生成、信息平台建设中的探索实践为基础,以广州国际航空枢纽规划建设为例,将规划实施转化为具体的思路方法和操作步骤,为实现空间治理现代化提供理论与案例支撑。

无穷维情形下的Rolle定理

设Ω是自反的实Banach空间X中的有界开凸集,Y为一实赋范线性空间。证明了一个无穷维情形下的Rolle定理:如果算子A∶■→Y在■上强连续,在Ω内Frèchet可微,并且存在Y上的非0连续线性泛函f,使得f(Ax)=0对一切x∈Ω成立,则至少存在一点∈Ω,使对一切u∈X,都成立f(A′()u)=0。

Accu Roll轧管机变形区空间横截面的计算机模拟

介绍了ＡｃｃｕＲｏｌｌ轧管机变形区空间构成及其形态的描述；建立了该变形区三维空间数学模型；运用相似性原理，对该变形区空间任意模截面进行计算机模拟，其效果良好。这一方法应用于工艺及工具设计，具有模拟定量和直观的特点。

Remaining Useful Life Prediction of Rolling Element Bearings Based on Different Degradation Stages and Particle Filter

A method is proposed to improve the accuracy of remaining useful life prediction for rolling element bearings,based on a state space model(SSM)with different degradation stages and a particle filter.The model is improved by a method based on the Paris formula and the Foreman formula allowing the establishment of different degradation stages.The remaining useful life of rolling element bearings can be predicted by the adjusted model with inputs of physical data and operating status information.The late operating trend is predicted by the use of the particle filter algorithm.The rolling bearing full life experimental data validate the proposed method.Further,the prediction result is compared with the single SSM and the Gamma model,and the results indicate that the predicted accuracy of the proposed method is higher with better practicability.

驱动解耦的滚动接触式连续体机械臂设计

本文基于滚动接触原理设计对称堆叠构型的连续体机械臂,并利用滚动接触式关节与曲柄铰接机构的几何关系,设计基于特殊线缆排布的解耦驱动装置,实现了机械臂驱动空间到关节空间上的解耦。实验证明:解耦机构具有较好的驱动空间解耦能力,且多段连续体机械臂能实现灵活的弯曲运动,并在狭小空间探测任务中具有良好的应用前景。

基于最优变分模态分解与相空间重构的LSTM船舶横摇运动预测

为提高船舶海上作业稳定性,需要精确预测船舶横摇运动,以增强船舶横摇补偿控制效果。建立了一种基于最优变分模态分解与相空间重构的长短时记忆神经网络船舶横摇运动预测模型。该模型利用最优变分模态分解方法,将船舶横摇运动数据分解成多个不同频率尺度且相对平稳的模态分量;基于最大Lyapunov指数对各模态分量进行混沌性判定;对非混沌分量进行单维LSTM预测,对混沌分量利用C-C方法重构相空间后进行多维LSTM预测;将所有分量预测结果线性组合,得到船舶横摇运动预测输出。通过仿真试验与ARIMA、BP、LSTM模型进行对比,结果验证了模型在提高船舶横摇运动预测精度方面的优越性。

模型无关元迁移学习用于空间滚动轴承寿命阶段识别

针对变工况下空间滚动轴承寿命阶段识别时因样本分布差异较大、可训练用寿命阶段样本较少以及不同寿命阶段样本数量不均等所造成的寿命阶段识别准确率较低的问题,提出模型无关元迁移学习(Model-Agnostic Meta-TransferLearning,MAMTL)用于空间滚动轴承寿命阶段识别。在MAMTL中,将模型无关元学习和迁移学习相结合以实现多任务同步平行训练从而代替传统的迭代训练,多个任务损失函数利用不同工况下无类标签样本和历史工况下少量有类标签样本共同更新MAMTL网络参数,以寻求网络参数的全局最优解,这使MAMTL具有更好的泛化能力,因此MAMTL在较少历史工况有类标签训练样本情况下比传统迁移学习具有更好的域适配性;在MAMTL中构建新型原型网络以将历史工况每一类别的样本表示为一个原型,通过计算当前工况待测样本与原型的相似度完成当前工况待测样本分类,且该分类过程无需参数学习,因此可防止样本不均等情况下对于不同类别样本识别精度差距较大和在少量有类标签训练样本情况下网络出现过拟合的问题,从而更好提高分类精度。MAMTL的以上优势使得它可利用空间滚动轴承历史工况下的少量、非均等已知寿命阶段的训练样本对当前工况待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。空间滚动轴承寿命阶段识别实例验证了该方法的有效性。

基于可变公共信号周期的感应干道协调控制方法

传统的感应协调控制局限于部分信号参数的优化,并未从适应交通流变化的实时趋势角度展开研究。本文针对未饱和路段的协调信号控制需求,利用时距图分析感应控制中绿时延长所产生的非公共信号周期对协调交叉口的影响,研究传统感应信号控制与协调控制相结合的信号控制方法。利用流量变化趋势图分析流量增减情况和信号参数变化的关系,并使用滚动优化的方式计算周期调整时间。提出了一种基于可变公共信号周期的感应干道协调控制方法,并结合NEMA双环相位结构设计了本文方法的感应协调控制流程。通过本文方法可实现干道协调方向信号控制交叉口周期时长的动态变化,并通过计算周期调整时间和调整绿时等参数可以得到优化后的调整背景方案。以广州市花都区紫薇路的4个相邻十字交叉口干道为算例构建仿真路网,并利用VISSIM的VAP模块建立感应控制逻辑,对绿波协调控制、传统感应协调控制和可变公共周期感应协调控制3种方法分别进行仿真实验。仿真结果表明:在未饱和状态下,相较于绿波协调控制方案和传统感应协调控制方案,本文提出的可变信号周期的感应协调方法可有效降低协调车队平均延误和停车次数,面向波动变化的交通流适应性较强,能够有效实现干道交叉口的联动控制,具有良好的协调效果。

基于自适应马氏空间与深度学习的滚动轴承退化趋势预测

滚动轴承退化趋势预测中,传统特征选择主要依赖人工经验和单一评价算法,容易造成特征的少选或错选,且单一深度学习网络无法充分挖掘数据中包含的性能退化信息,导致模型预测精度较低。针对上述问题,提出一种基于自适应马氏空间(adaptive Mahalanobis space,AMS)与融合深度学习网络的滚动轴承退化趋势预测方法。首先,分解原始信号并利用相关峭度系数准则筛选固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量重构新信号,从多域视角提取特征;然后,构建基于AMS的多目标特征选择算法自动优选特征,减少人工依赖,加强自适应性和泛化性,并将马氏距离(Mahalanobis distance,MD)与指数加权移动平均(exponential weighted moving average,EWMA)方法进行结合,对轴承性能退化趋势进行良好表征;最后,利用稀疏自动编码器和门控循环单元(sparse auto encoder-gated recurrent unit,SAE-GRU)融合模型进行预测。实验结果表明,所提方法能够有效筛选最优特征,显著提高预测精度。

SSC1200分级破碎机齿辊的优化改造实践

分级破碎机的齿辊结构是影响破碎性能的关键因素。为提升新疆昌泰达石灰石厂初期调整辊距后破碎机出料长条物料多、出料粒级分散等问题,在分析破碎机齿辊原有结构基础上,以低成本谋求高目标,提出相应优化方案:调整双齿辊其中一个齿辊的齿板排序,将原来的两齿辊“V”型内旋排序,改为齿型平行的内旋排序;对齿辊齿板进行优化,在齿前增设破碎小齿,减小齿前空间的同时也参与对石灰石的破碎;通过在侧梳齿板上焊接挡料板减小侧梳齿和破碎齿辊的间隙。改造方案实施后,出料中>80 mm粒级物料基本消失,成品率由之前的67%提升到了78%。通过对分级破碎机的齿辊进行优化改造,不仅提高了设备的破碎性能,而且可为开发同系列破碎机提供一定数据支撑。

深基坑狭窄空间下结构与防水一体化施工技术

地下室外墙与基坑支护结构之间的空隙越来越小,特别在经济发达、周边人口稠密、建筑物密集的沿海区域更为常见,常规施工工艺已无法满足施工需求。为提高地下室外墙结构及防水的施工质量和满足工期进度要求,提出一项地下室外墙单边支模和高分子预铺反粘防水的一体化施工技术,实现卷材防水与结构自防水的有机结合。解决了狭窄空间支模困难和防水卷材维护成本高的技术难题,可为其他类似工程提供借鉴。