基于EEMD的多尺度模糊熵的齿轮故障诊断

为准确利用振动信号进行故障诊断,提出基于EEMD多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法。利用集合经验模态分解(EEMD)对振动信号进行自适应分解,获得原始信号的不同尺度分量;据模糊熵能有效区分不同信号的复杂度,计算EEMD分解所得本征模态函数(IMF)分量模糊熵,获得原始信号多个尺度的复杂测度作为齿轮不同状态的特征参数;将该特征参数输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器判断齿轮故障。齿轮箱齿轮故障实验结果表明,该方法能提高齿轮故障诊断精度。

斜入射条件下“猫眼”目标回波功率分析

建立了斜入射条件下"猫眼"目标回波功率的计算模型,在此基础上建立了非离焦和离焦两种情况下"猫眼"目标反射的几何模型,推导出非离焦和正负离焦条件下入射角的变化范围,引入有效接收面积概念,得到了正负离焦引起的"猫眼"目标的回波发散角和有效接收面积,得到了斜入射条件下"猫眼"目标的回波功率计算公式,对入射角和离焦量对"猫眼"目标回波功率的影响进行了数值模拟。结果表明:入射角和离焦量的共同作用引起"猫眼"目标有效接收面积和回波发散角的改变,进而引起反射光场能量分布的变化,只有满足特定条件的入射角才能产生回波功率,入射角和离焦量的增大引起回波功率的减小,其中离焦量的变化对回波功率的影响作用显著,当入射角和离焦量都为零时接收到的回波能量最强。

脉冲激光辐照皮肤组织的热效应解析计算研究

具有一定强度的激光辐照皮肤组织时可造成组织的破坏。建立了激光与皮肤组织相互作用的二维非稳态温度场模型,在柱坐标系下采用积分变换法精确求解了单脉冲及多脉冲激光辐照皮肤组织的热传导方程,得到瞬态温度场分布,并以1064 nm波长激光辐照皮肤组织为例,数值模拟了皮肤组织在激光作用下的温度分布。研究结果表明:脉冲激光与组织的热效应在很大程度上取决于激光参数,主要有激光能量、焦斑半径、重复频率等。

考虑土壤滑转流动的柔性履带应力分布研究

履带-地面相互作用力学研究在履带机构设计、优化、控制与仿真方面具有重要的作用,其中柔性履带应力分布是目前该项研究的难点。本文将地面力学广泛应用的半经验法与土槽实验方法相结合,首先在KARAFIATH构想的基础上分析了履带行进过程中土壤的剪切流动及滑移线分布规律,提出了滑转流动导致的土壤流失量的计算方法,并在引入履带应力分布的研究中,实现了对传统履带-地面应力分布模型的修正和改进。利用履带机构-土壤实验系统进行相关测试,结合实验测量拟合得到履带段各点的下陷量曲线,代入本文模型中计算得到机构各处的正应力与切应力的分布情况。在载荷6 kg,滑动率从0.23增加到0.71时,履带机构竖直方向正应力的计算值与实验测量平均相对误差不超过15%,相关系数不小于0.83。模型可用于柔性履带地面耦合动力学建模与特性分析。

着陆气囊缓冲过程数值模拟研究

目的对某大型空降装备着陆缓冲系统的可排气型气囊缓冲过程进行数值模拟研究。方法基于有限元方法,建立着陆缓冲系统的有限元模型,采用控制体积法,利用显式动力分析软件LS-DYNA对着陆气囊的缓冲过程进行数值模拟,分析了气囊缓冲过程中气囊内压、气囊剩余高度和气囊排气速率等特性的变化规律,以及气囊织布的弹性模量、排气压力和排气口面积等主要参数变化时对气囊缓冲特性的影响规律。结果对气囊的缓冲特性影响较大的参数为气囊的排气压力和排气口面积,当气囊织布的弹性模量高于0.2 GPa时,弹性模量的变化对气囊的缓冲特性影响较小。结论研究结果可为工程人员进行气囊初始设计和对气囊缓冲过程进行模拟仿真提供参考。

激光辐照皮肤组织的光子传输解析计算研究

建立了激光与皮肤组织相互作用的二维非稳态光场模型,在柱坐标系下采用漫射近似法和格林函数法精确求解了高斯和平顶分布的连续激光辐照皮肤组织的光传输方程,得到瞬态光场分布,并以氦氖激光辐照皮肤组织为例,数值模拟了皮肤组织在激光作用下的光分布。研究结果表明:皮肤组织径向光分布规律与入射激光束的光强分布相似,激光与组织光效应在很大程度上取决于激光参数,主要有激光功率、焦斑半径等。

基于多层多位置稀疏的滑动轴承AE信号降噪

滑动轴承的声发射(Acoustic Emission,AE)信号噪声污染严重,限制了K均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)字典算法的降噪能力。基于此,结合AE信号特点,提出了基于多层多位置稀疏的滑动轴承AE信号降噪算法。首先提出移动标尺策略重构AE信号,使信号获得多层多位置的稀疏特性,解决了K-SVD容易忽略原子间隐藏信息的问题,然后通过灰色B型绝对关联度降低字典原子冗余度,提高字典运算速度。因此,与传统的K-SVD算法相比,该算法具有更好的降噪性能。应用到实例中,该算法成功获得了滑动轴承不同程度摩擦状态的变化,证明了该算法的有效性。

柔性履带土槽实验台的设计与实验

以吉林大学工程仿生实验室的土槽实验台作为参照,设计并搭建了柔性履带土槽实验系统,合理配备传感器实现了车体下陷量、倾角、电机转速、前进速度、电机驱动力矩及履带-土壤作用应力等数值的实时在线测量,并实际安装激光测距仪所用的圆盘等构件实现了履带形态的分段捕捉。以车体沉陷量为实验指标,车体载荷、履带宽度为实验因素设计正交实验方案,在履带3种不同预紧程度下进行土槽实验,并采集车体的沉陷量和倾角。通过回归分析,拟合得到履带不同预紧程度下车体沉陷关于车体载荷、履带宽度及滑转率的三元回归方程,方程拟合效果较好,置信度均为0.99,相关系数均不小于0.9。车轮沉陷量实验值与回归方程计算值之间的平均相对误差小于10%。本研究结果可为预测柔性履带应力分布计算以及在软土地面的通过性提供数据支持和重要参考。

脉冲电流变化对金属射流多物理场特性的影响

脉冲电流变化会引起励磁线圈内部磁场改变,基于励磁线圈脉冲电流对金属射流作用的理论分析,采用有限元法进行了电磁–温度–结构多物理场耦合分析,得到了励磁线圈脉冲电流强度和脉冲宽度对准静态金属射流多场分布的影响规律,最后进行了试验验证。结果表明:励磁线圈脉冲电流强度越大,金属射流发生不稳定变形越明显,脉冲电流必须有足够脉冲宽度,才能保证金属射流可靠变形,同时需要精确匹配金属射流产生和脉冲电流加载之间的时序,保证金属射流进入励磁线圈之前,线圈内部已建立足够强的磁场,磁感应强度需大于12T。研究成果对破甲弹威力电磁增强技术发展具有重要意义。

引入自适应学习率的深度学习模型及其应用

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于自适应学习率的深度学习的行星齿轮箱故障诊断模型.针对深度信念网络（DBN）模型中学习率通常采用全局统一的常数型参数,提出了一种根据目标函数梯度的变化情况自适应调整学习率的DBN模型.采用学习率自适应调整的学习策略,能够加快DBN模型的迭代收敛速度,同时还能提高模型的识别准确率.将引入自适应学习率的DBN模型应用于行星齿轮箱故障诊断,直接通过原始振动信号实现行星齿轮箱健康状态的识别.实验结果表明：相比于其他特征提取、分类方法以及原始的DBN模型,提出的深度学习模型能够更有效地实现行星齿轮箱的故障诊断.