非线性机械系统分析性稳健设计

提出非线性条件下系统功能需求与结构特征参数、设计参数以及不可控因素之间的关系模型,按照该模型对系统敏感性进行了分析,给出系统敏感性指数Sv2具体的数学表达式。按照稳健设计的基本思想,建立分析性稳健设计的优化模型,根据该优化模型结合TAGUCHI稳健性设计方法对系统稳健性实现的内在本质从理论上做出分析。基于各因素(系统结构特性、设计参数以及不可控因素)对系统稳健性影响程度的分析,提出稳健灵敏性矩阵RS。研究发现,在非线性条件下,系统本身的结构特性、设计参数以及外在的不可控因素与系统敏感性之间存在着直接的函数关系,并且它们均以各自不同的形式影响着系统的稳健性。系统本身的结构特性决定了设计参数对系统功能目标的作用形式,从而对系统功能目标的分布产生影响。设计参数的不同选择对系统稳健性影响的实质在于利用系统的非线性效应,以使设计功能靠近目标值,并使得变异达到最小。如果在合理的结构设计以及适当设计参数的选取仍然达不到系统稳健性要求的条件下,对不可控因素的控制则是一种从源头减小功能目标变动以提高系统稳健性的有效途径。

产品可适应设计评价的信息熵方法

随着用户对产品的功能、质量、成本、个性化以及环境友好性等方面的需求日益提升,制造企业必须更加即时、高效地响应不断变化的市场需求。可适应设计作为一种新型的设计范式,可通过设计过程的综合优化来满足产品生命周期内用户、制造企业和社会的需求,以提升经济效益和环境效益等。为了提高产品设计的可适应性,需对可适应性进行量化的科学表达,以便在设计决策过程中建立其综合评价指标体系。针对产品可适应设计的量化评价,通过构建产品可适应设计架构,将用户需求逐级映射至功能域、结构域及参数域;基于信息熵理论,建立产品可适应设计评价信息熵计算方法,通过变型度将主观、定性的产品描述转化为定量描述,实现产品个体、产品系列和产品平台可适应性的客观评价。圆柱齿轮加工机床设计实例结果表明,所提出的评价方法能够辅助设计人员对产品设计方案进行评价和决策。

维修工程管理研究与发展综述

综述了近几十年来维修工程管理的研究与发展,如人工智能、故障诊断、机器状态监测技术(如振动分析、红外检测、热录像仪等)、预测和预防性维修(PPM)、全员生产维修(TPM)和主动性维修(PM)等,论述了综合应用机器实时状态监测与故障诊断、人工智能、计算机通讯技术以及先进的维修管理理念的集成质量控制与维修系统,最后提出一种目前世界领先的远程智能维修系统。内容包括:实践应用中的维修管理评估、智能和集成维修管理、状态监测维修中的智能预测决策支持系统(IPDSS)、设备状况衰退趋势预测———人工神经网络方法、IPDSS支持的维修管理、故障诊断中的人工智能应用、基于可靠性的预防性维修安排和远程智能维修系统。