基于信号分析与机器学习方法,提出基于降维-支持向量回归(Dimension Reduction-Support Vector Regression,DR-SVR)的声品质主观预测模型。以车内稳态声样本为研究对象,计算并分析了其基本物理参数、心理声学参数。运用成对比较法对声样本进行了主观偏好性实验,验证了烦恼度(Psychoacoustic Annoyance,PA)模型初步判断该类样本声品质好坏的可用性。通过因子分析、聚类分析与相关分析,完成了声样本的降维,提取出了主要影响参量,再以支持向量回归的方法建立了主观评价预测模型。相关分析显示,基于降维-支持向量回归预测模型的计算值与主观评价值的相关性较高,其预测能力比未降维的支持向量回归模型更优,证明运用DR-SVR方法对车内稳态声品质预测是有效的。

为模拟设计思维、量化意象认知,根据产品意象认知的特点提出主、副意象的概念,并基于自然界中的蛛网结构及其一点受力、多线联动的受力特点构建产品意象蛛网模型,在此基础上形成产品意象进化算法。该算法结合遗传进化算法可以在一定程度上模拟设计思维在产品进化过程中的变化规律,将设计认知网络转化为实际存在的产品意象网络。最后通过实例验证算法的可行性。

基于转子动力学理论,建立垂直轴磁悬浮风力机辅助支撑系统的动力学模型。应用ANSYS Workbench 有限元分析软件建立垂直轴磁悬浮风力机辅助支撑系统的轴承-转子-磁力盘有限元模型。应用模态分析的方法,研究了辅助轴承的安装位置对垂直轴辅助支撑系统转子临界转速的影响。给出了辅助轴承的位置与垂直轴辅助支撑系统转子临界转速的变化规律。为研究垂直轴磁悬浮辅助支撑系统的结构设计以及安装维护提供了理论依据。

针对A公司动力电池生产过程中出现的生产成本高、交货周期长及产品合格率低等问题,在分析价值流和六西格玛特性的基础上,提出了价值流和六西格玛集成的改善方案,将价值流的工具和方法集成到六西格玛技术路线中,并通过集成后的DMAIC方法流程进行改善。改善结果表明:改善后动力电池的交货周期变成了6 d,是改善前交货周期的1/4;操作人数减少为改善前的50 %;生产线平衡率从50.42 %提高到87 %;激光点焊合格率从78 %提高到95 %。运用集成后的DMAIC方法不仅能减少在制品数量、降低生产成本、缩短生产时间、准确快速响应顾客需求,还减小了生产流程中的变异,提高了其过程能力和产品的稳健性。

生产过程数据的统一管理是数字化车间建设的重要基础,结合数控A车间的生产现状和业务流程,在现有生产过程数据管理(PPDM)平台的基础上,提出了对NC数控程序文档和版本、工序的三维模型和工艺要求文档等生产过程数据的整合优化方案,以提升车间制造的加工能力和数字化管理水平。

为满足某超高层建筑施工方案的实施及施工期间场地堆料的需要,需要设计一钢结构的平台,此平台是建在36 m深的基坑边上。为保证平台的安全,根据现场施工方案的要求建立计算模型,根据现场实际情况提出施工荷载,使用有限元分析软件模拟实际施工过程中钢平台最不利的工况,分析模拟钢结构平台投入使用后的实际情况,最后通过对实物的现场监测数据与模型数据对比,综合分析数字化结果并得出此平台设计合理安全可靠,在类似的大型钢平台的设计中具有推广意义。

采用Python脚本语言对ABAQUS软件的前处理模块进行二次开发,将铣削力依次加载到铣削区域各点,获得延伸机匣由让刀引起的加工变形数据。利用机械力学模型,综合考虑前刀面剪切效应和后刀面犁切效应对R铣刀铣削力进行精确建模。仿真结果符合实验加工中的让刀情况,证明了该铣削力模型和仿真方法适用于机匣薄壁零件的加工让刀预测,研究结果对此类零件的工装设计提供了理论指导。

针对逆向工程散乱点云模型上大面积孔洞软件修补效果差和运用传统的BP神经网络算法及改进的BP前馈神经网络效率低,提出了一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)前馈神经网络的孔洞修补算法。以玩具小车车身点云模型为例,将其人为漏洞分为训练数据和预测数据,采用ELM对训练数据进行训练,建立回归模型,并与BP模型和PSO-BP模型进行对比,验证了ELM神经网络的快速性和预测精度高。并以斗齿点云自然孔洞为实验对象,实现了很好的修补效果,具有较好的实用性和参考价值。

割草机器人全覆盖式路径规划以差分定位技术为理论基础,综合利用了定位技术、信息链接技术、串口技术、信息处理技术以及避障算法,基于定位精度和环境等因素对割草机器人的全覆盖式路径规划作业和避障功能平台进行了搭建。对局部覆盖式路径规划提出了改进方法并完成了对试验平台的精度测试。

在分析虎甲虫生物原型的结构特点与运动机能的基础上,进行了六足仿生虎甲虫机器人的结构设计。根据选取的四种虎甲虫的后腿结构,给机器人腿部各关节选择合适的尺寸比例。运用Solidworks软件搭建六足仿生虎甲虫机器人的物理模型,模拟虎甲虫的身体外形结构进行躯体设计,呈细长形,六条腿在机体上的安装点近似分布在一长椭圆形上,每条腿是3个自由度的串联机构。利用ANSYS软件对机器人腿部的关键零件进行静力学分析,生成应力、应变分布图,结果证明了机器人设计的合理性。

针对车桥耦合振动软件仿真模型中不能全面分析系统振动响应的问题,利用SIMPACK软件的柔性轨道模块,并结合自编的钢轨*.ftr文件,提出一种基于SIMPACK与ANSYS软件的联合仿真改进方法。进而建立车辆-浮置板轨道耦合振动分析模型,并计算钢轨与浮置板结构的位移响应,计算结果与已有文献对比吻合良好,验证了该耦合方法的正确性;最后以某高架简支U形梁桥为研究对象,建立列车、轨道、U形梁与桥墩的耦合振动精细化模型,对桥梁系统的振动响应进行分析。结果表明:利用改进方法建立的模型能全面地分析车桥系统各结构的振动响应,分析结果可为桥梁减振设计提供参考。

以某车型车内怠速噪声为研究对象,首先通过试验测试分析导致车内怠速噪声过大的噪声异常峰值及其频率。接着有针对性地开展TroubleShooting试验,锁定空调管路和排气系统第一挂钩安装横梁为问题点。然后综合利用试验调校和仿真优化方法,对空调管路振动响应和横梁动力学特性进行整改。最后对该车型车内怠速噪声进行改善,达到目标值要求。上述研究内容可为同类车型NVH性能开发过程中规避技术风险提供方案借鉴,同时表明综合运用试验调校与仿真优化技术是控制车内怠速噪声的一种快速、精准和有效的方法。

综合考虑在多种运行工况下汽车转向与悬架系统的协同运动关系,以转向梯形臂长度、转向梯形底角、主销内倾角、主销后倾角、前轮外倾角及前轮前束为可控变量,以汽车载荷、车辆制动力以及转向力矩等使用条件为噪声因素,以多个运行工况下汽车车轮运动轨迹的偏差为目标,应用响应面方法对汽车转向和悬架系统参数进行协同稳健优化设计,并应用蒙特卡洛方法对其稳健性能进行分析。分析结果表明,稳健优化方法得到的转向-悬架系统各优化目标函数的方差小于遗传优化算法的结果,能够改善多种运行工况下汽车运动轨迹的稳健性。

针对一般的型材标准件库三维模型数据冗余度大、功能单一和用户界面不友好的问题,使用参数化设计方法和力学分析模型对CAD软件进行二次开发。应用Visual Studio 2005、ADK和SQL Server 2008,以国产三维CAD软件SINOVATION为平台,建立了符合国标的型材标准件库,并应用于梁的设计,结合梁的力学分析模型二次开发了梁设计软件。实现了型材的三维模型参数化设计、梁的计算机辅助力学分析和梁设计报告输出。最后,以某电动葫芦单梁桥式起重机主梁和某车床主轴的设计校核为例,验证了梁设计软件建模的高效性和设计分析的直观性。

以某移车台车架结构为研究对象,在ANSYS软件中建立其参数化有限元模型并进行分析。针对分析结果中悬臂端刚度不足的问题,除将车架主梁、横梁截面尺寸作为优化设计变量外,增加结构支承位置作为优化设计变量,建立了两种移车台优化数学模型。在Isight软件中建立响应面近似模型,利用多岛遗传算法寻优求解。优化结果表明,改进后移车台车架结构的强度、刚度均满足设计要求,且结构自重下降33.72 %,轻量化效果显著。研究结果可对移车台车架结构方案的合理制定及改进提供依据。

针阀体流量系数及喷孔表面质量对发动机燃油动力性及排放有重要影响。研究了挤压研磨工艺参数对喷孔表面质量及流动特性的影响规律。首先分析了研磨剂中磨料颗粒材质、粒径及浓度对加工效果的影响,随后设计试验研究挤压研磨压力和时间对加工效果的影响。结果表明:在一定范围内增加压力和时间能提高表面质量及流量系数增加率。

钛合金弯管在弯曲成形时,内表面会产生表面微缺陷,影响其正常使用。磁极辅助磁粒研磨可以很好地解决这一难题。利用正交试验法对磁极转速、磁性研磨粒子粒径及研磨液类型这3个工艺参数进行优化试验,并对试验参数进行极差和方差分析。分析可知,在磁极辅助磁粒研磨弯管内表面时,转速为600 r/min、选用珩磨油和平均粒径为150 μm的磁性研磨粒子,研磨后的平均表面粗糙度值Ra=1.33 μm降至Ra=0.12 μm左右,表面质量得到很好的改善。通过对显著因素的单一变量试验得知,采用粗精加工相结合的方式可以在保证加工质量的同时提高加工效率。

为了满足一种新型三自由度光学检测靶标的直线运动机构在大行程、高速度情况下的精度要求,提出利用大跨距同步带直线驱动机构作为该系统的直线运动机构。利用UG软件和RecurDyn软件建立了同步带直线驱动机构的虚拟样机并进行多体动力学仿真计算,分析了导致负载在直线运动过程中产生直线运动误差的主要因素和同步带初始张紧力、负载加速度和质量对负载直线运动误差的影响规律,研究表明负载直线运动误差随初始张紧力的增大而减小、随负载加速度和质量的增大而增大,为同步带直线驱动机构在长距离直线运动精密机械中的应用提供了参考。

针对2×2对称毛细管节流气浮工作台模型,运用Fluent数值仿真软件分析得到气膜区压力及速度分布、质量流量和承载力等特性,分析毛细管节流器间距、结构参数和供气压力对气浮工作台特性的影响。结果表明:不同节流器间距分布对质量流量影响不大,承载力随节流器间距增大而增大;节流器弯折角度变化对质量流量、承载力和静刚度影响不显著;质量流量和承载力随供气压力的增加而增加。分析结果为设计优化气浮工作台和实际工程需要提供了仿真数据参考。

热误差严重影响机床的加工精度,通过热误差补偿技术提高机床加工精度是一个非常有效的途径。温度测点的选择与优化是热误差补偿技术研究中的难点。为了合理地减少温度测点数量,通过实验检测不同工况下进给系统各部件的温度分布,利用模糊聚类分析方法按温度变化规律对温度测点进行分类,通过对主轴温度场分布情况的分析,利用相关性分析方法,从24个温度测点中选取5个温度特征点,用于加工中心的热误差补偿,很大程度上提高了热误差建模的效率。结合以上两种方法,优化温度传感器测点的布置位置,减少了温度测点数量,提高了热误差补偿的精度。

可靠性评估是可靠性工作的首要任务,为了避免在可靠性建模过程中的主观性,并取代繁琐的计算过程,首先采用四分位距法对故障数据进行离群值判定,进而使用MINITAB软件实现对有效故障数据的可靠性模型优选,最后通过线性相关性和K-S检验来验证该方法的准确性;同时,为了提高数控磨床可靠性水平,采用失效模式与影响分析、故障树分析方法对机床进行可靠性分析,并对关键故障因素提出有效的可靠性改善措施;以上方法在项目中均得到有效应用,对提升该机床可靠性水平及今后的可靠性设计改进有着重要作用。

为使微压富氧舱的压力在升降阶段速度平稳可控、保持阶段压力稳定,提出一种基于PI算法的压力控制系统,通过追踪目标曲线的斜率控制压力变化速度,追踪曲线数值大小控制压力大小。通过建立舱内压力系统数学模型,利用Matlab/Simulink软件建立控制系统模型并进行仿真,整定各阶段PI参数。仿真结果表明,压力升降速度能较快达到稳态,稳态误差小,压力升降能有效跟随目标曲线,超调量小。同时进行实验论证,实验结果表明:微压富氧舱压力系统数学模型正确,控制方式可行。

针对直接成方冷弯型钢机组的轧辊位置调整方式存在的效率低、可靠性及成型精度不高以及自动化程度低等缺点,设计了轧辊位置自动调整系统,该系统运用自动控制技术、传感器技术、工业通讯技术及人机交互界面(HMI)组态技术,以高性能的PLC控制器为控制核心,通过PLC控制的三相异步电动机驱动与减速器连接的齿轮及联轴器机构,从而带动与上下水平轴相连的轧辊产生位移,采用限位开关标定零点位置并通过对检距传感器信号的分析与反馈,构建闭环控制系统,进而提高轧辊位置调整精度。现场使用表明,整个系统操作简便、稳定性好且用时少,轧辊位移最大检测误差仅为-2～+2 mm。该系统可以根据钢管规格自动调用相应轧辊位置数据,在提高计算和换型的速度以及精度的同时,避免了人工的浪费,使企业生产效率得到大幅度提高。为了能够对配辊参数进行预测以及方便对机组的管理,引入机组健康管理系统来分析和监测机组运行状态。

为了有效解决液压传动系统应用中存在的元件控制复杂度高和容积流量动态性导致的系统工作效率低下问题,在建立基于最小二乘法的液压控制模型基础上,设计了具有高效稳定的伺服液压PID控制系统。首先,针对大功率负载下的阀门控制损耗和容积不稳定性,结合最小二乘法拟合的传感器控制向量,提出基于最小二乘法的液压控制模型;接着,通过横切柱面推动模块结合混动曲轴以及液压传感器设计电动机伺服液压PID控制系统的传动组,并建立了伺服液压PID控制系统;最后,通过现场测试和实验分析所得结果,证明了所设计的伺服液压PID控制系统在减小阀门位移、输出液压力抖动和传感器故障次数以及提高液压泵容积效率等方面均具有良好的表现。

以采煤机虚拟样机实验为基础,以小波包分解和神经网络为辅助,设计一种多参数复杂机械故障诊断方法,使设备在投入使用之前就具有一套适应自身的故障诊断系统:即根据采煤机设计图样进行齿轮故障形式下的刚柔耦合虚拟样机实验,以虚拟样机实验中的惰轮轴为测试点,采集受力信号,经过小波分解,以小波分解子带能量值组成神经网络输入向量,对神经网络进行训练,得出可以根据惰轮轴受力信号诊断齿轮故障的神经网络系统。将故障虚拟样机应用到整体执行机构上,建立多个采样点作为故障信号的输出,采集受力信息,经反复实验分析得出一个收敛的神经网络故障诊断系统;重复进行虚拟样机实验,提取信号,验证系统的可靠性。

随着高速列车运营速度的不断提高,高速列车齿轮箱服役环境及故障问题日益严峻,目前国内外高速列车齿轮箱均出现过故障现象,这已严重威胁到高速列车的运行安全。据此,国内外一些相关学者对高速列车齿轮箱的故障原因进行研究。基于齿轮箱外部激励、内部激励、内外耦合激励及频率振动特性四方面较为详细地归纳总结了国内外学者对高速列车齿轮箱振动特性研究所运用的技术方法及取得的成果,期望对高速列车齿轮箱故障原因的深入研究提供技术支持和方法借鉴。

近二十年来,特别是近十年来,稀疏分解的理论与应用都取得了重大的发展,在故障诊断领域也有大量文献发表。针对已发表的文献,对稀疏分解方法的发展进行综述,在简要介绍稀疏分解方法的基础上,针对其存在的问题总结了现存的改进算法,包括改进原子库、改进计算速度,其中快速算法主要介绍智能稀疏分解方法,并总结了稀疏分解方法在旋转机械故障诊断中的应用,此外,还讨论了一些新的研究趋势,包括人工智能稀疏分解、针对特定信号的稀疏分解以及有利于故障诊断技术发展的复合故障稀疏分解方法等。总结得到,稀疏分解方法在旋转机械故障诊断领域的发展具有广阔的前景,未来会有大量结合人工智能的新算法出现。