滚动轴承作为旋转机械的重要部件之一,广泛运用于各种传动系统。在实际情况下,旋转机械的运行会受到环境和动态载荷的影响,这可能会导致滚动轴承等零部件发生损坏,从而影响整个系统的运行。所以开展面向旋转机械滚动轴承故障诊断的研究具有十分重大的意义。生成对抗网络是近几年较受欢迎的一种数据生成模型,可以学习目标样本的数据分布,然后生成和目标样本分布类似的假数据,解决了数据不足的问题。本文主要研究了基于生成对抗
金属型阻尼器作为一种被动型的耗能减震结构部件广泛应用于抗震工程中。通过塑性变形来消耗能量,从而减小或避免桥梁和建筑物等主体结构的损坏。相对于普通钢、铝材料等,软钢具有低屈服强度、大变形能力和良好的低周疲劳性能等优点。同时,剪切型阻尼结构具有承载能力适中、变性能力强等特点。基于这些性能优点,剪切型软钢阻尼器应用越来越广泛。现有的研究主要集中于剪切型软钢阻尼器的力学性能,其在大塑性变形下的疲劳生热问题
随着生活节奏的加快以及人口老龄化程度的加剧,存在腰椎和颈椎等相关疾病的患者越来越多,面对医疗护理行业需求量的快速增加,融合传统中医按摩理论与机器人技术而研发的按摩机器人获得了广泛的关注,其不仅能为患者提供相应康复理疗服务,还可以增强体质,改善身体状况。针对现有按摩机器人在功能性、运动灵活性及便捷性等方面存在的问题,本文在充分调研国内外研究现状和中医按摩相关理论的基础上,设计了一款具有新型结构的多功
滚动轴承是机械设备中重要的部件,由于在重负载和高转速的工况下长期运行,滚动轴承是极易发生损坏的零件,进而导致机械设备的整体或局部失效。了解滚动轴承的性能退化情况,对滚动轴承的早期故障做出准确的诊断,有利于实时监测和预测轴承的变化,制定不同的维修方法,保证生产计划的顺利执行。因此,本文围绕滚动轴承的故障诊断及性能退化开展研究,提取轴承信号中的特征,建立故障诊断模型和退化评估模型。主要介绍并研究了以下