【摘 要】
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金属曲面件广泛应用于航空航天和船舶领域,多点成形是一种制造曲面件的有效工艺.由于多点成形中压头较多,其成形过程建模过程费时费力,影响工艺开发效率.文中以方形压头为例,通过基于Python语言的二次开发,建立多点成形有限元仿真模型快速建模方法,提高建模和计算效率,并对帆形件和马鞍形件的成形过程进行示例分析,为多点成形工艺优化提供辅助参考.帆形件的成形模拟结果与文献中的实验结果吻合较好,验证了仿真模型的准确性.分析了不同板厚和曲率半径的帆形件和马鞍形件在成形中的变形与回弹变化规律,结果表明相对弯曲半径相同时,
【机 构】
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上海交通大学 机械与动力工程学院,上海 200240
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金属曲面件广泛应用于航空航天和船舶领域,多点成形是一种制造曲面件的有效工艺.由于多点成形中压头较多,其成形过程建模过程费时费力,影响工艺开发效率.文中以方形压头为例,通过基于Python语言的二次开发,建立多点成形有限元仿真模型快速建模方法,提高建模和计算效率,并对帆形件和马鞍形件的成形过程进行示例分析,为多点成形工艺优化提供辅助参考.帆形件的成形模拟结果与文献中的实验结果吻合较好,验证了仿真模型的准确性.分析了不同板厚和曲率半径的帆形件和马鞍形件在成形中的变形与回弹变化规律,结果表明相对弯曲半径相同时,帆形件的回弹量高于马鞍形件.
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为克服多尺度模糊熵(MFE)在刻画齿轮故障信息时存在的不足,对其进行改进,提出增强多尺度模糊熵(EMFE)的概念,并由此提出基于EMFE的齿轮故障诊断新方法.相比于MFE,EMFE的序列粗粒化过程不存在信息泄露,并且能够保证熵值计算的稳定性,能够更为准确的对信号包含的信息进行刻画.齿轮故障诊断实例结果表明,以EMFE作为故障特征输入支持向量机(SVM)中进行故障诊断,可以有效提高故障诊断的精度.
设计了 一种新型抗拉压平面折展铰链T-LEJ(Tension Lamina Emergent Joint),命名为对称倒“几”字形抗拉压平面折展铰链(Symmetrical Inverted“几”shaped Tension Lamina Emergent Joint),简称对称倒“几”字形T-LEJ铰链.设计了铰链的结构,采用弹簧等效法,推导了铰链的弯曲等效刚度与拉压等效刚度计算式.设计了铰链实例进行理论计算同时进行有限元仿真,二者之间的误差在3％-6％之间,验证了所得等效刚度计算式的正确性.对具有相同
针对多尺度散布熵(MDE)在对滚动轴承故障信号进行特征提取时会出现信号信息严重损失的问题,提出了时移多尺度散布熵(TMDE)的概念,并由此提出基于TMED和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过仿真信号对TMDE和MDE进行了对比分析,结果表明,TMDE得到的熵值更稳定且对数据长度依赖小.其次,将所提方法应用到滚动轴承的故障诊断实例中,结果表明,TMDE获得了比MDE更高的滚动轴承不同类型和不同程度故障的诊断精度.
针对滚动轴承故障智能诊断问题,提出一种基于时序模型和可拓学的滚动轴承故障诊断方法.利用时序模型中的AR(Autoregressive Model)模型对轴承振动信号进行特征提取,以AR模型的自回归参数和残差方差作为特征向量,再利用Fisher比对AR模型的特征向量进行选择,将最终所形成的特征向量作为可拓物元模型的特征参数,以此特征参数来建立轴承不同健康状态下物元模型的经典域和所有状态下物元模型的节域.将待测数据输入到已建立的滚动轴承不同健康状态对应的物元模型之中,通过关联函数来计算待测数据与滚动轴承不同健
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为了解决航空发动机液压管路系统中管路故障诊断困难的问题,提出了一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的航空液压管路智能故障诊断方法.首先,将采集的液压管路振动数据进行处理,提取出时频域特征参数,其次,将时频域特征参数作为输入样本,输入到深度置信网络模型中,利用深度置信网络模型进行液压管路故障的识别;最后,将本方法应用于航空液压管路模拟故障实验数据中,同时将本文方法与BPNN和SVM等方法进行对比分析,结果表明:本方法对液压管路故障的总体准确率达到99.27％,平均AUC值
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