典型框类零件的喷丸强化工艺优化

为解决长期以来框类零件喷丸强化要求高、加工方法困难的问题，针对典型框类零件制定了新的喷丸强化加工方法。通过分析零件数模，将零件数模各部分外表面按类型进行编号并量化，不同类型的表面按照不同的角度、喷打次数进行喷丸；之后设计喷嘴进给路径，并结合局部表面保护，对设备、夹具和辅助工具和工艺辅料进行选择，结合加工程序，设计零件保护方案。通过工艺优化，零件全部表面均能满足在适合的角度下进行喷丸，表面覆盖率100%满足图纸要求，同时大幅度提高生产效率，为后续该类零件甚至类似零件的生产加工提供了可行且有效的参照。     

GA-BP算法预测滚动轴承退化趋势

故障预测是PHM技术中的关键一环,它是以装备当前的运行状态为起点,结合设备的运行状态参数、历史数据,依据数学模型,对采集到的数据进行分析,结合装备自身运行规律,判断装备在未来任务时间段内是否会出现故障.在BP神经网络预测算法对滚动轴承退化趋势预测基础上,结合遗传算法对BP神经网络参数优化后进行预测,同时与粒子群算法优化BP网络参数后的预测结果比较,验证了所提方法的有效性.所提方法的研究思路是基于滚动轴承退化状态划分的退化趋势预测,根据滚动轴承全寿命周期振动数据特点,划分轴承退化状态,选取退化效果明显且退化时间较长的数据进行趋势外推.研究的创新点在于提取轴承时域、频域指标后,采用相关系数理论选取和轴承剩余寿命强相关的时域特征指标作为输入数据,频域特征指标作为输出数据,建立时域指标与频域指标的对应关系,通过预测频域特征值指标的变化趋势反映出轴承的退化趋势.     

基于ARDL算法的电力用能模型研究

立足电力消费视角，研究建立“电-能分析模型”，挖掘电与能的内在关联，引入宏观经济因素，通过灵活设计ARDL自回归分布滞后模型的使用方法，测算掌握各分行业的能源消费总体情况，助力政府部门评估行业的电气化水平。从各能源消费相关特征量历史变化情况角度出发，预测能源消费未来走势，为政府部门的能源消费宏观分析与战略规划、能源计量水平提升与监察实施等工作提供方法支撑。     

基于GAF-CNN的刀具磨损程度识别研究

针对刀具磨损的检测需求，提出一种GAF-CNN方法，对铣刀的力信号进行格拉姆角场处理，以铣刀的一维力信号转化的二维图像作为卷积神经网络的输入，进而识别出刀具磨损的3种状态。经过实验，GAF-CNN分别在训练集和测试集得到99%和98%的准确率。最后，将文中实验结果与采用相同数据集并以处理过的时序信号作为输入的其它实验进行对比。对比结果显示，提出的GAF-CNN方法对刀具磨损程度识别有更高的分类准确率，证明了该方法的可行性。     

基于阈值的直升机飞行状态划分

针对某型号直升机的37种飞行状态进行划分.首先,对直升机自转、单发飞行进行划分.其次,对其余采样点进行初步状态划分,得到参数极值序列.对参数极值序列进行差分处理,以差分值10为限定条件,小于10的对应参数原始数据段被划分为非转弯、平飞与稳速状态;大于10的则划分为转弯、非稳速与非平飞状态.在划分的非稳速与非平飞状态中,以各状态对应参数差分处理后的差分值大小O为限定条件,大于0将数据段划分为上升、增速,小于0的对应划分为下降、减速.最后,根据高度阈值分为近地面与非近地面,在直升机初步状态划分的基础上,结合参数阈值对直升机其余35个飞行状态进行具体划分.对划分结果进行准确率分析,结果表明,此方法具有通用性,可对飞行复杂程度不同的直升机进行快速划分,且具有很高的准确性.     

压电陶瓷在精密超精密领域的应用及发展

论述压电陶瓷在高精度领域的不同应用，包括压电陶瓷对物体微小形变测量、压电陶瓷作为传感元件与谐振器结合应用、压电传感技术在应力测量领域应用、压电陶瓷作为驱动器在纳米定位领域应用、压电陶瓷对材料构件损伤识别、压电陶瓷在无损检测领域应用、基于相移干涉法对三维表面微观轮廓检测等；描述压电材料分类以及特性；深度剖析压电陶瓷在当前科技发展阶段不同工业领域的应用，分析目前研究中的难点，展望未来的研发方向。