校直机行程计算经验公式的理论依据分析

校直行程计算是压力校直工艺的关键技术，本文阐述了校直行程计算的3种方法。根据压力校直过程的理论模型，通过简化和推导，对校直行程的经验计算公式进行了理论依据分析，给出了经验公式的理论解释，为自动校直机的开发研制提供了技术支持。有限元实例计算证实了分析的正确性。     

水辅助注射成型充填过程中工艺参数影响的数值模拟

基于Hele-Shaw流动模型,对一直管的水辅助注射成型的充填过程的工艺参数的影响进行数值模拟.通过单因素实验法研究了工艺参数对水穿透长度与其厚度分数的影响.结果表明,熔体注射量对水穿透距离影响最大,而熔体温度、模具温度、注水温度、注水压力对水穿透距离与其厚度分数的影响不是很明显.     

压力校直工艺理论研究的现状与展望

为适应全自动精密液压校直机的发展，关于压力校直工艺的理论研究越来越受到重视：文中明确了压力校直的含义，阐述了压力校直工艺的主要参数，分析总结了三种校直行程的计算方法。同时，对校直工艺自动控制策略方面的研究现状作了阐述。最后，针对校直工艺理论研究方面有待进一步开展的研究工作进行了展望。     

基于自整定PID控制技术的圆盘转动减振控制器设计

本文设计了一个应用于高速圆盘转动减振的控制系统,并首次使用了以ARM9系列S3C2410为核心的嵌入式控制系统,其系统软件设计以LINUX操作系统为设计平台,应用基于模式识别的自整定PID控制技术作为控制方案.克服了传统的圆盘转动减振系统对高速转动减振控制效果差和修改控制参数困难的问题.     

滚动轴承自适应特征提取的包络谱多点峭度多级降噪方法

滚动轴承故障信号主要包含高品质因子振动分量和低品质因子瞬态冲击分量。采用多点最优最小熵解卷积方法初步削弱传输路径等干扰影响,使微弱瞬态冲击成分得到初步增强,然后针对共振稀疏分解(RSSD)方法存在的品质因子选择困难问题,同时考虑包络谱中故障频率成分的严格周期性,提出包络谱多点峭度(ESMK)概念并将其作为优化指标,采用粒子群优化算法(PSO)对品质因子进行选择,得到一种自适应稀疏分解方法（PSO-RSSD）用于瞬态冲击信号的提取,以消除信号中高幅值干扰冲击和背景噪声的影响。轴承仿真与实测信号分析结果表明,与最小熵解卷积信号共振稀疏分解方法相比,在强冲击干扰下ESMK能够有效度量周期性瞬态冲击,PSO-RSSD方法能自适应分离最优低品质共振分量,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于多域特征与高斯混合模型的滚动轴承性能退化评估

视情维修可避免维修不足与维修过剩等问题,滚动轴承性能退化程度量化评估是实现视情维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、频域特征构建多域特征矢量,建立无故障轴承高斯混合模型(GMM)。将轴承后期振动信号的多域特征矢量输入该GMM模型,得到测试样本与无故障样本之间的量化相似程度,以此建立多域对数似然概率(MDLLP)值作为滚动轴承性能退化定量指标。MDLLP的取值上限为1,便于实际使用中确定轴承性能退化状态。轴承疲劳试验表明,该方法能及时发现轴承早期故障,并能很好地跟踪故障发展趋势,最优特征的选择与变换对评估效果具有较大影响。     

计算机教学反思研究

根据教学要求对教学反思进行系统研究,总结出教学反思的方法、实施步骤,形成教学反思式的教学效果评价模式。     

压力校直过程的理论模型研究及其实验验证

校直行程的精确计算是全自动校直机的关键技术。文中以矩形截面零件为研究对象,并假定为理想弹塑性材料,依据弹塑性力学理论,通过推导载荷、弯矩、挠度和弹性区长度间的关系,建立压力校直过程的载荷-挠度数学模型。实例计算表明,理论计算结果和有限元计算结果吻合良好。实验结果也证实理论计算具有足够的精确性。该模型有助于全自动校直机的研制。     

基于ICEEMDAN与支持向量机的轴承故障诊断方法

针对DF4型机车轮对轴承不同健康状态的辨识问题，提出改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与灰狼寻优算法优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障识别方法。对机车轮对轴承不同故障信号利用ICEEMDAN方法分解为若干模态分量(IMF);根据相关系数准则将IMFs重构出典型的特征信号，并计算不同状态的特征信号在多尺度上的样本熵值，构成多尺度样本熵MSE特征向量；通过灰狼算法对SVM的核参数c和g进行全局寻优，增强SVM模型的分类性能，实现对轴承故障状态的准确识别。采用某局机务段JL-501机车轴承试验台数据验证所提模型的有效性，结果表明：ICEEMDAN-MSE与GWO-SVM结合的机车轮对轴承故障诊断方法能够准确地对轴承健康状态进行识别，准确率达96.86%;与参数自选的SVM模型和CEEMDAN-MSE+GWO-SVM等模型相比，文中所提方法的故障识别率分别提高了23.57%和3.48%。