端齿连接转子轴向松弛力（压紧力）计算

 将端齿连接转子的零部件简化归并为４类结构，利用弹性力学、壳体理论、有限元素法及多变量函数插值技术等手段，导出各类结构轴向柔度系数的工程计算表达式，并给出离心力、气动力、热载荷及机动载荷等在各端齿接触面处引起的轴向松弛力或压紧力的计算公式。还介绍了根据本文提出的方法及公式开发的计算机程序，并给出了其应用实例     

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

金属塑变的全量理论与等效硬化曲线的关系研究

只要在加载过程中不卸载，就可证明全量理论与等效硬化曲线之间具有一定的依存性，在一定程度上可以互为前提和结果。而屈服准则，可以看成是全量理论或等效硬化曲线在一定的变形程度下的表达。     

弹性支承振动应力信号降噪方法及其性能对比

针对弹性支承振动应力信号中存在的低频宽带噪声及宽频带的背景噪声干扰问题,提出基于EMD、CEEMDAN、LMD、ITD 和 VMD 5 种信号分解方法的信号降噪方法。利用5 种方法对原始信号进行分解,得到1 组初始模态分量,并结合归一化样本熵、SVD 和 峭度系数,有效地剔除噪声成分。弹性支承振动应力信号的降噪表明：在5 种信号降噪方法中,采用VMD-SampEn-SVD 方法降噪后 的弹性支承振动应力信号的信噪比为8.11dB,相关系数为0.92,均方误差为0.43,计算时间为18.04 s,其综合降噪效果最佳。     

基于临界面法的燕尾榫连接结构微动疲劳寿命预测

以航空发动机叶片/轮盘之间的燕尾榫连接结构为研究对象,分析了燕尾榫连接结构接触应力与应变的变化.根据多轴疲劳临界损伤平面原理,在燕尾榫连接结构的微动疲劳寿命预测研究中引入多轴临界平面法的疲劳损伤参数CCB (Chu-Conle-Bonnen),FS (Fatemi-Socie),MSSR (modified shear stress rang)和SWT (Smith-Watson-Topper).将预测寿命与试验寿命进行对比,结果表明:在预测微动疲劳寿命时,4个参数中寿命预测的最大误差为23%,可较好地预测低周微动疲劳寿命.其中基于临界平面法的SWT参数预测误差最小,为1.23%;4个参数均预测裂纹萌生位置在接触区末端,与试验结果一致.在预测裂纹萌生角度上,FS,MSSR,SWT参数预测结果与试验较一致,CCB参数预测结果与试验结果相差较大.说明基于临界平面法的寿命预测模型具有较好的预测能力.      

涡扇发动机高速柔性转子振动故障分析及平衡技术研究

针对小型涡扇发动机低压模拟转子的振动故障和高速动平衡技术开展研究。从故障现象入手,对引起转子状态不稳定和高转速下振动超限的原因进行分析,提出排故措施并进行试验验证,成功排除了故障。在此基础上,完成低压模拟转子的高速动平衡试验且效果良好,为低压模拟转子实现转速达标提供了保证。平衡后的转子可平稳越过临界转速并在额定工作转速下安全可靠运行,解决了低压转子动力学试验中的一项关键技术,对提高小发高速柔性转子的结构设计和试验技术有重要意义。     

全齿轮系的三维有限元循环对称及接触应力分析

本文首次以完整的减速器齿轮系作为有限元应力分析对象。利用齿轮系的循环对称性取其一个基本段作为计算模型,同时还考虑了啮合齿牙间的接触传力。所考虑的载荷即有扭矩又有离心力。通过一次分析可获得整个齿轮系各部位的应力。      

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

“接触非线性所致对称性丧失“现象及其解决办法

在进行导弹主翼结构分析时，会遇到因接触非线性影响而使原本对称的结构丧失其对称性 样一个问题。文中用一个简单的实例来说明其解决办法。     

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。