基于NSGA-II和SVDD的转向架构架异常状态监测

转向架构架状态监测是保证轨道车辆安全运营的重要途径.研究提出了一种基于NSGA-II和SVDD的转向架构架异常状态监测方法,针对构架异常状态下样本集的随机多样和不确定性,引入SVDD算法,以构架正常状态的样本集构建SVDD超球体模型对多工况条件下构架的异常状态进行识别.同时以SVDD超球体半径定义优化目标函数f1(传感器数量)和f2(超球体聚类指标),并基于NSGA-II算法对传感器分布进行了优化.在此基础上,搭建转向架构架状态监测实验平台,对多工况条件下构架的异常状态识别进行研究.结果表明:①经优化后的传感器分布方案能有效获取转向架构架状态监测数据,当优化方案中传感器数量达到3时,识别率达到91.33％;②以转向架构架正常状态样本集构建的SVDD模型对异常状态具有很好的识别效果.     

数据驱动下的滚动轴承性能退化评估研究综述

随着科学技术的发展、工业技术的不断创新,机械设备越来越重要,机械设备的健康状况也越来越受重视.基于数据驱动理论对国内外滚动轴承的特征提取方法和性能退化评估模型进行综述,分析了各种方法的优缺点,并对滚动轴承性能退化评估技术进行展望.     

基于无壁型微脉管的光能损伤自修复复合材料

针对损伤自修复研究领域中有壁型载体与双组分修复体系存在的力学兼容性不佳、自修复实时性差的不足,提出了基于无壁型微脉管的光能损伤自修复复合材料研究,旨在保证微脉管载体与材料力学兼容性的条件下,以实现对复合材料光能损伤的实时自修复.研究首先以管密度、沿程水头损失和微脉管体积分数为目标函数,采用非劣分层遗传算法对微脉管的直径和数量进行优化;其次,采用真空辅助树脂传递模塑成型工艺和失模法,研制无壁型微脉管,并以单组分的短波光固化粘结剂作为光修复剂,设计了自修复复合材料;最后,以疲劳寿命作为评价自修复复合材料的力学兼容性和光修复性能指标.结果表明:通过载体的拓扑结构优化和无壁型设计,可降低微脉管埋入对材料原始性能的影响(平均疲劳寿命下降6.19％,平均最大静拉力下降4.48％),有助于改善材料的力学兼容性;光能损伤自修复不仅可保证理想的损伤自修复性能(平均疲劳寿命提高37.86％),而且具有良好的实时性,可快速完成损伤自修复(修复时间短于11.62 min).