软质泡沫塑料减振器的实验研究

本分析了软质泡沫塑料减振器的非线性力学怀能和缓冲的基本特征，提出了建立非线性力学模型及其如何通过实验来求得模型中诸参数，并通过实例计算缓冲效果，其效果达９０％左右，与实验结果较吻合。     

基于改进型 shapelets 算法的动车组轴箱 轴承故障诊断方法研究

现存的两种分别基于信号处理技术和大数据处理技术的滚动轴承故障诊断方法,存在着过度依赖信号处理、模型复杂、可解释性弱等特点。针对传统故障诊断技术的不足,本文将基于shapelets学习算法的时间序列分类方法引入故障诊断领域,通过动车组轮对台架滚振实验建立了动车组轴箱轴承故障的非平衡数据集,并基于Dropout思想对诊断模型进行了改进。实验结果表明,该方法在保证故障诊断精确度的同时,保留了shapelets作为"最具代表性的时间序列子序列"的强可解释性。同时,基于Dropout的模型改进提升了模型的泛化性能,在轴承故障数据的训练集和测试集上都取得了100%的诊断精度,证明了基于shapelets的改进学习算法是一种可行的应用于动车组轴箱轴承故障诊断的方法。     

软质泡沫塑料减震器的实验研究

本文分析了软质泡沫塑料减震器的非线性力学性能和缓冲的基本特征，提出了建立非线性力学模型及其如何通过实验来求得模型中诸参数，并通过实例来计算缓冲效果，其效果达９０％左右，与实验结果较吻合。     

基于NIOS II和FPGA气缸位置控制器设计

本文介绍一种气缸位置控制器的软硬件实现方法，控制器以Cyctone IV系列的EP4CE30I？23为核心，采用高精度ADC与DAC作为信号采集及信号输出元件。控制部分由嵌入的NIOS II软核处理器通过软件方式完成。该控制器还具有人机界面功能。     

气缸精确位置控制系统设计

针对气缸位置控制系统的强非线性和不确定性，提出了一种基于非线性自适应PID控制的气缸精确位置控制系统。系统以控制器和气动比例控制方向阀作为控制核心，采用气缸作为执行件。应用非线性自适应方式来实现气缸位置的精确控制，对实际工况中需要精确控制工件位置的情况具有一定应用意义。