渐开线少齿差行星传动的弹流润滑分析

探讨了渐开线少齿差行星传动的弹性流体动力润滑计算,并推导出相应的计算公式以及分析了该传动的润滑状态,为渐开线少齿差行星传动的耐磨损设计提供了必要的理论依据。     

基于神经网络的旋转机械故障智能诊断系统

利用专家系统和神经网络技术建立了旋转机械故障的智能诊断系统，该系统具有神经网络诊断及专家系统的综合诊断能力，发挥了各自的优点，取得了很好的效果。     

基础松动-碰摩转子系统的混沌特性研究

建立了带有支座松动故障的转子系统局部碰摩动力学模型 ,利用数值积分和 Poincaré映射方法 ,对转子系统由于支座松动与局部碰摩耦合故障导致的非线性动力学行为进行了数值仿真研究 ,给出了系统响应随转子转动频率和偏心量变化的分岔图和最大 L yapunov指数图 ,分析了基础松动质量对转子系统动力学行为的影响 ,以及一些典型的 Poincaré截面图、相平面图、轴心轨迹和幅值谱图等。通过对某风机发生碰摩与基础松动耦合故障时的实测结果验证了数值分析的正确性。研究结果为旋转机械的故障诊断提供了理论基础和参考。     

双跨转子系统支承松动的动态特性及故障特征研究

建立带有支承松动故障的具有三轴承支承双跨弹性转子—轴承系统非线性动力学模型，对其复杂的运动特性进行数值研究，分析松动质量对系统非线性特性的影响和故障特征。研究结果表明，在高转速区，支承松动质量对系统运动特性有显著影响，特别是混沌和周期3分频运动；松动端轴颈的运动轨迹呈现出特有的形状。研究结果为有效识别转子—轴承系统的支承松动故障提供一定参考。     

混合KPCA和SVM的机械零件形状识别方法研究

机械零件形状识别是机械视觉领域的一项重要研究内容。通过傅里叶描绘子,抽取机械零件形状的轮廓信息,形成一系列的高维矢量集合;利用核主分量分析(KPCA)进行特征矢量降维;再利用支持向量机(SVM)对一些简单的机械零件(垫圈、螺母和螺栓)进行了分类实验。实验表明,对于不重叠且形状完整的机械零件具有非常高的识别率,为机械零件智能分拣、智能装配等任务的设计提供了重要的参考依据。     

工程结构动态特性智能优化设计研究

本文针对在传统结构优化设计中，优化过程复杂和费时的问题，采用神经网络的智能算法对结构进行动态优化设计，并给出了具体的设计方法。以门座起重机筒型支柱结构为例，应用此方法对其进行了动态优化设计计算，从而证明了该算法的有效性。     

松动碰摩转子轴承系统周期运动稳定性研究

根据松动碰摩耦合故障转子轴承系统的非线性动力学方程，利用求解非线性非自治系统周期解的延拓打靶方法，对系统周期运动的稳定性及其失稳规律进行了研究，得到了系统在不平衡量-转速、碰摩间隙-转速等参数域内的分岔集。分析表明：在较大和较小的不平衡量下，系统的周期运动分别以Hopf分岔形式和倍周期分岔形式失稳；耦合故障转子轴承系统表现出与碰摩转子轴承系统相似的分岔失稳规律；随着系统动静件之间的碰摩间隙减小，系统的Hopf分岔集区间变大而且失稳转速降低。该结论可以为转子系统的故障诊断、安全稳定运行及振动控制提供理论依据。     

钢包回转台大臂损伤诊断

本文应用人工神经网络模型,以结构的固有频率为特征参数,对钢包回转台大臂上出现的裂纹损伤深度进行了诊断和预测研究,结果表明利用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测分析是切实可行的。     

利用神经网络预测开炼机横压力的大小

在实验数据的基础上,利用人工神经网络建立开炼机横压力与其影响因素之间对应关系的数学模型。用该数学模型对几种工况下横压力的数值进行预测,预测结果与实验数值相符。这为开炼机横压力的定量计算开拓了新途径。     

非线性弹性转子系统碰摩的动态特性

在同时考虑轴承油膜力、转轴非线性弹性力和碰摩发生时转静件问的相对速度对非线性摩擦力的影响基础上，构造了具有碰摩故障转子一轴承系统的动力学模型，对系统在运行过程中的非线性行为进行了数值仿真分析，发现在亚临界转速区，系统响应主要以周期运动为主，在半倍临界转速附近有短暂的混沌运动。在临界转速区，系统响应为周期运动，振幅相应增大。在超临界转速区，系统响应以混沌、周期分频和拟周期为主要运动形式。不同的速度影响因数对系统的响应也具有一定的影响。该结果为转子-轴承系统的故障诊断提供了一定的参考。