基于状态空间模型的精密机床装配精度预测与调整工艺

在精密机械装配过程中,整机装配精度保障不能仅通过零件公差设计,还必须通过测量与调整等装配工艺共同实现,因此需要建立装配过程偏差传递预测与控制的数学模型,定量描述装配调整工艺对最终整机精度的影响。运用微分运动矢量作为各装配工序误差状态的统一表达方式,构建了零件公差模型、几何特征测量结果与装配过程偏差源数学表达的对应关系,提出了描述精密机床装配过程中关键几何特征变动、特征测量、调整的偏差传递状态空间模型。基于该模型,根据当前装配工序偏差与装配调整工艺对整机精度的影响规律预测,确定本道工序装配调整策略,从而保障整机装配精度。最后以精密卧式加工中心为对象进行计算分析,验证了该建模方法的有效性。     

水电站220 kV输电线路故障行波定位

针对水电站输电线路发生故障后无法准确实施定位的问题,从行波的实际传播理论出发,推导出一种与波速无关的改进双端定位算法。利用变分模态分解(VMD)能自适应地分解故障电流行波信号,Teager能量算子(TEO)可快速追踪信号的能量变化、运算量小的独特优势,建立了基于VMD-TEO的220 kV输电线路行波定位模型,该模型无需考虑波速修正和双端时间同步。PSCAD仿真结果表明,改进的双端故障定位模型误差百分比最大为0.239%,优于其他定位算法,验证了所提方法的可靠性和优越性。     

7075铝合金循环载荷下残余应力松弛的实验研究

采用淬火和喷砂2种强化工艺引入残余应力,分析循环应力作用下7075铝合金应力松弛现象。基于应力松弛机理讨论了2种不同强化工艺下残余应力松弛规律的异同。结果表明,加载应力状态与大小、残余应力的初始分布和冷作硬化是影响残余应力松弛的主要因素。     

多环闭链机构偏差传递分析及几何精度建模

要实现对多环闭链机构的精度预测和反演设计,建立其几何精度模型至关重要。由于存在闭环耦合、结构复杂等不利因素,多环闭链机构精度建模相比开链机构更加困难。为了解决上述问题,提出一种适应于任意多环闭链机构的几何精度建模方法。首先对多环闭链机构中的误差源进行分析和建模,利用提出的两个新概念--独立环和耦合环来描述机构中存在的所有闭环类型。然后通过首次定义的新算子--低层环算子和新序列--低层环序列来表征多环闭链机构中的环与环邻接关系,并以此获得多环闭链机构误差传递规律。在此基础上,利用多环闭链几何位置方程建立精度计算模型,并基于该精度模型和误差源概率分布函数实现多环闭链误差空间分析。最后以平面SAR天线可展支撑机构作为算例,验证了上述方法和理论的有效性。     

X射线法测量淬火铝合金厚板表面残余应力

采用无损X射线衍射技术测试了7075铝合金厚板淬火后表面残余应力水平与分布,得到了淬火铝合金厚板表面残余应力的分布区间和一般规律,分析了准直管对测试结果的影响,并与中心钻孔法得到的结果做了比较。结果表明,两种方法都能有效并正确测量构件的表面残余应力,但中心钻孔法不适合用于应力梯度大的场合,而X射线法在无应力或原始应力水平很低的场合效果欠佳。淬火铝板表面残余应力的测试结果呈正态分布,且淬火过程中边缘局部有应力释放,释放值可达40%,且此区域大小约为铝板的一个厚度。     

交变载荷对铝合金板表面残余应力的影响

采用铣削法在7075铝合金退火板表面引入初始残余应力,研究了交变载荷加载状态下表面残余应力的演变规律,并基于包辛格效应和塑性变形理论讨论了交变载荷加载状态时残余应力松弛机理.结果表明:交变载荷对铝合金板表面残余应力松弛的影响主要取决于加载应力与残余应力的矢量叠加;交变载荷对残余应力松弛主要在第一个作用周期;当加载周期增大到一定程度后,交变载荷比单向载荷对残余应力的松弛效果更好.     

高强度铝合金厚板振动时效工艺的研究

高强度铝合金中存在的残余应力引起工件变形与尺寸不稳定,是长期困扰工程界的技术难题。振动时效是一种能有效地降低残余应力和提高尺寸稳定性的技术,其中,振动时效工艺的掌握至关重要。介绍了振动时效工艺的基本原则,再用悬吊简化的振动台的方法对高强度铝合金厚板进行振动时效,展示了其具体的振动时效的工艺过程,达到了理想的时效效果。铝合金厚板的振动时效工艺直接影响着时效效果。     

练江流域水污染治理历程及成效

练江流域作为粤东五大河流中水污染最严重的河流,治理工作长年滞后.2018年开展了新一轮全面流域治理规划,大力建设污水处理厂及配套管网,配合关停搬迁沿岸纺织印染和造纸等重污染企业、查处偷排行为,以及进行大量河面垃圾清理及河底清淤,终于使得练江水质逐步改善,海门湾断面,2020年达到《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)Ⅴ类标准,2021年1月至4月达到GB 3838-2002 Ⅳ类标准.     

铝合金厚板淬火-预拉伸应力预测与测试

采用非线性有限元软件MSC.Marc,结合淬火和预拉伸实验,建立厚板淬火-预拉伸应力预测模型时,运X射线衍射技术的层削测试方法验证了此模型。结果表明:应力场预测模型计算结果与实验测算吻合较好,其中淬火应力平均偏差小于10%;有效的实验测试可以对有限元预测模型的建立进行改进和检验;理想假设的存在使得预测结果与实际有所偏离,但应力预测趋势仍可有效揭示厚板的应力演变规律。     

基于时频谱图和自适应动态权重PSO-CNN的外破振动信号识别

为避免地下电缆遭受破坏,提高振动监测系统对外力破坏的预警能力,提出一种基于时频谱图和自适应动态权重粒子群算法-卷积神经网络(PSO-CNN)的外破振动信号识别方法。首先,将振动传感系统获取的3 000组外破振动信号转化生成为时频谱图数据集,在图像预处理阶段,采用直方图均衡化和二维主成分分析(2D-PCA)算法来增强灰度图像特征并实现图像数据的降维;然后,将图像数据集的70%作为CNN模型的训练集,并在网络训练过程中引入自适应动态惯性权重PSO对CNN模型的卷积层、池化层相关参数进行迭代寻优,从而获得优化PSO-CNN分类模型;最后,利用测试集图像数据对优化PSO-CNN模型的识别性能进行验证,并与其他分类模型进行了对比。结果表明,所提方法对6种常见外破振动信号的识别准确率达到98.33%,平均每张图像的识别时间仅为0.24 s,与其他分类算法相比具有更高的分类精度和更快速的识别速度,为快速准确地识别外力破坏事件类型提供了一种可行方案。