设计了一种无阀压电泵驱动的集成式微混合器,其中无阀压电泵采用三棱柱阻变高度流道式结构。利用等效电路模型研究了无阀泵的流动特性,并应用Fluent软件对无阀泵及Y型微流道进行了系统仿真分析,确定了无阀泵和Y型微流道的结构参数,并优选出了系统控制参数。在实验室内制作了微混合器样机,并进行了脉动和混合效果实验,结果表明当入口流量为0.7mL/min、脉动频率为100Hz时,流道内脉动效果明显,由此验证了该微混合器具备良好的工作性能。此项研究可为无阀压电泵在微流控领域的应用提供借鉴。

为更真实地反映负载工况下谐波齿轮的啮合特性,提出了一种基于空载侧隙和周向线性啮合刚度的理论迭代算法,用于计算随负载变化的负载侧隙和啮合力分布。利用精确算法计算了装配状态下的空载侧隙;建立了三维实体单元的柔轮有限元模型,在柔轮齿上逐一施加啮合力,利用接触分析求解了双圆盘波发生器作用下反映柔轮齿廓啮合点周向刚度特性的啮合刚度矩阵;根据装配状态下的空载侧隙,迭代计算了在逐步增大的刚轮转动位移下的负载侧隙、啮合力及负载扭矩。由于理论算法无法考虑啮合刚度的非线性影响,为验证本文算法,利用有限元非线性接触分析方法,通过定义齿廓间的接触关系,数值求解了负载侧隙和啮合力。对比研究表明：在额定工况下,理论算法给出的啮合力分布与有限元分析结果基本吻合,但当负载较大时,理论算法的啮合刚度偏大,造成啮...

为快速求解面齿轮传动的全齿面闪温分布,基于Blok闪温公式、齿面接触分析和承载接触分析技术,通过计算接触椭圆长轴离散点处的切向速度、综合曲率半径、载荷密度以及赫兹接触带半宽,建立了面齿轮传动全齿面闪温求解模型,并与带精英策略的快速非支配排序遗传算法相结合,以小轮修形曲线的8个参数为优化变量,以全齿面闪温最小为优化目标,建立了面齿轮传动抗胶合修形优化模型。算例分析结果表明：节线附近闪温近似为0℃;离节线越远,相对滑动速度就越大,闪温也越大,胶合失效最易发生在啮出的接触椭圆长轴上;优化小轮修形参数使全齿面的最大闪温下降了29.9%,从而提高了面齿轮传动的抗胶合能力。

同时考虑瞬态冲击载荷和轴瓦的弹性变形,模拟了舰船在风浪拍击时推进轴支承滑动轴承的润滑特性与动力学响应,研究了聚四氟乙晞(PTFE)弹性金属塑料瓦滑动轴承的最小油膜厚度、最大油膜压力和轴心轨迹随时间的变化情况。运用有限元法求解雷诺方程,将油膜力转化为轴瓦节点力计算了弹性变形;用欧拉法求解轴颈的动力学方程,计算了动态轴心轨迹。对比了刚性瓦与PTFE弹塑瓦滑动轴承的特性,结果表明,轴瓦弹性变形对油膜厚度和油膜压力分布的影响不可忽略,并且轴瓦弹性变形可以提高滑动轴承的承载能力。对比分析了4个不同方向瞬态冲击载荷作用下PTFE弹塑瓦滑动轴承的特性和轴颈的动态轴心轨迹,提出可通过改变轴承静载荷方向、减小瞬态冲击载荷方向与轴承偏心方向的夹角来增加最小油膜厚度,降低最大油膜压力,减小动态轴心轨迹的位移响应振...

为了解决堆叠自编码网络在参数较多时的梯度弥散问题,对网络每层的编码值进行了统计分析,发现大部分分布于激活函数的饱和区,这直接导致了神经元权值梯度的消失。为此,引入了一种标准化策略,将神经元按照样本进行归一化,然后引入两个待学习参数进行缩放和平移,最后通过激活函数输出到下一级神经元。运用带标准化的堆叠自编码网络进行滚动轴承故障诊断,将振动信号的频谱输入到网络中。与普通堆叠自编码网络相比,该标准化策略可有效地使网络编码值均匀分布,如将第一层编码值的熵从0.88bit提高到了16.29bit。带标准化的堆叠自编码网络可有效提高网络的抗噪能力和训练速度在凯斯西储大学滚动轴承数据集上,当人为添加噪声信号的信噪比为0dB时,识别正确率从16.18％提高到了100％;在实验室实测数据集上,不仅训练时间下降了37.22％,而且识别正确...

为了寻求与实际更为符合的直齿圆柱齿轮磨损量计算方法,基于单双齿交替啮合和磨损后轮廓形状改变对齿间载荷的影响,推导了相邻2对轮齿在共同承担载荷时的动态载荷分配公式,得到了啮合轮齿的齿间动态载荷;基于Winkler弹性模型和轮齿啮合原理,获得了磨损量计算所需要的压力分布及啮合速度;基于Archard磨损模型,推导了齿轮的磨损量计算模型。算例显示：随着磨损次数的增加,磨损量逐渐增大;齿根处磨损最为剧烈,单双齿转换处的磨损有缓慢微幅波动;磨损与载荷耦合增加;在考虑载荷分配后,最大磨损量大幅减小。研究表明,计算齿轮磨损需考虑齿轮间动态载荷的分配问题。

以镍基合金GH4169为研究对象,开展了短电弧铣削过程的数值模拟研究。通过选用合适的高斯面热源、体热源以及热边界条件,建立了GH4169镍基合金短电弧加工温度场的数学模型,得到了短电弧铣削过程熔池形成、温度等值线及温度场分布规律。由温度等值线确定了短电弧放电通道与基体材料形成的3个区域（气化区、熔融凝固区、热影响区）。同时,在相同工艺参数下进行短电弧铣削工艺试验,利用红外热成像仪监测整个加工过程。通过FLIR R＆D Software处理热成像仪监测数据,并获取三节点的热循环曲线,其温度变化趋势与仿真结果吻合较好,由温度成像云图观测放电通道与基体形成的各区域范围与温度等值线基本吻合,验证了所建立模型的正确性,为短电弧铣削加工过程中去除特性、表面质量、微观形貌等基础问题提供理论依据。

针对制造过程异常原因复杂、基于传统控制图诊断分析困难等问题,提出了一种采用贝叶斯网络的制造过程异常诊断方法。利用过程异常诊断的先验知识,结合需要诊断的异常特征,构建基于贝叶斯网络的制造过程异常诊断模型。首先提取控制图异常征兆特征,建立贝叶斯网络的异常征兆节点和异常原因节点并进行关联;然后利用先验知识确定贝叶斯网络中的先验概率,建立贝叶斯网络诊断模型;最后根据控制图异常特征,利用诊断模型推理异常发生的原因。以汽轮机转子叶轮制造为例进行了诊断,验证了采用贝叶斯网络作为制造过程诊断方法的可行性。

为了更精准地控制翼板动平衡时平衡补偿质量，从而提高平衡精度，提出了一种新的利用翼板迎角变化产生不同升力和离心力来实现不平衡力补偿的动平衡方法。对翼板工作时所产生的升力和离心力进行理论分析，建立了翼板迎角与补偿质量间的数学模型。通过实验测试翼板迎角变化所产生的不平衡量，得到翼板迎角与所能提供的补偿质量间的数学关系。在8个不同的相位处添加不同试重作为失衡量，根据所得翼板迎角与补偿质量的数学关系，调整相应翼板的迎角进行失衡量补偿，完成转子动平衡。实验结果表明，基于提出方法设计的动平衡装置可平衡主轴任意位置的不平衡量，平衡能力可达1617．6gmm，在实验转速为560r／min时，可将不平衡质量降低94．21％。提出的翼板动平衡方法无需添加或去除质量便可完成动平衡，且提供的平衡量可精确控制，...

为了解决卷积神经网络权值往往只能随机初始化的问题，提出了一种卷积自编码器。以卷积池化过后的特征为权值，对反卷积核进行叠加，叠加步长为池化时的长度，将信号重构回原信号空间。以原信号与重构信号的差值最小为目标，对卷积核和反卷积核进行优化。进一步，编码特征可以作为新的输入，利用同样的方式进行编码，依次循环，最后给网络加上全连接网络和分类器，用少量带标签样本进行微调，形成具有复杂特征提取能力的深度卷积自编码网络。将该网络用于滚动轴承故障识别，将时域振动信号直接输入网络，在公共数据集——西储大学轴承数据集以及实验室实测数据集上均取得了比传统卷积神经网络要好得多的识别效果，例如在实验室实测数据集上将识别精度从0．799提高到了0．921。将底层提取到的特征通过反卷积核逐层重构，第...