为了分析高速空化条件下的水静压轴承的静态特性，基于Launder-Sharma模型和空化蒸汽泡的体积分数方程及动力学方程，建立了一种考虑空化两相流的低Re数混合k-ε模型，将理论模型应用于水静压轴承的静态特性研究。结果表明，转速、供水压力等物理参数不仅影响着水静压轴承的水膜压力、承载力、偏位角和摩擦功率等，而且直接影响着水静压轴承的空化程度，即气泡的浓度分布。空化气泡主要出现在水腔之间的负压封水面及小孔节流器附近；水腔内存在显著的漩涡流，原因在于轴颈表面作高速旋转运动，使得腔内高速水流冲击弧形水腔壁面形成漩涡。

针对大多数制造业生产过程中对产品质量只注重问题处理,忽略挖掘问题潜在原因,造成质量分析滞后、质量信息利用不充分的问题,引入事先预警的理念,利用决策树C4.5算法,对大量生产加工数据进行挖掘,建立制造质量分析模型,运用该模型挖掘质量数据中潜在的质量影响因素,找到影响生产的关键因素。文章以滚齿加工过程累积的质量数据来训练检测模型,试验表明,所建模型对数据分类准确率高,满足企业需求,为企业持续改进质量提供决策支持,降低了生产的不合格率。

为满足多品种、小批量生产方式的电梯零部件企业对产品制造过程质量可追溯性的需求,在分析了电梯零部件实际生产流程中及其存在的问题的基础上,提出了基于二维码和RFID（无线射频识别）技术的离散产品工序质量数据实时采集以及质量可追溯的方法,并把批次管理的思想引入车间的工序控制中,构建了一种新的电梯零部件生产流程管理和质量追溯模式。在此基础上,设计开发了基于RFID和二维码技术的系统模型,并在某企业得到成功运用,实现了产品的实时跟踪与质量追溯。

为了研究圆环面包络圆柱蜗杆（即ZC1型蜗杆）副的动力学特性，分析了不同类型的蜗杆之间承载能力以及变形间的关系。利用有限元法，建立蜗杆副的动力学分析模型，在啮合瞬间进行瞬态动力学分析。首先，根据建立的蜗杆副的动力学模型，进行瞬态动力学分析，得到蜗杆副的接触应力、等效应力以及总变形。其次，对ZC1型蜗杆副与盘形锥面包络圆柱蜗杆（即ZK1型蜗杆）副的瞬态动力学性能及变形情况进行比较分析。结果表明蜗杆副的应力、应变云图表明，啮合瞬间，蜗轮蜗杆至少同时啮合5对齿，可以清楚地看到最大应力在蜗杆螺旋线靠近中心附近；同等条件下，蜗杆副的接触应力较ZK1型蜗杆副减小超过23%；ZC1型蜗杆副的最大等效应力为ZK1型蜗杆副的84.5%；ZC1型蜗杆副较ZK1型蜗杆副具有较强的承载和抗变形能力。研究结论为ZC1型蜗杆在减速器等...

针对数字化工厂背景下制造企业机加工车间存在的数据实时采集难、质量异常状态分析与诊断不及时等问题,提出了集质量数据采集—分析—诊断—调整于一体的面向数字化工厂的动态过程在线质量控制方法。该方法综合运用SPC、神经网络、专家系统等理论与技术,建立工序质量在线控制系统,并对其中面向数字化工厂的质量数据在线采集方法、基于SPC和神经网络的工序质量智能诊断方法以及基于专家系统的工序质量调整方法进行了详细分析。最后,以某电梯零部件企业的机加工车间为例,验证了该多品种小批量动态过程在线质量控制方法的可行性和有效性。

针对某电梯零部件制造企业对产品制造过程质量可控性的要求,结合电梯零部件生产企业多品种、小批量的生产特点,提出基于SPC（统计过程控制）和神经网络的电梯零部件工序质量控制方法。将加工件的质量相关数据采集到MES系统中,再根据质量数据绘制出加工件的x-R控制图（均差-极值）,然后建立用于控制图模式识别的神经网络模型,并使用遗传算法对神经网络的参数进行优化,使网络误差达到最小。在正确的识别了控制图模式后,可实时的监控生产过程中存在的问题并予以处理。最后,通过实例验证了基于SPC和神经网络的多品种小批量机加工车间工序质量控制方法的可行性。

针对柔性作业车间调度问题,提出了改进的人工蜂群算法。算法采用基于混沌序列思想、SPT启发式规则和随机方式三种方式共同产生初始种群以保证初始解的质量。针对算法的搜索过程,引入相似度概念将种群分为先进和后进两个群,并针对两个群特点分别采用搜索范围不同的搜索策略以加强寻优性能;采用锦标赛选择策略代替原算法的轮盘赌选择方式以改善过早收敛现象;根据局部解特点,改变原来的未变个体的替换方式,采用按一定比例替换具有相同最优值的个体,保留当前最优的同时,又具有跳出局部最优解的能力。最后通过标准实例求解并与其它论文结果对比,证明了该改进算法的有效性。

分析了滚筒洗衣机振动的原因以及现有的减振技术，讨论了传统的滚筒洗衣机的减振技术。根据现机减振技术的局限性提出了新的减振技术以及虚拟样机技术在滚筒洗衣机振动研究中的应用，并对滚筒洗术的发展趋势提出了展望。