为了提高油膜承载力、改善润滑效果、优化织构化表面的摩擦学性能,研究不同黏度润滑油下网状织构的润滑性能。设计4种不同凹槽宽度的网状织构,通过测量接触角、油膜承载力以及摩擦因数,得到不同转速、不同黏度润滑油下4种网状织构的油膜承载力以及摩擦因数的变化规律。实验结果表明:在4种织构中,凹槽宽度为0.4 mm的网状织构润滑性能最好,在设定的实验条件下,最大油膜承载力为0.52 N,最小摩擦因数为0.019。此外,接触角测量实验表明凹槽宽度为0.4 mm的网状织构表面疏水性能更好,有比较好的成膜能力,使得织构表面动压承载力有比较大提升,摩擦因数也更小。比较不同黏度润滑油和不同转速下网状织构润滑性能,黏度越大的润滑油,油膜承载力越大,润滑效果更佳。同时,油膜承载力随着转速的增大而增大,在润滑油黏度较高时这种影响更为显著。

现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复杂的应变—微小泄漏量关系简化至可直接读取。主要内容是利用液压油传感器,提供给微小内泄漏一个缓冲部位,减少压力影响,同时连接液压油收集部位和PC端,构成整个监测系统对数据进行采集和处理,最后再利用TensorFlow实现无需人工的液压缸内部微小泄漏量监测。结果表明,结合液压油传感器和TensorFlow,提取原始数据并处理最终数据,可以监测液压缸微小内泄漏量,为液压系统的微小内泄漏量的监测提供了研究思路。

大型AGC伺服液压缸结构复杂、价格昂贵、维修成本高,故障模拟代价巨大。为解决大型液压缸实际工作过程中故障数据难收集难处理的问题,提出利用仿真模拟液压缸模型,从中提取故障数据,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来优化BP神经网络处理数据的故障诊断方式。运用仿真软件AMESim建立对应的液压缸仿真模型,通过改变仿真参数模拟出液压缸5种故障类型,获取故障数据。分别用传统的BP网络和经过遗传算法优化后的BP网络进行训练和测试。测试结果表明,GA-BP神经网络比传统BP神经网络测试误差小、预测精度高,能够准确实现故障诊断。该方法也为大型液压缸故障诊断提供了一种解决思路和方法。

针对间隙密封液压缸，采用CFD技术对不同结构的间隙内部流场进行仿真分析，得出流场分布及速度分布，并计算出液压缸的泄漏量，以寻求间隙密封液压缸的最优结构。液压缸的泄漏量随活塞速度、间隙的增大而增大，在加工精度允许条件下，可通过减小间隙来减小泄漏量。

自动垂直钻井工具的单柱塞泵是由安装在近钻头处钻铤上的驱动轴承及浮动套组成，作用是将钻铤机械能转化为系统所需液压能。该文指出了单柱塞泵工作的前提条件，通过建立系统的理论模型，提出对驱动轴承曲线进行修改的设计思路，利用MATLAB／Simulink软件仿真得到曲线修改后的泵出口流量图。结果证明，在同样狭小的空间内，椭圆形轮廓曲线优于偏心圆轮廓曲线的性能。

分析热轧平整定位辊原电气传动系统缺点,并设计了相应电液比例控制传动系统,有效解决了原系统不足之处.

论述现有液压缸(马达)试验台存在的一些弊端,对采用比例压力控制技术的试验台进行研究,包括液压系统原理设计、分布式结构设计及液压试验台的计算机辅助测试技术.结合传统的CAT设计技术,引进ActiveX控件技术、动态链接库DLL技术及虚拟仪器技术进行液压缸(马达)试验台设计.

将虚拟样机技术应用到液压设备的设计中,研究和开发了液压设备虚拟样机设计平台,并在攀钢冷轧伺服油缸的试验台虚拟样机设计中得到检验.

针对某炼钢厂宽板坯连铸机结晶器电液伺服振动系统故障频繁、三级电反馈伺服阀工作寿命短的问题文章从液压系统设计、元件选型、工作环境等多方面着手进行了可靠性评估发现所选用电液伺服阀与环境不适应是故障主要原因并针对性地进行了替代改型和系统优化使结晶器振动系统恢复正常生产可靠性提高。

针对目前工厂广泛使用的高压除鳞喷嘴，应用前处理软件Gambit建立其内部流场的三维模型，采用Fluent软件提供的Laminar层流模型对不同结构参数的喷嘴内部不可压缩、稳态、层流流场进行了数值模拟，并分析了各参数对其流场速度分布、压力分布和出口轴心速度的影响。仿真值与理论计算值十分接近，数值模拟结果表明，喷嘴收缩角和直径对其内部流场影响较大，而扩张角对其内部流场影响相对较小，但各参数都存在最优值，且各参数之间也存在着最优搭配使射流打击效果最好。