为准确地模拟磁流变液夹层梁在不同磁场强度及作用位置下的振动特性，获得其阻尼变化规律，对于磁流变液复合结构的动力性能研究具有重要意义。通过ABAQUS的Frequency与Modal dynamics振型分解求解方法，研究了填充两种磁流变液的双层铝条夹层梁在不同条件磁场作用下的自由振动特性。结果表明:采用振型叠加法可以简单、有效地实现对磁流变液夹层梁构件自由振动过程的模拟;基于Cohesive单元构建的磁流变液阻尼计算方法能够准确地获取磁流变液夹层梁在自由振动过程中的模态及其运动状态;通过对模拟结果的分析，可将结构阻尼和材料阻尼分离，达到深入剖析试验结果的目的。该方法可用于磁流变液复合结构在不同激振条件下的动力响应的模拟分析。

提出一种基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法。通过对完整齿轮、裂齿齿轮和缺齿齿轮3种齿轮工作状态的声信号进行小波分析并建立特征数据库,构建深度自编码网络与模糊推理系统相结合的诊断系统,实现了齿轮故障诊断与辨识。实验结果表明:这种基于声信号的故障诊断方法能够有效检测矿用齿轮箱的运行状况;与传统神经网络诊断方法以及奇异值分解诊断方法相比,该诊断方法对故障状态的辨识准确度分别提高了3.8%和8%。与传统基于振动信号的故障诊断方法相比,基于声信号的诊断方法对故障状态的辨识准确度无明显差别。表明深度自编码网络模糊推理系统同样适用于基于振动信号的矿用齿轮箱的故障特征提取与分析。