通过有限元软件和稳定性试验研究了碟形金属波纹管的内压稳定性，有限元分析得到的波纹管临界失稳内压值与试验值接近，失稳模态与试验结果一致，说明建立的有限元模型能够较好地分析碟形波纹管的稳定性，并利用有限元分析了波纹管几何参数对其稳定性的影响。根据EJMA标准中U形波纹管临界失稳内压的计算方法，得到了碟形波纹管平面失稳和柱失稳临界失稳内压的计算公式，公式计算结果得到了有限元的验证，具有一定的工程应用价值。

本文首先介绍了声纳信号检测性能理论模型，主要包括假设检验，接收机工作性能曲线和固定阈值法，然后结合蒙特卡洛理论，建立声纳信号检测性能的统计分析模型，并进行了仿真分析。

引言单分散球形二氧化硅颗粒性能优良，在催化剂载体、化工、医药和固体填料领域应用广泛^[1]，对其开发具有重要的实际意义。Kolbe^[2]发现在碱催化下，正硅酸乙酯在醇溶液中发生水解缩聚反应生成SiO2。Stober等^[3-4]发现用氨水作正硅酸乙酯水解反应的催化剂可以控制SiO2粒子的粒径，生成颗粒细小的SiO2，

本文利用德国朗德公司的振动及噪声虚拟测量系统及KSTLER公司的压电加速度传感器对某车型进行了振动测试。对其运行过程中出现的颤动进行了专门测量分析，针对颤动现象，运用自相关、互相关及自功率谱密度函数分析手段，确定车辆颤动加速度共振频率为11Hz。文章还从降低车厢声共振的角度提出铁路客车软卧车厢内的长、宽、高尺寸要尽量不相同。本文的研究成果可为高速铁道车辆的振动分析研究提供参考。

通过对某型加速度计测试系统现状的分析，设计了基于GPIB总线技术的加速度计测试系统，根据测试原理确定了数据采集系统的组成，根据加速度计的输出与其静态模型方程系数的关系，构建了加速度计性能分析平台，论述了测试数据的采集与处理方法、并利用Access数据库实现了数据的存储与调用。最后，利用MATLAB工具，建立了加速度计性能参数模型，并做出了相应的预测与差值估计。

本论文的主要目的就是设计一种基于DSP的模块化教育机器人硬件系统。该教育机器人是以智能小车为载体基于TMS320LF2407A微控制器的嵌入式控制平台及编程环境的一款开放式的机器人控制系统,以各传感器模块设计应用为核心,采用模块化设计思想进行设计,包括系统总体框架的设计、无线通信模块和系统电源、电机驱动硬件电路模块的设计。

为能同时分析特征大磨粒形态以及遮光面积百分比数据，以诊断被监测机器的磨损状态，将互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器、数字信号处理器(DSP)技术、复杂可编程逻辑器件(CPLD)技术应用到在线铁谱分析中，以此为基础研制了在线图像铁谱仪，实现了沉积磨粒图像的在线采集与自动识别。结果表明，使用该仪器可成功地采集到包含特征大磨粒的铁谱图像。对试验图像数据的分析证明了该仪器能较好地满足在线磨损监测的要求。

针对半桥IGBT集成驱动板上隔离电源及驱动板负载的特点,设计了一种两组磁芯共用一组高频全桥开关的DC-DC隔离电源。简洁的电路产生4路全桥驱动脉冲信号,无需隔离,实现了板上电源的紧凑设计,提高了功率密度。对关键信号的产生进行了仿真实验,结果表明,该电源电路简洁、高效、可靠,与IGBT半桥集成驱动板达到了良好的结合。

针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点,为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和三维奇异谱融合的诊断算法。通过VMD参数优化,利用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)提取模态分量的三维奇异谱参数分析,结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值,并建立完整的OVMD_MFDFA融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实,该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。

对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间,忽略最大预测可信时间而得到的仅包含有限离散振动幅值的预测,对具有周期震荡趋势信号的特征识别与寿命分析意义甚微。笔者从信息熵角度计算预测可信时间,在对振动时序局部均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)的基础上,建立基于KNN(KNearestNeighbor)非参数改进预测算法,从能量角度选择LMD主分量和影响权值,对主分量做相空间重构并构造预测序列,以最大预测可信时间为重构间隔,对不同特征模态相空间重构以实现对模型的变参数寻优;采用上述预测算法对2D12往复式压缩机轴承振动序列计算并提取故障特征分量,对比分析表明,该算法能较准确预测序列演化趋势并为寿命预测提供有效支撑。