为解决因采用手动控制阀门开度的方式对机械密封冲洗油站进行流量控制,从而导致的效率低下、精度不高等问题,研制了一套油站智能检测与控制系统。该系统采用基于计算机及可编程逻辑控制器(PLC)为核心控制单元的解决方案,实现了对系统运行参数、状态的远程实时监测与控制,满足了无人化工厂的建设要求,保证了冲洗回路中油压的稳定,降低了系统的故障率。

提出一种新型开孔梯形波带插件,目的是减少传统波带对流体产生的过高阻力,增加其Re数适用范围。建立相应的物理和数学模型,采用Fluent对其不同结构参数设定下的传热与流动特性进行数值模拟并对插件结构进行了设计优化,同时通过实验验证模拟结果并根据实验数据拟合出4000

关键词： 开孔梯形波带 数值模拟 传热性能 流动特性 点击下载

为了实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了一种基于能量的尺度空间经验小波变换(Energy Scale Space Empirical Wavelet Transform,ESEWT)方法,并将此方法应用于轴承故障诊断。首先使用尺度空间的方法对傅里叶谱进行自适应划分,得到各频带分界点;接着根据各频带能量筛选频带分界点,使其保留能量大于均值的频带,合并小于均值的相邻频带;然后在得到有效的频带分界点后,设计小波滤波器组,得到分量信号;最后对各分量信号进行Hilbert变换,提取轴承的故障特征频率。通过实验验证,ESEWT方法能够减少频带分界点,在一定程度上改善了频带破裂现象,并且能够精确提取出轴承故障特征频率,凸显了故障频率及其谐波成分,能有效的识别轴承故障。

磨削淬硬是利用磨削加工过程中产生的热、机械复合作用直接对钢质零件进行表面硬化的加工新技术。由于零件淬硬层深度对零件性能具有显著影响,因此对零件淬硬层深度进行预测具有工程实际意义。根据热源强度变化特点,将零件沿长度方向划分为切入区、中间区以及切出区并对热源强度模型进行优化。基于有限元方法,对磨削过程中的各区域温度场分布及瞬时温度变化进行仿真分析,并对零件的切入区、中间区及切出区的淬硬层深度进行预测。结果表明,由于加工过程中热源强度的变化,磨削加工后的零件两端均有未淬硬部分,中间区淬硬层深度最大且均匀。最后将零件淬硬层深度预测与实验结果进行对比,验证了热源优化模型的合理性和预测方法的有效性。

针对往复式压缩机管道频繁出现故障,影响正常运行的问题,提出基于管道振动分析的往复式压缩机机构优化方法,分析得出压缩机气体管道振动的原因为管道内的气柱共振和气流压力脉冲在管道处的冲击振动以及管道的机械振动。针对该问题,采用降低压力不均匀度、避免较大的气流脉动和调整管道结构固有频率避免机械共振的方法,实现对往复式压缩机机构的优化。实验结果表明,该优化方法可实现机构减振和压力不均匀度的有效优化,提升压缩机机构的进油量。

为了提高6-UPS并联机构的运动学精度,提出一种利用Levenberg-Marquardt算法(LM)对6-UPS并联机构进行标定的方法。首先用微分法建立6-UPS并联机构的误差模型;然后给定机构理论位姿,测量其实际位姿;构造位姿残差方程,采用LM辨识其实际运动学参数;最后用此参数修正机构的运动学模型。分别用Gauss-Newton(GN)算法和LM进行标定仿真,仿真结果显示LM的辨识效果较好。用激光跟踪仪和LM进行标定实验,标定后机构位置和姿态精度均提高了一个数量级,表明该标定方法能够有效提高并联机构运动学精度。

回传射线矩阵法(MRRM)是Pao和Howard等人在分析二维框架的动态响应时提出的。对于一维周期结构结构,其周期性结构排列的思想与回传射线矩阵法的单元划分思想较为吻合;采用回传射线矩阵法计算一维周期结构结构的传输特性曲线,经过单元的划分与节点的定义,建立对偶坐标系,在单元范围内求解对应的相位关系矩阵;节点处,结合外力源向量,根据力平衡关系以及位移协调关系得出单元关系矩阵;通过引入转换矩阵以及对总体关系矩阵的组装,建立总体结构的回传波矩阵。在此基础上求解线性方程组,可以得出结构的位移和内力。计算一维等截面周期结构对于轴向波的传输特性,并且与有限元分析法进行对比,验证该算法计算的正确性。

针对现有的自动上甑设备存在的机器人成本高、工作空间局限、对图像采集设备性能要求高等问题,设计了一款五自由度专用上甑机器人,实现了多工位之间的切换作业,摆头末端的三维准确定位及摆动高度差的补偿等功能,并利用MATLAB仿真验证了其工作空间。热像仪安装于可回转的铺料头上,采用多点图像采集再拼接的方法实现了甑桶料层表面温度信息采集;通过图像区域分块、阈值化处理和特征点匹配对两级筛选的方法对基于SURF算法的图像拼接方法进行优化改进,提高了图像拼接的实时性和准确性,最后用实验证明了改进方法的有效性。

针对传统车间信息不及时、不准确,过程不高效、不透明等缺陷,以车间生产过程中的实时定位和监控为研究内容;分析了智能车间的定位需求与RFID应用架构;利用基于RFID的定位跟踪技术,提出了一套在智能车间建设中的应用方案;开发了融合RFID技术的应用系统;设计了一种基于贝叶斯算法的K近邻改进算法。实现了对批量零件的数目统计和变动监控,对零部件在产线移动过程中的追踪,对车间工人的实时定位与管理。在一定程度上改善了车间手工统计、丢件缺件以及管理混乱等缺陷,从而提高了车间的信息化、透明化、高效化和安全化水平。

为了更好的利用与产品参数方面的客户需求数据,提出了一种基于布尔矩阵改进的Apriori算法对客户需求数据信息进行分析。首先,针对Apriori算法在每次由低维度连接生成高维度的候选频繁项集时都需要扫描整个数据库非常耗时的缺陷,利用布尔矩阵对其进行改进,把客户需求数据映射成布尔矩阵;其次,采用迭代和剪枝的方式,利用改进后的算法对客户需求数据进行分析,计算出满足设定支持度的最高维度的频繁项集,挖掘出客户需求信息之间的不确定性联系,为设计制造出满足客户需求的产品提供参考。通过分析,改进后的算法在计算的时间复杂度和空间复杂度方面更优;最后以某企业针对冰箱产品开展的客户需求调查结果为例,说明该方法的具体实施过程。