针对并联机床在不同位姿下因刚度、振动响应等因素造成的铣削过程不稳定问题,以6SPS型并联机床为研究对象,通过分析铣削参数,提出一种变进给速度优化方法。采用各推杆的总伸长量及标准偏差对位姿进行描述,将进给速度转化为进给倍率,建立进给倍率关于推杆总伸长量及标准偏差的数学模型,并采用不同的铣削路径、参数、刀具,分别进行两组实验方案下的恒进给与变进给速度的铣削实验。实验结果表明实验方案一、二中恒进给铣削振动均方根变化范围比变进给铣削分别扩大179倍、8.5倍;实验方案一恒进给铣削表面质量差异明显,而变进铣削表面质量比较稳定。所提变进给速度优化方法有效提高了并联机床的铣削稳定性。

为了解决机械设备轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、检测速度慢、模型精度和特征提取泛化能力不足的问题,提出一种滚动轴承表面缺陷识别网络模型YOLOv5s-CDOD。在卷积操作前,使用B-ConvNeXt网络平衡模型的精度和复杂度,保留轴承表面小目标缺陷的特征,同时提升模型的泛化能力;通过将YOLOv5s网络中的传统卷积模块替换为具有二次深度过参数化卷积的卷积(DOD-Conv)模块,在不增加模型参数的情况下,提高模型的识别精度和速度;最后,在特征处理阶段,使用VariFocal Loss损失函数,增加模型对正样本目标的学习,对轴承小目标缺陷的检测精度进一步提升。实验结果表明与原YOLOv5s网络相比,优化后的网络参数量减少了10%,使得模型的检测速度明显提升;同时,所提模型的平均检测精度达到了94%,对轴承表面小目标缺陷的识别率也有所提高。

针对滚动轴承振动信号易受外界噪声干扰、传统的故障诊断方法难以提取故障特征以及准确率低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和卷积神经网络结合支持向量机(CNN-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用EEMD算法对原始振动信号进行分解得到本征模态函数(IMF)分量,再由相关系数筛选最佳分量进行信号重构,得到降噪后的振动信号。将重构降噪后的振动信号转换为二维特征图输入卷积神经网络进行训练提取特征。最后将提取到的稀疏代表特征向量输入到支持向量机进行故障分类。实验结果表明所提方法能有效降低噪声干扰,便于提取故障特征,与传统的故障诊断方法相比准确率更高,诊断速度更快。

介绍了液压传动实验设计的必要性，阐述了所设计实验的特点：采用传感器和数据采集系统对数据进行测量和分析处理，采用FluidSIM仿真软件对实验回路进行仿真，既能增强学生设计液压回路的能力，又能以弥补某些实验数据不易测量的不足，并总结了设计实验取得的良好效果。

在分析YBC-2型飞机地面油泵车设计要求和基本回路的基础上，采用通用多路阀，并配以专用控制阀和简单电子控制系统，设计了单系统双输出液压系统，为今后飞机地面油泵车液压系统开发提供了参考。

在设备既定的条件下，为了适应品种繁多的工程塑料、形状和精度要求各异的制品加工，尽可能地发挥设备效能，必须调整注射机的结构参数和工艺参数，可采用的措施包括：通过远程调压阀或溢流阀来调节注射压力，调节锁模力，采用注射速度分级控制，采用进油节流调速回路调节合模速度，控制塑料塑化状况，在保证质量的前提下尽量缩短工作循环时间。

介绍了全液压转向系统的构成，阐述了液压转向系统油路状态，对比分析了定量泵、恒压泵和负载敏感变量泵全液压转向系统的特点，完成了WJ？7FB多功能铲运机恒压闭芯无反应转向系统的设计。

数控机床液压系统出现无压力输出故障的原因较多因此分析和排除液压故障需要逐步分析有目的、有方向地缩小可疑范围确定区域、部位直至找到故障元件并排除。作者分析了THMC6350卧式加工中心液压系统产生无压力输出故障的原因并提出了解决措施该故障案例并不常见仅与机床相关部件装配有直接关联产生的原因概率较小但处理结果值得借鉴。

以实际尺寸的TBM推进机构液压支链为分析对象，基于液压油的可压缩性，在液压油缸内模拟填充一定体积的液压油，通过HYPERMESH软件建立求解刚度及受力情况的有限元模型，得出刚度变化规律及应力集中区域，由分析图可得出液压油压缩引起的杆长误差变化值，为盾构机在施工过程中调整其运动姿态提供参考依据。

圆木正面吊运机的工作装置主要由抓具和臂架组成 其工作环境十分恶劣 装卸动作变换频繁且负荷较大 在多变载荷和复杂工况的共同作用下 工作装置很容易出现故障.对其液压系统典型故障进行诊断、分析和排除 对保障其使用性能和提升产品质量具有十分重要的意义.针对3 例作业现场常见故障 结合液压系统的工作原理 详细分析了故障排查过程 为解决该机种的同类故障提供参考.