针对稳态液动力影响电液比例溢流阀调压精度的问题,建立了内流式滑阀液动力数学模型,基于CFD仿真平台,构建了考虑配合间隙的滑阀模型,并搭建了试验平台以验证模型的正确性,研究了不同配合间隙对滑阀稳态液动力的影响。结果表明考虑配合间隙的滑阀模型与试验测试结果有很好的一致性;溢流阀在工作过程中,阀口开度与配合间隙非常接近,随着压力升高,阀口开度变小,射流角接近20°;随着配合间隙增大,阀口开度变小,射流角变大;配合间隙在一定范围内,液动力随着间隙增大而增大,当达到临界值后,配合间隙对液动力的影响变小。

针对影响高压螺纹插装式溢流阀不同性能间的结构参数存在耦合、难以进行综合性能优化的问题,提出一种多目标粒子群算法对其综合性能进行结构优化。基于高压螺纹插装式溢流阀的结构特征建立启闭特性、调压偏差和稳定性数学模型,基于一阶灵敏度分析结构参数对其动态响应的影响规律,根据结构与性能间映射关系,以开启率、调压偏差、稳定性、动态响应性性能提升为优化目标,以耦合结构参数为变量,建立综合性能优化模型,通过粒子群算法以Pareto集的形式得到耦合结构参数最优解。实验结果表明优化后的高压螺纹插装式溢流阀压力振摆降低22.7%、开启率提高1.5%、压力流量梯度降低14.58%、阀前压力超调量降低14.1%、响应时间缩短9.52%。

建立了板带轧机液压AGC系统的动态模型，研究了系统参数变化对轧制厚度及系统动态品质的影响。结果表明，所建立的动态模型简单且利于分析轧制过程中各种因素对最后轧制精度的影响，为系统的优化设计提供了基础。

运用人工智能提高电液伺服间的故障诊断水平。研究伺服阀静态特性曲线和伺服阀状态的对应关系，在特性曲线上提取状态特征参数作为人工神经网络样本，把训练好的神经网络作为专家系统的知识库。状态特征参数提取方法能提高训练样本的质量。利用两级BP网络建立的伺服阀故障诊断专家系统已成功应用于液压AGC测控系统，并具有推广价值。

以PID控制器为基础,辅助以神经网络的自学习、自适应能力,将神经网络和PID控制融合为一体,设计出一种神经网络PID控制器,应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统,仿真结果表明,能有效改善系统的动态品质,并具有良好的适应能力。

在测量全息面三维声强和均方声压的基础上,根据平面上二维切向有功声强与复声压相位间的关系来间接获取复声压的相位,结合测得的均方声压,得到全息复声压;根据全息面上微粒法向振速的叠加原理和波数域的Euler公式,推导出基于单全息面三维声强测量的声场分离公式,将全息面两侧声源各自在全息面上产生的声压分离开来.在全息面两侧均有声源的情况下,实现噪声源的识别与定位,克服了近场声全息(NAH)和基于声强测量的宽带声全息(BAHIM)的应用局限性.数值仿真的结果证明了该技术的可行性和有效性.

提出了一种基于静电驱动的新型谐波微电机,描述了该微电机的基本工作原理。给出了微电机中静电场力的静态分量、动态分量和简谐电压激励下的载荷。将受迫振动的位移解表示为柔轮自由振动振型的级数形式,进而把按照Donnell壳理论建立的控制微分方程予以化简。利用壳体振型的正交性,确定了简谐电压激励下系统的动态响应,并总结了其规律。最后,分析了系统在电压激励下的共振特性,以及随主要系统参数的变化规律。

困油现象是由齿轮泵自身工作原理造成的 ,它直接影响着齿轮泵的工作性能及寿命。通过对齿轮泵工作原理的分析 ,提出一种降低齿轮泵困油压力的新方法———卸荷降压槽法 ,并对其工作原理及作用进行了分析。卸荷降压槽适合于在小侧隙、无侧隙齿轮泵中与卸荷槽配合使用。

为获得节流调速系统在不同工作状态下的瞬态特性,对进油、回油节流阀节流调速系统进行了数字与实验研究。建立了系统流体流动和各部件受力相互作用的动力学模型,仿真分析了系统参数——节流阀通流截面积At、负载F和油液体积弹性模量E对节流调速系统的动态特性影响;讨论了进油、回油节流阀节流调速系统的动态响应特性;通过试验验证了所设计的动力学模型的正确性。其研究方法可为设计液压系统时选择调速系统参数提供借鉴和参考。

开发了非正弦振动波形和计算机控制的电液伺服系统 ,用于提高拉坯速度和铸坯的表面质量。利用 C语言和汇编语言编制了界面友好的计算机控制软件 ,推导了液压伺服控制系统的数学模型。在半板簧结晶器振动试验装置上 ,模拟了小方坯连铸机的非正弦振动。研制的液压伺服控制系统响应速度快、控制精度高 。