为解决数控铣削加工参数的高效优选问题,以DMC60H机床为研究平台,以某航空企业发动机壳体类零件为研究对象,建立基于Web的数控铣削参数优选模型。此模型主要采用反向传播(BP)神经网络建模,通过优选算法,反复训练,有效解决了一定加工条件下铣削参数高效优选问题。验证结果表明,所开发基于Web的数控加工铣削参数优选模型预测精度高,很好地实现了企业数控铣削参数的网络化优选查询。

用心形曲柄机构代替导杆机构的曲柄,借助于标准心形线的尖点得到间歇运动机构。该机构具有强急回运动特性。分析了心形曲柄导杆机构的运动特性,讨论了中心距对机构运动特性的影响,给出了心形曲柄导杆机构综合的基本方法以及导杆的最小长度计算方法。

为了提高大型飞机电缆故障识别效果,提出了基于深度学习算法的大型飞机电缆故障识别方法。首先利用S变换方法获取大型飞机电缆信号的复时频矩阵,利用熵和奇异值分解理论提取复时频矩阵的特征向量,将特征向量作为深度学习网络的输入、大型飞机电缆故障作为输出;然后采用随机梯度下降法更新深度学习网络的权重参数、偏置参数,从而建立大型飞机电缆故障精准识别模型;最后对大型飞机电缆故障识别实例进行了分析,分析结果表明,在含有白噪声的情况下,深度学习算法的电缆故障识别精度仍高于99%,识别误差控制在有效范围内,具有较高的实际应用价值。

针对复杂装配模型干涉检查效率低的问题,设计了一种基于特征识别和多进程并行的快速干涉检查方法。首先建立常用紧固件模型库,采用特征识别技术快速排除紧固件螺纹干涉。其次,在后台服务器建立多进程并行处理机制,将检查对象分组并分发到多个进程中同时进行干涉检查,显著提升了检查效率。最后,基于CREO开发了INTERF干涉检查工具,以3个大型装配模型为例进行了干涉检查对比测试,验证了方法的有效性。

针对常见试验机平面气密框纵横式筋条分布结构形式导致结构质量较大等问题,对某试验机机头平面气密框进行联合优化设计,寻求更优的筋条分布。利用形貌优化技术获得受均布压载时最大法向刚度的筋条分布形式,并利用弯曲强度约束对径向筋条尺寸进行优化,最后利用拓扑优化技术进一步确定周向筋条分布以满足最大变形约束要求,实现了在满足预定强度、刚度约束条件下使筋条总质量减轻31.71%。

针对传统自动变速器挡位决策系统人机交互较差的问题,提出了一种基于深度残差网络的智能换挡控制策略。将节气门开度、车速及加速度输入多个自编码器对神经网络的权重进行无监督地预训练,重组自编码器的隐藏层并加入残差连接建立起深度残差网络。利用实车数据对深度残差网络进行微调,建立起基于深度残差网络的智能换挡控制策略。实验结果表明,相比基于传统人工神经网络的方法,该策略在实车工况下挡位识别率更高,为99.4%。

RV减速器作为工业机器人关节运动精密的传动机构,对机器人完成目标任务有非常重要的作用。以摆线轮作为研究对象,介绍RV减速器的传动原理以及结构组成。通过对标准理论齿廓摆线轮曲线参数方程的研究,简化参数方程表达式,并用SolidWorks进行了参数化建模。采用熔丝堆积快速成型的方法制造的摆线轮三维实物样件,表面精度和样件尺寸精度高,有利于后期为RV减速器各个零部件的研发提供可行性的帮助。

通过Hypermesh和ABAQUS,对某汽车动力总成惯性参数测试台支架的固有频率和静力学进行分析,由于其固有频率较低,在受到外部激励和在测试时因下摆盘摆动而产生摆动激励时,测试台可能会形成共振;根据称重法的原理,重新设计了新的测试方案并对支架进行优化设计,分析结果显示优化后支架的前10阶固有频率有明显提高,同时静力学分析结果满足使用要求。

雷达关键承力结构的轻质高效化是雷达结构设计的发展趋势。拓扑优化作为一种先进的设计手段,能够优化结构的材料分布,实现结构的轻量化设计。采用有限元法对某型雷达安装平台结构进行仿真分析,并通过拓扑优化技术对其进行创新设计,采用分步优化策略,对安装平台结构进行了创新构型设计。对优化后的结构与初始设计结构进行了性能对比,创新构型在整体减重16%的条件下,实现了各个工况下刚度性能的提升以及各阶模态频率的提升。

当同步发电机转子停在特定区域时,传统的初始导通方案使得静止变频器输出转矩小,导致同步发电机启动失败。分析了同步发电机静止变频系统原理及输出转矩,提出了一种基于双重分区的静止变频系统初始导通方案,使静止在任何位置的发电机转子受到正向的驱动转矩最大,保证发电机初始正向转动且加速平稳。为解决传统的控制方法不能使直流电流在发生脉冲换相后快速上升并维持稳定的问题,提出了整流电路导通角前馈控制和电流闭环控制策略,并进行了RTDS仿真。仿真结果显示,所提控制策略提高了低速阶段发电机启动的快速性和平稳性,验证了静止变频系统低速阶段控制策略的正确性和有效性。