针对一类具有未知外部扰动的多缸液压机,提出了一种基于模糊情感神经网络的反步滑模控制策略。首先,建立了包含集总扰动的多缸液压机的数学模型;其次,采用反步法与滑模控制结合,同时考虑系统的鲁棒性,利用模糊情感神经网络逼近集总扰动,给出神经网络权重的自适应律,形成新型的复合控制器设计方案;最后,利用Lyapunov方法分析了系统的稳定性。通过在多缸液压机上进行的数值仿真及对比,表明所设计的控制器可以实现对多缸液压机良好的位置跟踪和调平控制,并对外部集总扰动具有较强的鲁棒性。

根据矿用液压支架立柱在井下轴向和切向受力及易磨损的工作特点,对矿用液压支架立柱基材27SiMn钢的硬度和耐磨性进行实验探究分析,并利用激光熔覆技术对27SiMn钢表面改性。激光熔覆搭接实验在单道熔覆基础上,熔覆搭接第二道时,基材温度升高,实验条件与单道实验不同。在液压支架立柱基材27SiMn钢表面进行一系列激光单道熔覆实验,对比单道熔覆层厚度、摩擦磨损实验及硬度等检测结果,找到液压支架立柱基材表面搭接实验的合适参数。搭接处硬度高于基材3倍以上,搭接后熔覆层比基材更耐磨,实验结果满足实际加工工序需要,并为激光熔覆在液压支架立柱表面熔覆后加工处理奠定有效实验理论基础。

结合盾构液压推进系统结构特点,在多领域仿真平台Dymola上构建盾构液压推进模型。考虑到掘进过程中负载的多变性,设计了双模糊PID控制器,与PID控制的盾构液压推进模型进行对比分析,在此基础上,利用并行同步控制和主从同步控制策略,研究了盾构液压推进系统的位移和压力跟踪特性。结果表明:启动阶段,双模糊PID控制的启动推进速度平缓稳定;负载或速度突变时,双模糊PID控制下的液压推进系统均可实现推进速度和压力稳定控制,且速度和压力波动远小于PID控制模型,具有较好的压力和速度复合控制能力。通过对比四分区盾构液压推进系统的位移和压力跟踪特性,最大负载突变时,并行同步控制的位移跟踪偏差为0.68 mm,主从同步控制时为0.39 mm,降低了42.6%。由此可得,基于双模糊PID控制的盾构液压推进系统,采用主从同步控制策略具有更好的位移跟踪性能,可提...

综合考虑长直机翼的几何非线性和外挂与机翼连接处的结构非线性,建立了长直机翼带外挂系统的气动弹性力学模型。采用非定常气动力,根据Hamilton原理推导了长直机翼带外挂系统的运动微分方程,通过数值模拟研究了系统的气动弹性响应及其稳定性。结果表明:随流速的增加,系统呈现出复杂的响应,翼尖扭转角先后经历了极限环振动、拟周期运动、混沌运动、周期运动,最后系统出现屈曲现象。

在分析、对比目前市场上颗粒干冰制造机液压控制系统优缺点的基础上,设计了一种新型的基于PLC自动控制的颗粒干冰制造机的液压控制系统。该系统通过PLC对电比例液压泵流量、压缩雪花干冰主油缸行程和电磁节流膨胀阀充液时间参数的联合控制,不仅实现了颗粒干冰的全自动可视化生产,而且实现了颗粒干冰产能的无级调节,从而提高了产品的生产效率和竞争力。

以安装行李架后的某款SUV汽车模型为研究对象,基于协同优化算法,寻找最优的低阻低噪方案。先将降阻和降噪作为单独的2个子学科进行研究,分别寻找出影响气动阻力和气动噪声的关键因素,利用网格变形技术对行李架造型的关键部位进行参数化建立模型。然后通过CFD数值仿真模拟软件对选取的样本点进行计算,同时建立可靠的Kriging响应面模型。最后基于2个子学科的近似模型,构建协同优化模型寻找最优的低阻低噪方案并进行仿真验证分析。研究结果表明相较于原始汽车模型,单目标优化后的整车模型阻力与噪声分别降低了1.97%和17.99%;协同优化后的整车模型阻力与噪声分别降低了1.60%和14.92%,优化结果与仿真结果的误差分别为0.17%和3.67%,均在工程实际应用可接受误差范围内。

以湖北某烟厂除尘系统的进气口为研究对象,采用CFD软件Fluent和声学软件LMS Virtual.lab联合仿真建立带阀门除尘系统进气口模型,通过所建立数字化模型分析阀门气动噪声产生原因,探讨气体流经管内阀门产生气动噪声的特性,研究阀门开度对噪声的影响规律,并对阀门进行开孔结构优化。结果表明,除尘系统进气口的气动噪声主要集中于低频范围。阀门开度影响气动噪声的声压级,但不改变频谱特性,在30°~75°不同阀门开度下,阀门每增加15°,最大声压级下降差值分别为6.62、5.42、1.43 dB。最大声压级和声压级均值随阀门开孔的孔数增加而降低。在9孔情况下的声压级均值比无孔降低25.69%,相关结果可为基于多软件联合仿真在烟厂除尘系统进气口降噪设计提供参考。

针对气驱涵道风扇垂直起降动力系统的核心部件叶尖涡轮开展了数值模拟,掌握了低稠度小偏转角叶尖涡轮(具有高反力度特征)的气动特性和损失构成。研究表明:针对低稠度涡轮物理喉道消失、气流易分离的特点,提出低稠度小偏转角涡轮叶型。此叶型可构建气动喉道,在一定程度上弥补物理喉道消失带来的影响,其流动较常规低稠度涡轮得到了极大的改善,不存在明显流动分离,其效率为84.38%,能量利用率为70.13%,其损失构成和常规涡轮有所不同,叶尖泄漏损失高达54.15%,二次流损失为34.41%,叶型损失为11.44%。

多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)能够有效地揭示隐藏在非线性和非平稳振动信号中的多重分形特征,而液压阀磨损产生的泄露故障信号往往具有非线性、非平稳,且不同严重程度故障信号特征难以辨识,MF-DFA扩展了液压阀的特征提取及故障诊断方法。然而MFDFA去趋势多项式阶数选取的不恰当往往会出现欠拟合或过拟合现象从而产生新的波动误差。为此,提出了一种改进MF-DFA方法实现故障特征提取。通过建立低阶多项式信号轮廓去趋势拟合曲线和不同时间尺度固有模态函数(IMF)之间的相关性,选取最优的IMF模态分量的累计和将其作为信号轮廓的趋势项,进而提取分型谱参数特征。最后,通过随机森林分类器进行故障模式识别。实验结果证实了所提出的方法在电液换向阀内泄漏故障诊断中的有效性。

管件的椭圆度对于焊接质量和效率有着巨大影响,并且影响管件的残余应力分布,进而影响使用寿命。因此,需要设计一种体积小巧、适用于一定尺寸范围的集成式管内校圆机构,故提出一种管内液压校圆机构。为了提高管内液压校圆系统的控制精度,采用遗传算法优化模糊PID的控制方法。由于在校圆过程中需要多缸同时运动,采用误差补偿多缸同步控制方法。仿真结果表明:优化后模糊PID控制器相比于传统PID及普通模糊PID控制方法响应速度更快,超调量更小,更加精准快速地控制滚轮的位置,误差控制在0.1%~0.2%。多缸同步控制响应速度快,控制精准,能够实现对管道的精准校圆。这种模糊PID液压校圆机构提高了校圆质量,为管内校圆机构设计提供新思路。