应用STAR-CD流动分析软件和PISO算法,采用滑移网格和多重旋转坐标系技术,全流场计算了旋转叶轮和叶片扩压器耦合的非定常流动.获得了不同时间周期的速度和压力分布,预示了叶轮和叶片扩压器相互干涉的重要流动特征.通过计算发现了以往采用单流道计算所不能发现的流动现象:由于蜗壳的存在,使得每一个流道内的速度和压力分布是非对称的,并随时间的变化而变化.因此,在叶轮机械设计中,要全面和整体地考虑叶轮、扩压器和蜗壳之间的相互关联和耦合及相互间的影响与反影响,不能孤立地分别研究.

ＯＣ曲面活塞以其优良的性能在内燃机上获得了广泛应用。作者所在单位研制开发了振动与数控技术引结合的ＯＣ曲面活塞数控加工车床，为了提供改进设计的理论依据，对加工系统进行了动态试验和结构改进，使系统的动态性能有了明显的改善。

在高温空气加热矩形窄缝通道（高1min、宽20mm和高2min、宽20mm）实验的基础上，对其水一水蒸气汽液两相流中的泡状流向弹状流转化进行了理论研究．在漂移流模型的基础上得出了泡状流向弹状流转化的流型转化准则，并与实验数据进行了初步比较，二者符合较好．研究发现：在此实验条件下，泡状流向弹状流转化时的空泡份额值要大于以前研究文献中给出的值；转化时空泡份额的值会随着热流密度的增大而减小．研究的结果对于反应堆换热元件的设计和运行以及安全分析均具有重要的意义．

为解决现有液力变矩器机构变量优化设计中采用分步优化方法存在的问题,通过对比台架试验数据确认了三维流体仿真结果的准确性,运用正交试验、通过全流道流体仿真得到了起动变矩比、最高效率和最高效率工况下泵轮扭矩系数;采用方差分析法研究了机构变量间的交互作用对液力变矩器性能影响的显著性,在考虑交互作用的基础上建立了五元三次响应曲面模型且应用多目标遗传算法进行了优化。研究表明机构变量间交互作用显著影响着液力变矩器的性能,采用机构变量综合优化方法优化后,起动变矩比提高了0.336,最高效率提高了2.1%,最高效率工况下泵轮扭矩系数提高了0.306×10-6 min2r-2m-1。

针对液压滑阀阀体沉割槽内液体流速不同会产生径向卡紧力的问题,利用CFD软件对某滑阀沉割槽处阀芯台肩所受径向压力分布进行研究,同时,根据滑阀内部流道的结构特点,结合理想流体伯努利方程,建立了沉割槽处阀芯台肩上压力分布的数学模型,并且通过实验验证了模型的准确性,分析了沉割槽尺寸及流量对阀芯径向压力分布的影响。研究表明：阀芯台肩上径向压力分布不均匀,且压力值随入口流量、沉割槽深度和宽度呈二次多项式函数关系上升;随压力点位置从远离出口位置至靠近出口呈平方关系下降;当阀口开度为0.5mm、流量为40L/min时阀芯台肩径向卡紧力为4.2N,是流量为10L/min情况下的16倍,且沉割槽深度减半后,卡紧力增至14.47N。最后,提出了一种偏心沉割槽结构,仿真结果表明,入口流量大于40L/min时,偏心沉割槽结构中径向压力分布的不均匀度比传统同心结...

针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参数调整方法,提高了基因粒子群算法的优化性能。分析了所提方法的全局、局部搜索能力以及收敛速度,开展了不同状态滚动轴承的故障诊断实验和测试,并与基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法进行对比。实验结果表明,所提方法对正常、内圈故障、外圈故障以及滚动体故障轴承的诊断准确率均能达到100%,相比于基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法,最高将分类正确率提高了28.57%、分类离散度提高了268.58%,证明了方法的有效性和准确性。

充分考虑拉压强度比和中间主应力系数,根据俞茂宏统一强度理论推导出在外压强下闭端、开端和平面应变套管弹塑性极限外压强的统一算法。数值仿真显示：随拉压强度比的减小和中间主应力系数的增大,弹性极限外压强增大;开端套管的弹性极限外压强最大,平面应变套管的次之,闭端套管的最小;塑性区的半径随外压强的增大而增大;当外压强增大时,套管由弹性状态进入弹塑性状态,塑性区的半径逐渐从内半径扩展到外半径;塑性极限外压强随拉压强度比的减小而增大;随外内半径比的增大,在同样的统一强度理论参数下,闭端、开端和平面应变的塑性极限外压强之间的差异增大，且塑性极限外压强大于弹性极限外压强；塑性极限外压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为4％～9％，而国际标准化组织样板数据与试验测试值之间的相对误差为12％～25％，...

针对强背景噪声下的滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种融合遗传算法品质因子参数优化、子带重构共振稀疏分解(RSSD)和小波变换的故障诊断方法。该方法以滚动轴承早期故障振动信号RSSD低共振分量峭度指标作为目标函数,利用遗传算法对品质因子参数组合进行优化选择。依据能量分布占优原则对低共振分量进行主子带重构、减少噪声干扰且增强故障信号冲击特征。借助小波分析局部优化和多分辨的特性,对重构低共振分量进行多尺度小波分解,提取轴承故障特征且深度挖掘轴承故障特征信息。通过滚动轴承的2种不同类型故障诊断实例表明,与一般RSSD方法相比,该方法具有更强的削弱背景噪声影响、凸显微弱故障特征的能力。

针对轴承早期磨损故障预警难的问题,提出了一种采用符号时间序列分析的轴承早期微弱故障预警方法。首先对轴承振动信号进行相空间重构,其次利用聚类的思想对相空间进行分割,对分割的子区间赋予唯一的符号,从而将振动信号转化为符号时间序列,最后通过Lempel-Ziv复杂度对符号时间序列进行定量分析。以Duffing方程为研究对象,验证了该方法对于动力学结构表征的精确性,表征精度可达95.85%;与常规的符号时间序列分析方法相比,所提方法对动力学结构表征精度更高。利用该算法对于动力学结构变化的敏感性特点,将其应用于轴承状态监控中,试验结果显示算法可以发现轴承早期微弱磨损故障并实现全寿命性能衰退的监控。

基于逆向工程设计方法,提取具有优良气动性能和低噪声特性的长耳鸮翅膀展向40%截面位置处的翼型进行仿生重构,并将其应用于窗式空调用离心风机叶片的叶型改进中。采用数值计算方法研究了仿鸮翼翼型叶片4种不同中弧线分布方式的降噪效果,对最优设计风机的气动性能和噪声进行了试验验证。与原型相比,仿生翼型叶片按照单圆弧中弧线分布设计的离心风机降噪效果最好,在风量基本保持不变的同时风机噪声下降了1.3dB。风机内部流动及其噪声特性的数值模拟结果表明：仿鸮翼叶片的应用可减少叶轮流道内的低速分离区域,有效抑制通道内旋涡流的产生和发展,同时减弱叶轮与蜗舌间周期性的非定常相互作用,降低叶片前缘区域和蜗舌区域的压力脉动,从而有效降低空调用离心风机产生的气动噪声。