为揭示高频换向阀的阀口压力特性,降低压力损失,采用格子Boltzmann方法,并结合大涡理论模拟高雷诺数下的阀口流体流动。建立基于格子-大涡理论的高频换向阀格子模型,模拟阀不同尺寸参数下的阀口特性,得出进油腔体积和最大过流面积均对阀口压力有较大的影响,且对于一定的最大过流面积,开口度对阀口压力影响最大。结果表明格子Boltzmann方法具有准确、计算效率高等优点,可以应用于液压激振系统的分析研究。

针对冲击作用下加入吸能构件后液压立柱的液体冲击问题,对扩径式构件在不同加载下的变形行为和特性进行分析,建立基于LuGre模型的吸能构件能量吸收模型。基于液体冲击定解问题的一般方程进行吸能构件及立柱系统顶板来压液体冲击理论和仿真分析,得到吸能构件对立柱内液体冲击的影响规律。结果表明最大静摩擦力和库伦摩擦力对应吸能构件峰值承载力以及稳定变形阶段反作用力,鬃毛刚度和微观阻尼系数影响吸能构件弹性变形过度到塑性变形时的力-位移特性;随着扩径式构件的变形过程,吸能构件对立柱液体冲击的影响作用分为近似弹性、柔性让位吸能和刚性三个阶段。

利用非线性材料的本构关系,建立了非线性材料圆杆的扭转固有振动方程,然后采用傅立叶级数法求得了圆杆扭转固有振动的所似解,通过实例计算讨论分析了非线性材料圆杆的扭转固有振动特性。

基于结构可控性指标、粒子群-差分进化多目标混合群（MOHO）算法及分散控制系统结构随机响应求解提出了-种分散控制系统多目标优化设计方法,对结构分散控制系统的作动器位置、数量、控制器参数和子系统划分进行优化.利用结构可控性指标对作动器最优布置楼层进行确定; 利用多目标混合群优化算法对分散控制系统内各子系统作动器数量和控制器反馈增益进行优化;以随机地震激励下反映结构振动控制效果和控制策略优劣的双指标作为各子控制系统的优化目标函数.针对-12层框架结构,采用提出的分散控制系统多目标优化方法对多种分散控制方案进行有优化设计,并在实际地震动激励下,对优化结果进行时程验证分析,表明该优化方法是稳定、有效可行的,优化得到的分散控制系统较集中控制系统而言有更理想的控制效果.

提出了一种基于变分模态分解（VMD）和支持向量数据描述（SVDD）相结合的滚动轴承性能退化程度定量评估方法.针对采样时间长、采集到的信号数据点多时,信号中某些部分可能受到异常信号干扰的问题,首先提出了一种基于VMD和SVDD结合的特征提取新方法,将长信号分为多帧短信号,分别使用VMD方法分解短信号并提取各分量的奇异值组成特征向量,得到一组特征向量集,然后使用SVDD方法找到并剔除其中的异常样本点,求出剩余特征向量的平均值便可作为原信号的特征.特征提取完毕后,使用SVDD方法进行性能退化评估,以待检样本到训练得到的超球体模型球心的距离描述性能退化程度,并使用隶属函数将距离指标转化为与正常状态的隶属度作为性能退化指标,实现设备的性能退化程度的定量评估.使用轴承全寿命数据,并与以传统时域无量纲指标作为特征的分析结果进...

针对滚动轴承早期故障信息微弱,频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取故障特征的不足,提出变分模态分解(VMD)奇异值分解(SVD)联合降噪与FSWT相结合的故障特征提取方法,首先利用VMD故障信号自适应分解为若干本征模态分量(IMF),通过峭度准则选择包含故障信息最丰富的IMF进行信号重构,其次利用SVD对重构信号进行再次降噪,提高信噪比。最后对降噪信号进行FSWT,凸显故障信号的时频分布信息提取故障特征。仿真信号和实际数据分析结果表明,该方法有效消除了噪声的影响,能够清晰提取故障信号的特征频率,实现滚动轴承故障的精准识别。

根据变分模态分解（VMD）在信号处理上的良好特性与隐马尔可夫模型（HMM）在时间序列上的分类能力,提出了一种基于VMD分解与HMM模型相结合的滚动轴承磨损状态识别方法。该方法利用VMD对轴承各个磨损时期信号进行分解,进而计算VMD分解后各IMF的能量熵,依次提取轴承振动信号的各层IMF能量熵构成特征向量序列,每种状态随机选取20组（共80组）输入HMM模型训练,剩余的特征向量序列进行测试,通过对比对数似然概率值来判别磨损状态。实验结果表明该方法能够准确分辨出轴承的磨损状态,与EMD-HMM、谐波小波样本熵HMM模型进行了对比,验证了该方法具有识别性高准确性强的优点。

旋转机械设备变工况特点导致振动特征不稳定,给故障诊断带来很大困难这一问题。提出一种基于奇异值分解插值(Singular Value Decomposition Interpolation,SVDI)的变工况故障诊断方法,构建离散工况下的振动信号样本,通过奇异值分解将样本特征矩阵分解为奇异向量、旋转矩阵和特征均值,分别对奇异向量、旋转矩阵和特征均值进行插值,再重构实测工况下的特征矩阵,最后通过特征约简、模式识别方法进行故障诊断。该方法可在没有完备样本库的条件下估计出一定范围内任意工况的振动特征,能解决旋转机械设备变工况条件下的故障诊断难题。多种转速下的齿轮箱故障诊断实例证明了该方法的有效性。

混凝土材料的SHPB动态弯拉试验在试验技术方面还存在一定问题。按照应力平衡的假设,必须要知道三种应力波的具体值才能计算出应力和应变率。然而应力波沿试件纵向传播所需的时间比沿横向传播所需的时间短,当试件断裂时,透射杆上并不能测得应力波。根据Delvare等的研究,可采用无限长梁模型,得到弯矩的计算公式,从而计算出试件的强度和应变率。此外,在冲击弯拉试验中,试件受到惯性力的作用会对试验精度产生一定影响,因此有必要对试件所受惯性力进行讨论。试件在受到冲击的过程中只在部分长度内发生变形,定义该部分长度为有效长度,通过无限长梁模型的关系式推导得到有效长度的计算公式,并根据相关原理计算出试件受到的惯性力,计算出其真实强度。

滚动轴承早期故障信号中原始冲击成分容易被强噪声淹没,故障特征提取难度较大。针对这一问题,提出了多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)与Teager能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用MOMEDA算法对原始故障信号进行滤波处理,通过Teager能量算子增强解卷积信号中的冲击特征,对信号进行包络分析。通过对比包络谱中的主导频率与滚动轴承的故障特征频率判断故障位置,实现轴承的故障诊断。仿真数据与试验数据分析结果表明,该方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的实用性。