研究了在曲线平面内受到简谐激励力作用下的悬垂缆线的非线性振动。用Hamilton原理导出悬垂缆线面内运动的非线性偏微分方程。通过假设悬垂缆线的挠度曲线，运用Galerkin方法将偏微分方程转化为常微分方程。用多尺度法研究悬垂缆线的主共振、超谐波共振和次谐波共振，得到了系统的定常周期解，平均方程和幅频曲线。研究了非线性对幅频曲线的影响和定常运动的稳定性。研究表明，由于非线性，系统不仅有激励频率接近固有频率的主共振，而且还会出现激励频率接近固有频率整数倍或分数倍的次谐波共振和超谐波共振。

针对ZJ15型钻机底座采用高速档钻进时振动强烈的情况,对该型钻机底座进行了模态测试、振动测试与分析,指出钻杆、变速箱、万向轴、转盘输入轴等设备是其主要振源,并对钻机底座的设计制造提出了改进建议.分析结果在实际生产中得到应用,取得了较好的效果.

在近场声全息中利用扫描法进行全息面测量时，全息面上的测点信号与参考信号会不可避免地受到一些噪声的影响，降低重建精度，影响重建的实现。在噪声与声源信号以及噪声相互之间非相关的假设下，首先引入两种传递函数估计方法求解全息面复声压，然后再进行近场声全息重建。仿真和实验结果表明，该方法可以有效抑制非相关噪声对全息面复声压计算的影响。近场声全息重建结果表明，该方法减少了测量噪声带来的误差，提高了扫描法近场声全息的重建精度。

为了改善广泛应用的三级同心溢流阀的噪声特性,按照实际阀的结构和参数,建立了锥形主阀内部流场的三维模型,应用计算流体动力学计算软件Fluent,对三级同心溢流阀模型的多种工况进行了仿真计算和可视化研究,给出了锥阀阀腔内的速度场、压力场分布图。在可视化分析的基础上对阀芯的结构做了改进,对比了3种结构不同阀的内部流场特性。结果表明,改进结构后流场中漩涡区的分布减小,最低压力得到提高,降低了气蚀和噪声发生的可能性。此研究工作为流道结构的优化设计提供了理论依据。

在振动噪声特性分析的基础上，揭示了振动与噪声发生的机理，并以试验为基础，指出了轴转频对啮合频率的调制影响，同时提出了噪声的控制措施。

导波损伤检测技术的关键在于检测出结构损伤引起的导波信号变化,但环境温度变化也会影响导波传播过程,引起信号改变,导致损伤检测的失败。为了消除温度变化的影响,笔者采用独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)方法处理导波响应信号。作为一种盲源分离的算法"CA能够从混合信号中提取得到独立的未知源信号分量。因此利用ICA方法能将导波的响应源信号从被温度变化干扰的混合信号中分离出来,实现消除温度变化干扰的目的。为验证该方法的可行性,以螺栓连接铝板为对象进行实验,采集不同温度下螺栓全紧及松动状态的导波响应信号,将其经过ICA方法处理后应用到损伤定位算法中。结果表明,应用ICA处理后的导波信号能够成功定位松动螺栓,证实了ICA方法排除温度变化对导波传播影响的有效性。

针对汽轮机、压缩机等透平机械三转子四支撑轴系经常发生不平衡振动现象,研究轴系中各转子振型不平衡的响应特性。采用有限元法构建三转子四支撑轴系动力学有限元模型,分别在各跨转子上施加一阶、二阶弯曲振型不平衡,分析高低转速下轴系的涡动轨迹,以揭示各转子振型不平衡与轴系振动响应的关联。通过搭建的三转子四支撑轴系转子振动实验台,开展各跨转子不平衡激励下轴系振动响应测试,分析共振点和幅、相频特性,得出结论这类轴系跨内加重振动响应由轴系模态振型和激励类型共同决定,兼具有转子外伸端振动特性。该结论可为消除这类三转子四支撑轴系不平衡故障提供参考。

轴承的早期故障信号属于微弱信号,其故障特征提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。笔者将掩膜法引人到局部均值分解(localmean decomposition,简称LMD)分解中,提出了一种基于EMD和掩膜法(mask signal,简称MS)的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EMD在噪声背景下分解出的功能分量(product function,简称PF)存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引人了掩膜信号法对LMD分解出的与原信号相关性强的PF分量进行处理,抑制模态混叠现象,提取故障频率。文中以滚动轴承实际故障信号为对象进行分析,通过将掩膜信号法与LMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,将故障频率处的峭度值提高了8倍,同时将信噪比提高了19.1%,成功提取了故障信号,为故障特征提取提供一种新的诊断方法。

针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法’采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等I个状态表征参数的原始信息,采用EPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进行识别。在此基础上,采用模糊积分方法对两种状态识别结果进行决策层融合,得到唯一的状态识别结果,提升了状态识别准确率。研究表明,采用核主元分析和模糊积分相结合的方法,能有效识别出舰用燃气轮机健康与故障状态,具有很好的实际应用价值。

采用液压激振力为驱动力的运动机构方法，将脉动压力引入到注塑成型熔融塑化整个过程。简介了塑化部分结构，分析了螺杆在动态塑化时的轴向受力状况，利用集中质量的方法建立了塑化过程广义螺杆轴向动态响应的物理和数学模型，研究了此种振动装置在塑化过程中螺杆的动态响应。结果表明，在工作频率范围内，随着振动频率增大，螺杆响应振幅减小，低频率激励的振幅放大系数高于高频率激励振幅放大系数，实验结果与理论分析相一致。