本文对２５ＳＣＹ１４－１Ｂ型轴向柱塞泵进行了恒定载荷、冲击载荷、高速及高温等四种工况下的可靠性研究，较完整地掌握了该泵的失效机理、失效模式、失效分布，对泵的寿命特性进行了科学评价．在此基础上，针对泵的薄弱环节提出了提高泵可靠性的有效措施，使泵的寿命提高了１．６倍以上．此外，研究工作还确定了加速寿命试验的理论和实践依据，证明了以压力、转速为加速因子的有效性和可行性．

以节流短管为对象,实验研究了流量和节流短管上游压力、下游压力、入口温度以及几何结构的关系,得到了CO2通过节流短管的半经验流量关系式.研究结果表明,跨临界CO2节流短管流动与制冷剂R134a显著不同,通过短管的制冷剂流量和直径呈指数关系,CO2的指数(2.73)大于常规制冷剂(R134a为2.11);所有实验条件下,流动均发生临界流现象,即CO2通过短管的流量对下游压力不敏感,对进出口倒角也不敏感.

采用热力学方法对CO2跨临界两级制冷循环性能进行了分析,并与单级系统进行了对比.结果表明,采用两级压缩可提高CO2循环的COP,相同工作条件下,两级压缩与单级压缩系统相比,其COP可提高5%左右;一定的蒸发温度下,CO2循环的最佳冷却压力在9.0 MPa左右;采用回热器在循环最佳冷却压力以下可大幅度提高系统性能,超过最佳冷却压力以后,对系统的改善很小;相同压缩终了压力下,两级压缩的排气温度可比单级压缩低18 °C左右.

三点法圆度误差分离技术（ＥＳＴ）是成熟的圆度形状和回转误差的分离方法，然而在具体实施操作中，必须进行正反两次的快速傅里叶变换（ＦＦＴ和ＩＦＦＴ）。本文介绍一种新的方法；该方法同样基于误差分离技术的通则，但仅需在时域上直接对实测数据按简便代数式进行推即可进行分离虎，避免了ＦＦＴ和ＩＦＦＴ操作，因而更为方便，实时性也更强。

高强度聚焦超声相控阵列的诸多参数直接影响着该系统的性能和制作成本。为此，提出了一种高强度聚焦超声相控阵列设计参数优化方法，用此法优化球面相控阵列的参数，合理地选择阵列排列方式、激发频率、阵元大小和球面曲线，可大大减少阵元的数目，从而实现了具有高性价比的高强度聚焦超声相控阵列。该方法对球面不等间距同心圆阵列的优化设计结果，既表明了这种优化设计方法的可行性，又给出了阵列优化设计中的一些有价值的规律。

在分析研究新型齿形链与链轮的啮合机制的基础上,使用ADAMS建立了新型齿形链与链轮传动系统的数字化三维仿真模型,分析了新型齿形链内侧齿廓曲线的综合曲率半径和齿形链伸出量随链条节距、链轮齿数以及链轮齿形的变化规律.模型的仿真分析表明,对于新型齿形链与链轮传动系统,建立数字化的三维仿真模型可以有效地分析其设计参数对多边形效应的影响.试验结果表明,新型齿形链的啮合机制可以减小多边形效应的影响和减小链传动的磨损.

气动软体致动器在工程领域具有广阔的应用前景,以前主要采用梁、杆等简单模型对其进行整体变形研究,与刚性材料的硬接触不同,如何对软体致动器的软接触建立准确的力学模型并对其整体构型和应力分布进行分析仍是个具有挑战性的难题.本研究针对多腔体气动软体致动器相邻两气腔之间的软接触问题,提出了一种新的建模方法.本力学模型综合考虑气腔结构的复杂性、几何非线性和材料非线性,采用多点接触的面-面接触方法,解决了不考虑接触时相邻两气腔之间的相互穿透问题,适用于大变形柔软体结构的分析.与传统的梁、杆等模型相比,本模型既提高了模拟整体变形的精度,又能够准确描述气腔结构内部的应力分布规律.对多腔体气动软体致动器的仿真结果表明,相邻两气腔之间的软接触对其大变形影响显著.最后,对软体四爪机构抓取圆柱体的整个过程...

为了研究深海复杂恶劣工况对深海涉水装备动力装置的影响,以深海推进器用接触式机械密封为研究对象,建立其二维轴对称有限元模型,探究了交变工况对密封端面温升的影响;在自行搭建的试验台上进行了机械密封拟实工况试验,监测了端面温升情况,测量并分析了端面形貌及磨损特性.结果表明:交变工况对密封环温度场有显著影响,且端面温升呈现明显的交变瞬态特性;交变工况试验后动环端面粗糙度显著增大,工况瞬变使得端面接触状态不稳定,端面发生磨粒磨损,出现明显的凹坑和深浅不一且密集分布的犁沟;交变转速较交变介质压力对端面温升及磨损的影响程度更大.数值模拟与试验结果趋势吻合良好,为深海推进器机械密封结构设计提供必要的理论指导及试验依据.

针对一类模型中存在未知非线性函数以及未知参数的阀控非对称液压缸电液位置系统,设计了一种自适应鲁棒控制策略以提高系统的跟踪精度和鲁棒性能.通过引入动态面技术,液压系统的非线性控制器设计过程可以被极大地简化,同时,传统的反步法所固有的复杂爆炸问题可以被有效地避免.通过设计基于不连续投影方法的自适应律,系统中的未知参数可以被有效地估计并补偿到控制器中.利用Lyapunov稳定性理论对闭环系统的稳定性进行了分析,Simulink的仿真结果表明所提出的算法能够有效地提高系统的跟踪性能.

基于电液伺服阀的动态工作特性提出一种新的特征提取方法.将一类支持向量机用于电液伺服阀的在线异常检测通过交叉有效性估计学习方法优化一类向量机参数并与神经网络的诊断结果进行对比.实验结果表明所提出的特征提取方法能够有效地提取电液伺服阀的动态特征信息同时利用一类支持向量机优良的泛化能力能够有效地对电液伺服阀的异常状态进行识别.