为提高管簧式起落架的着陆性能,通过分析管簧起落架受力情况,建立了作为起落架主支柱的变截面管簧在弯曲、扭转、轴向变形下的应变能吸收模型,并以某型通用飞机的起落架为优化对象,采用遗传算法对起落架管簧的形状进行优化。利用ABAQUS对优化前、后的起落架进行着陆仿真分析,结果表明在相同的工况下,优化后起落架最大应力减小,过载系数减小,起落架吸收功量和比吸能得到提高,着陆性能得到改善。

多材料零件也称为异质材料零件,其打印技术突破了单一材料3D打印的局限,实现了零件的多材质、多功能一体化制造。应用多材料3D打印技术可以进行更复杂的功能性零件的打印,通过高分子材料、低熔点合金材料、陶瓷等不同有机和无机物质的巧妙结合而制作出异质零件。由于优异的性能,异质材料零件具有广泛的应用领域,如生物医学工程、国防工程、工业制造、特殊功能性器件等。

针对数控加工过程能耗现场采集困难,难以实现精确预测的难题,提出了一种多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测方法。首先,对影响数控铣削加工过程能耗的特征属性进行分析,提出了多特征数据采集及处理方法;其次,运用ReliefF的特征选择算法,对能耗预测影响较大的特征数据进行筛选,确定能耗预测的输入特征数据;运用人工蜂群优化BPNN神经网络(ABC-BPNN)的算法对数控铣削加工过程进行能耗预测;最后,通过某工件表面铣削加工案例对所提的方法进行验证,并进行算法对比,说明了所选方法的有效性。

当前我国消防部队装备的消防机器人基本属于第二代,这类消防机器人功能单一,自动化程度低,过多依赖人工控制,由此设计了一种智能型消防机器人,在人工遥控基础上,增加自主决策、自动避障功能。本设计选用STM32为控制器,利用LABVIEW软件进行上位机主界面的开发,通过无线数传模块和图传模块实现机器人与上位机的通信与数据传输,采用模糊控制算法以及其他控制策略,最终实现了机器人的人工遥控和自动模式这两种工作方式。实验表明机器人工作稳定,可在两种工作方式下自由切换,具有一定的工程意义。

针对数控车削加工过程碳排放影响要素繁多、动态特性复杂的特点,提出了一种基于多维特征数据驱动的数控车削加工过程碳排放预测方法。首先,对数控车削加工过程碳排放特性进行分析,建立了包含原材料消耗、辅助材料消耗、能源消耗和废弃物回收处理的总碳排放量计算模型,确定了碳排放不同维度的影响要素;其次,针对不同影响要素的类型,提出了数控车削加工过程碳排放数据的采集、预处理方法,利用岭回归方法对数据主要特征进行选择提取;再次,以提取的特征数据为自变量,提出了一种基于改进的果蝇-差分进化优化BP神经网络算法的数控车削加工过程碳排放预测模型;最后,通过实验对所提方法和模型的有效性进行了验证。

针对大尺度台板端面磨削加工容易出现磨削烧伤的问题,利用ANSYS/LS-DYNA有限元分析软件,建立了单颗磨粒磨削有限元模型,仿真分析分别得到磨削速度和磨削深度对磨削温度的影响规律。基于仿真结果,以避免台板端面出现磨削烧伤为目标,利用内径147mm、外径197mm的杯型白刚玉砂轮,对材料为316L不锈钢的大尺度台板进行端面磨削工艺优化的实验。实验结果显示,砂轮转速在(1250~1600)r/min范围内选取,磨削深度控制在20μm左右,可以获得良好的端面磨削效果。

以等温模型为基础，对斯特林制冷机的性能进行了计算机仿真计算。通过编程计算分析了一些系统参数变化对理论制冷量、有效制冷量、冷量损失等的影响。得出当充气压力增大或回热器长度减小时，制冷量都随之增大，但制冷效率有一个最优值；当回热器直径变化时，有一个最优值使制冷量和制冷效率最大；当相位角变化时，制冷量有最大值的结论。为设计斯特林制冷机合理选取参数提供了理论依据。

卸荷槽的设计是外啮合齿轮泵设计中最重要的部分之一,卸荷槽设计是否合理直接关系到齿轮泵的工作性能和使用寿命。本文以CBG型齿轮泵为研究对象,CBG系列高压齿轮泵中,开设圆形或矩形卸荷槽不能彻底解决困油噪声及气蚀问题,为此采用猫眼式卸荷槽结构,并进一步运用健壮性设计方法优化结构参数,验证了设计的合理性。

为了便于预测汽车驱动桥准双曲面齿轮齿面接触形态,提出了一种齿面失配分析方法。通过构建准双曲面齿轮HFT磨齿数学模型和共轭啮合数学模型,推导出了与大轮齿面完全共轭的小轮基准齿面方程。采用数值方法计算出了小轮实测齿面与小轮基准齿面之间的偏差,通过图形化表达构建出了齿面失配拓扑图。以一对HFT磨齿的准双曲面齿轮为例,进行了齿面接触区仿真预测,滚检试验结果与仿真预测结果相一致,表明所提出的齿面失配分析方法可以对齿面的接触情况作出预测。该方法为齿面接触区的修正提供了理论指导。

针对数控铣床能效影响要素多、要素间关联关系复杂而导致的机床能效等级预测问题,提出一种基于卷积神经网络的数控铣床能效等级预测方法。通过数控机床运行过程能效影响要素分析,从设备、工艺、工件、刀具的维度对影响要素进行了分类;依据不同维度数据的来源,提出数控铣床多维数据的采集与预处理方法;提出基于LeNet-5改进卷积神经网络的数控铣床能效等级预测方法。并通过案例验证了方法的可行性和适用性,最终的训练准确度达到97.29%,在测试集上的准确度达到93.32%,预测结果较好,可以指导设备以及可控参数的选择,有较好的应用前景。