针对特种车辆变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,将EMD分解和AR谱估计相结合,应用于变速箱故障诊断中。首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、轴承间隙故障、外环压痕、齿轮断齿4种典型状态下的振动信号;然后采用EMD-AR谱进行分析,对比不同状态下信号前6个IMF分量的AR谱,再提取EMD-AR谱能量特征值,将特征值输入到构建好的SVM分类器中,根据输出结果识别变速箱的故障类型。结果表明,该方法能有效应用于特种车辆变速箱故障诊断,诊断正确率达到94.5%,为其他特种变速箱诊断提供了一种有效的参考途径,有一定工程实用价值。

针对车辆变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,提出了一种基于经验模态-小波包结合的二次模态分解(Two-layer-mode decomposition,TMD)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)特征值提取方法,并结合粒子群(POS)-BP神经网络应用于变速箱故障诊断中。首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、滚动体故障、外圈裂纹、齿轮磨损4种典型状态下的振动信号;然后,用EMD分解提取信号前5个IMF分量,由于IMF1频谱依然较复杂,采用小波包继续进行2层分解;最终,由二次模态分解得到8个子序列,构建信号分量矩阵,再提取分量矩阵的奇异值作为特征值,将特征值输入构建好的POS-BP神经网络诊断模型中,根据输出识别变速箱故障类型。分析结果表明,该方法能有效应用于特种车辆变速箱故障诊断,诊断正确率达到92%,为复杂工况下变速箱状态识别提供了一...

针对军用装甲车变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,将噪声辅助分析方法、局部均值分解(LMD)方法和BP神经网络方法相结合,应用于装甲车变速箱故障诊断中。首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、轴承间隙故障、外环压痕、齿轮断齿4种典型状态下的振动信号;然后,采用噪声辅助LMD方法对信号进行分解,将信号前8个PF分量进行能量特征值提取,将提取的特征值作为BP神经网络的输入量,根据输出结果识别变速箱的故障类型。结果表明,该方法能有效应用于军用装甲车变速箱故障诊断,诊断正确率达到92. 5%。研究为其他特种变速箱诊断提供了一种有效的参考途径,有一定工程实用价值。

针对现有电力变压器模糊综合评判中只考虑指标模糊性而忽视随机性的问题，提出了新的基于云模型的电力变压器状态综合评判方法。采用层次分析法获取指标的权重信息，利用变权模式对定量指标权重进行修正，采用云模型对定量数据进行表述，同时考虑到了不确定性中的模糊性和随机性。实验环节证明该方法使评判结果更加接近实际，为变压器状态综合评判提供了一种有效可行的方法。

为了提高作战仿真系统毁伤评估的精度，实现作战仿真系统的可用性，研究了一种基于作战仿真的战场目标毁伤评估系统。采用组件化软件设计思想，建立了基于分布式仿真平台的系统架构；给出了系统的体系结构、功能组成和毁伤的处理流程。引入基于武器终点效应／目标易损性的毁伤评估方法，将毁伤评估划分成毁伤机理、终点效应两阶段工程建模，而后建立了目标毁伤评估模型；定义了毁伤模型的接口，给出了模型的处理流程。结果表明，目标毁伤评估系统扩展性好、通用性强、建模难度低、结果可信度高，可对作战仿真环境中的目标毁伤仿真与评估提供有力的支撑。

为提升盾构机铰接密封性能和使用寿命,研究其密封机制及主要失效形式,使用ANSYS Workbench软件建立密封二维轴对称模型,基于响应曲面法分析各影响因子对密封性能的灵敏度和影响趋势,并进行油脂用量的量化研究。结果表明:影响因子的灵敏度由大到小依次为材料的弹性模量、润滑油脂压力、倾斜角度和密封油脂压力;通过合理构建背压能够提高密封的耐压能力;随着材料弹性模量的增大,密封最大等效应力和最大接触压力呈现线性增大;倾斜角度的增大会引起