窄缝式电极可以代替凹槽式电极用于电火花成形微凸起结构。为研究纯铜窄缝式电极电火花线切割加工性能的影响规律,以峰值电流、脉冲宽度、脉冲间隔、间隙电压为试验因素,设计进行了正交试验。研究了各试验因素对切缝宽度、切割速度的影响关系,采用信噪比和灰关联度分析方法对多工艺目标进行优化参数组合。试验结果表明各因素对切缝宽度影响强弱依次为,间隙电压、脉冲宽度、脉冲间隔、峰值电流;对切割速度影响强弱依次为,脉冲宽度、脉冲间隔、间隙电压、峰值电流,其中脉冲宽度、脉冲间隔对切割速度的影响起主导作用。脉冲宽度20μs、脉冲间隔40μs、峰值电流8档、间隙电压6档为最优组合参数,为纯铜窄缝式电极的制作提供理论指导。

铣削加工过程的工艺参数控制直接影响加工表面质量,为了提高加工过程的稳定性,对铣削工艺参数的稳定域进行研究。首先,利用灰色关联分析将表面粗糙度和残余应力优化为单一表面质量评价指标——灰色关联度,并建立基于响应曲面法的灰色关联度二阶回归模型;其次,对灰色关联度分别进行多参数全局相对灵敏度分析和单参数局部灵敏度分析,确定工艺参数对灰色关联度的影响程度,得到参数的稳定区间和非稳定区间;最后,通过优化稳定区间获得工艺参数的稳定域。研究结果表明,进给速度对铣削表面质量的影响最大,主轴转速次之,轴向切深为不敏感参数。

激光熔覆再制造是实现绿色开采的重要环节。实现激光熔覆材料组分对熔覆层性能影响的预测可以减少材料设计过程中的试错成本,提高研发效率。针对矿用液压油缸激光熔覆材料,通过灰色关联度分析法,筛选出Fe基激光熔覆材料中对熔覆层性能影响较大的组分,建立3层反向传递(back propagation,BP)神经网络模型进行训练和预测;利用遗传优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,并将优化后的遗传算法-反向传递(genetic algorithms-backpropagation,GA-BP)神经网络模型与BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明:遗传优化算法可以大幅度提高BP神经网络模型的预测精度,在少量训练样本条件下,模型输出的预测值与实际值接近,预测误差从5.60%~710.37%降低至2.04%~18.43%,证明了GA-BP神经网络用于液压油缸激光熔覆层性能预测的可行性。

顶板压力一般通过液压支架工作阻力进行度量,基于深度学习的顶板压力预测方法效果受训练样本集影响极大,而训练样本集的构建依赖于时间窗口的选择和紧密关联液压支架群的识别,但现有方法依靠人工经验来确定时间窗口,且忽略了不同液压支架之间的关联性,严重阻碍了顶板压力预测精度的提高。针对上述问题,提出了一种基于时空关联分析的采煤工作面顶板压力预测方法。首先,通过计算同一液压支架工作阻力序列在时间维度上的灰色关联度,选择最优时间窗口。然后,通过计算不同液压支架工作阻力序列在空间维度上的灰色关联度,获得最优辅助矩阵,识别出紧密关联液压支架群。最后,基于最优时间窗口和最优辅助矩阵,确定每个训练样本的标签和对应特征,完成训练样本集构建,以对长短时记忆(LSTM)模型进行训练来预测顶板压力。实验结果表明,与依赖...

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。

为有效降低机床故障发生概率,在图论理论基础上提出基于优化灰色关联度模型的机床故障诊断方法。联合故障传播有向图定义机床故障的表征形式,并引入灰色关联度算法模型确定故障之间的关联关系,实现对故障点的精确定位。从机床故障数据特征着手,建立完整的集成诊断机制,进而实现对机床故障定位与检测。以FB260型数控锁床滑枕进给系统为例,验证提出的故障诊断方法的有效性,并将其故障诊断定位结果与传统FMEA方法对比,结果表明提出方法的节点深度控制的一致性更优。

针对磨加工主动量仪在高精密磨削加工中的工艺参数寻优问题，该文采用由正交试验方法得到工艺参数与评价指标的实验数据，基于灰色系统理论，通过对实验数据分析，提出由工艺参数与评价指标之间的灰色关联度得出工艺参数对评价指标的影响程度的方法，得出在该加工实验中，精磨加工余量对表面粗糙度和圆度的的影响最大，接着依次为粗磨加工余量、粗磨砂轮切入速度、光磨加工余量和精磨砂轮切入速度；提出由加权灰靶决策对评价指标分析决策找到试验工艺参数最优组合的方法，得出16组实验参数组合中最优组合。该研究成果可以分析工艺参数与评价指标的关联，进行工艺参数寻优，为磨加工主动量仪中的工艺参数设定和自主寻优程序设计提供理论方法，进而提高磨加工主动量仪的智能化水平。

针对盘铣开槽过程中材料去除率大、刀具磨损严重、塑性变形明显等问题，采用正交实验法设计三因素三水平的钛合金盘铣开槽加工实验。基于灰色关联分析将多目标优化转化为单目标优化，利用主成份分析确定材料去除率、刀具寿命、残余应力层厚度对灰色关联度的影响权重。通过对试验数据的回归分析，建立灰色关联度与工艺参数的二阶预测模型。基于各工艺参数对材料去除率、刀具寿命、残余应力层厚度和灰色关联度的影响规律分析，确定盘铣工艺参数优化方案。利用响应曲面进行工艺参数优化问题求解并进行盘铣开槽实验，结果表明：该优化方法获得的工艺参数组合可在满足刀具寿命和残余应力层厚度的基础上最大限度的提高材料去除率。

气压制动系统的性能保证了车辆行车安全和制动稳定，气动控制管路作为控制部分是影响其压力响应时间的重要因素，精确分析和计算气动控制管路的压力响应时间具有重要意义。应用立方插值拟质点法（CIP）,求解得到了具有三阶精度的气动控制管路数学模型，并将仿真结果和实验进行对比，验证了仿真的准确性。应用灰色关联度定量分析了各参数对管路压力响应时间的影响程度，并基于响应面法进行了数值仿真实验，结果表明管长是影响压力响应时间最大的因素，同时压力响应时间的等高线图为气动控制管路的设计选型提供了理论参考。

以机械工程中液压动力系统为对象，在理论分析以及大量试验研究的基础上，给出了基于电流信号功率谱特征的液压动力系统4种运行状态标准模式。提出了基于灰色关联度计算的模式识别方法，该方法能很好地识别出液压动力系统正常以及电动机故障、机械故障、油泵故障的发生。此外，灰色关联度算法简单、计算量小，可以实现在线监测