提出了1种混合的fuzzy ARTMAP(FAM)智能诊断方法,对泵车主油缸早期泄漏及异常泄漏进行了诊断分析。由于FAM性能受训练样本输入顺序及油缸泄漏故障样本少的影响,运用信号处理方法和改进的距离区分技术抽取了反映油缸泄漏状态的敏感特征参数,然后将不同排序的学习样本分别输入到多个FAM神经网络进行诊断分析,并结合贝叶斯置信法,获取最终的诊断结果。试验结果表明,该方法不仅能对油缸早期泄漏和异常泄漏故障进行有效诊断,诊断精度分别高于单个FAM及混合BP和RBF网络6%、38%和42%,而且具有较好的鲁棒性。

为准确揭示机械结合面的弹塑性接触变形机制,通过对单一微凸体的接触分析,利用统计学方法建立了结合面量纲一实际接触面积、接触载荷与接触刚度模型,并基于模型进行仿真分析。结果表明结合面量纲一平均表面距离随着量纲一接触载荷的增加而减少;量纲一接触面积和接触刚度随着量纲一接触载荷的增加而增加,当量纲一接触载荷增加一定程度时,量纲一接触面积值趋于名义接触面积值,但量纲一接触刚度值与理想接触刚度值相差较远;当结合面处于弹性和弹塑性接触状态时,塑性指数越大,量纲一实际接触面积越大,而量纲一平均接触距离和接触刚度就越小;当处于完全塑性状态时,塑性指数越大,量纲一接触刚度和平均接触距离相应越大,而量纲一实际接触面积反而较小。

针对主轴式滚磨光整加工中高转速下滚抛磨块会甩出滚筒的问题,为确定滚筒在一定转速下的最大填料高度,利用离散元法模拟主轴式滚磨光整加工过程,采用拟合曲线表征滚抛磨块群上界面的几何形状,借助正交模拟试验分析几何形状的主要影响因素,通过单因素模拟试验探究滚筒转速的影响规律并进行实验验证。滚抛磨块群上界面为抛物面,滚筒转速、滚抛磨块形状对抛物面几何形状有决定性影响;当其他条件一定时,不同滚筒转速下的抛物面在填料高度处近似交于一圆,圆半径为滚筒半径的5/7,基于此推导出了一定转速下筒内最大填料高度计算公式。

采用ANSYS建立滚刀破岩的有限元模型,分析滚刀破岩过程中岩石和滚刀的受力云图,并绘制受力-时间曲线,探寻滚刀和岩石的接触应力变化规律,并与理论模型计算结果进行对比验证。结合滚刀磨损速率预测模型,采用正交试验法对滚刀刀间距、刀刃宽、刀圈半径以及贯入度参数进行磨损影响因素分析,获得滚刀磨损最小目标下的最优参数组合。结果表明,滚刀破岩时,滚刀受到的力是一个随时间变化呈反复加载和卸载的过程;而对滚刀的磨损速率影响程度从大到小依次为贯入度、滚刀直径、刀间距及刀刃宽度。

针对汽车换档操纵杆的特殊运动轨迹,设计了一种应用于汽车尾气排放试验的新型驾驶机器人换档机械手,采用平面五连杆机构作为机械手的传动机构并搭配新型末端执行器来完成换档动作。鉴于换档机械手工作空间较小,对换档机械手采用惩罚函数法以优化机构尺寸。考虑连杆机构装配条件、机构动力学特性和工作空间的约束,设置连杆杆长之和最小为目标函数,得到最优解。并在SolidWorks软件中建立样机模型,应用Simulink进行机构运动学仿真,应用ANSYS Workbench进行力学分析,为机构的优化设计提供了一种高效的仿真手段。仿真结果表明,换档机械手在选档与挂档动作中可在0.1s内做出响应,在规定时间和速度下完成动作,满足国家对汽车换档的标准要求。通过力学仿真验证了换档机械手的参数和模型的合理性。结果表明,换档机械手可以实现选档和挂档动作,运动...

为提高轮足复合式救援机器人末端执行器的精度,通过建模将末端可控和不可控的几何误差源分离,指导机构的精度设计和运动学标定。以三自由度（3-DOF）混联机械腿为研究对象,研究少自由度串并混联机构的误差建模方法。首先,基于仿生学原理提出（2-UPS＋U）＆R串并混联机构,以此为基础设计轮足复合式救援机器人;其次,基于空间向量链方法建立坐标系,分析几何误差源,研究其对末端位置误差的影响;然后,利用统计模型描述该影响,由灵敏度分析结果得出在加工装配过程中必须严格控制万向节和转动关节误差;最后,进行了单腿样机足端点运动轨迹跟踪实验。实验结果证明了上述方法的可行性和正确性。

环境振动是自然环境中一种普遍存在的能量方式,具有振幅随机、方向往复、频率低等特点。首先,设计了一种机械整流电磁式振动能量吸能器,其可将环境振动整流为输出轴的单向转动,实现直流电能的输出。其次,对吸能器进行动力学建模及输出特性的推导,仿真分析其在不同振幅、频率及负载电阻条件下的电压输出特性,并研究输出电压的影响规律。最后,开展定量输入下的吸能器输出特性实验测试。结果表明,该装置可将环境振动转换为连续不间断的直流电能输出;振动幅值、频率及负载电阻对输出电压均有影响,当振动幅值为50mm,频率为0.8Hz,负载电阻为100Ω时,输出电压峰值为14.2V,瞬时功率达到2W。

针对现今广泛采用的冷压装与注油压装方法展开研究,建立轮轴压装接触有限元仿真模型,探究过盈量对注油压装过程力学性能的影响,并充分对比注油压装与冷压装过程压装力、等效应力的区别,研究结果表明：注油压装方法压装力曲线呈先增大后减小的变化趋势;过盈量越大,压装力越大,且近似呈正比增加;注油压装方法相比冷压装方法,压装过程更平稳,作用力更小,且能充分避免应力集中情况,是较为理想的压装方法。

针对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动加速度信号的智能分类,提出一种基于随机搜索与长短时记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的滚动轴承故障状态识别算法。该算法直接利用原始数据作为非线性输入,避免因人工提取特征值造成的原始信息缺失;使用LSTM与深度神经网络的混合网络提高模型性能;引入随机搜索算法自动优化超参数得到最优的网络配置;使用不同量纲、不同来源、不同损伤结构的两类数据集对模型进行试验验证。试验结果表明,在两类单一数据集及随机混合数据集均可达到99.8%以上的诊断准确度,表明本算法具有较高的泛化能力和鲁棒性。与BP、支持向量机、粒子群算法最小二乘支持向量机、LSSVM、浅层LSTM等方法在同等试验条件下的诊断结果进行比较,本文算法具有更高的识别准确度。

为了摒弃传统的试错法,节约成本,提高开发效率,精冲过程的最佳工艺参数,根据精冲工艺的特点,建立了精冲力学模型,以4 mm料厚的偏心螺母凸缘为研究对象,模具在精冲过程中的磨损为优化目标,利用有限元软件DEFORM-3D对凸缘切边过程进行了数值模拟。结合正交试验,建立了凸凹模间隙、凹模圆角半径、冲棒速度以及摩擦因数的四因素、三水平正交试验表,研究了各因素与精冲模具的影响关系。结果表明,在相同条件下,选取凸凹模间隙为0.02 mm,凹模圆角半径为0.06 mm,冲棒速度为20 mm/s,摩擦因数为0.3时,可获得精冲工艺参数的最优组合。