关键词： 轮毂   轻量化设计   拓扑优化   有限元分析   性能测试  

摘要： 基于有限元分析和性能测试对铝合金汽车轮毂进行轻量化设计.首先,利用ANSYS Workbench对轮毂模型进行结构静力学分析,得到车辆静止满载状态下轮毂的应力和变形分布规律.其次,通过对轮毂前6阶模态的分析,得到轮毂各阶固有频率和变形量,并探明轮毂在发动机和路面激励下的共振规律.然后,在轮毂弯曲疲劳、径向疲劳和冲击仿真的基础上,对轮毂轮辐进行拓扑优化以获得轻量化轮毂模型.最后,对轻量化轮毂进行性能试验,并将轻量化轮毂与原始轮毂的试验结果进行对比,分析优化前后的轮毂各项性能的变化,确保轻量化后的轮毂模型符合强度要求.

关键词： 拓扑优化   纤维增强复合材料   敏感度惩罚   取向优化   层合板   有限元  

摘要： 为提高多层纤维复合材料构件的拓扑及取向优化效率,解决优化过程中“底切”结构及纤维取向局部最优等数值问题,提出了一种基于敏感度惩罚和聚类算法的快速拓扑及取向优化方法。首先,依据双向渐进优化方法的单元更新特性,对各层单元敏感度数值进行基于层数的惩罚,实现上层材料的优先去除,避免了“底切”结构。其次,利用有限元理论及本构矩阵特性,简化了单元敏感度计算公式,实现优化效率的大幅提升,并以此为基础精简取向优化模型。随后,利用一维聚类算法和过滤算法规避局部最优问题,并获得各单元最优角度,分层应用多维聚类算法得到各层纤维取向分布结果。最后,根据各层纤维取向分布推导出各层铺放路径,通过纤维铺放设备实现优化结果的铺放成型。对比结果表明,所提方法有效解决了优化过程中的数值问题,结构体积率可降至40%,优化效率提高了35.9%,结构刚度提升了17%,推导出的铺放轨迹具有良好的制造可行性。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   时频域特征   自监督学习   弱标记样本  

摘要： 针对数据样本弱标记下的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于时频自监督学习的新方法,在无故障标记样本中提取潜藏故障特征。该方法首先通过构建时域编码器和频域编码器来分别提取时域和频域的特征表示;然后设计了一种时频自监督学习模型来增强时域与频域特征之间的相互预测能力;最后为了优化该模型的学习过程,设计了一种新型交叉相关矩阵损失函数,有效提升了模型对复杂故障模式的捕捉能力。采用凯斯西储大学轴承故障公开数据集和帕德博恩大学轴承公开数据集进行方法验证,实验结果表明,该方法在少数故障标签(5%故障标记)的数据下取得了优异的诊断效果。

关键词： 视频监控系统   故障检测   检测方法   优化策略  

摘要： 新时代下,视频监控是一种防范能力较强的综合系统,具有直观、准确、实时、信息内容丰富等特点,应用于多种场合。随着视频监控系统应用范围的逐渐扩大,接入设备、监控规模日益增加,故障发生不可避免,检测、解决故障问题已成为重点工作。基于此,本文以视频监控系统为切入点,首先分析视频监控系统常见故障,在此基础上探究切实可行的故障检测方法,并提出制定检测手账、定期评估性能、借助现代科技、制定检测制度等优化策略,以期提高视频监控系统检测水平与效率。

关键词： 调相机   辅机系统   主泵   电源电压监视  

摘要： 同步调相机辅机系统的主泵是机组的重要设备,其运行情况关乎机组能否安全稳定运行,因此对主泵的电源电压监视至关重要。目前,特高压电网在运调相机辅机系统主泵的电源电压监视方式各异,出现过电源电压失去监视、监视信号误报警等故障。通过分析主泵供电回路电压故障特性,统计全网调相机辅机系统主泵电源电压监视方式,对出现的故障进行深入分析,并给出处理措施,对提升调相机辅机系统乃至换流站的安全稳定运行性能有重要意义。

关键词： 改进小波熵   配网   旁路   电缆   绝缘故障   检测  

摘要： 为提高配网旁路电缆绝缘故障自动检测的准确性,保证电网运行的可靠性和安全性,利用改进小波熵,开展了配网旁路电缆绝缘故障自动检测方法研究。首先,制定配网旁路电缆电气参数采集计划,采集电气参数;其次,利用改进小波熵,从采集到的数据中有效地提取电缆绝缘故障的特征;在此基础上,计算电缆上两个相邻检测点的小波熵比值,定位故障区段,并在该区段内运用压降比较法,定位绝缘故障点,实现绝缘故障自动检测目标。实验结果表明,应用该方法后,能准确检测电缆中的绝缘故障点,检测位置与实际位置的误差控制在2 m范围内,具有较高的检测准确性及较强的鲁棒性。

关键词： 石油化工   自动化设备   智能检测  

摘要： 随着石油化工行业的快速发展,自动化设备在生产过程中的应用日益广泛,其稳定性和可靠性直接影响企业的生产效率和安全。本文首先概述了石油化工企业自动化设备的概况及其常见故障类型和影响,随后详细介绍了智能检测技术,包括故障诊断技术、预防性维护技术以及故障自愈技术。通过采用机器学习等先进技术,实现了对设备故障的智能检测与分析,提高了设备维护的效率和准确性,为石油化工企业的安全生产提供了有力的技术支持。

关键词： 航空发动机   滚动轴承   加权特征参数信息重构   故障诊断   变分模态分解  

摘要： 为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化变分模态分解(Variational mode decomposi-tion,VMD)中的参数,得到K0个模态分量;然后提出一种新的加权特征参数信息重构公式,将所有模态分量按照该公式进行加权重构,过滤噪声成分,并更大程度地保留有效信息;最后对重构信号进行包络分析提取出轴承故障特征信息。通过对航空发动机中介轴承试验故障数据进行分析,得到结论:该方法可降低噪声成分对整体信号的干扰,有效突显出故障特征信息,诊断强背景噪声强干扰工况下的轴承微弱故障,因此是一种有效的用于航空发动机主轴轴承故障特征提取与诊断的方法之一。经仿真信号计算,降噪后的信号峰值因子提升1.62 d B,有效增强了冲击性成分。

关键词： 铁路运行   联锁设备   信号   故障诊断  

摘要： 系统地梳理了铁路信号联锁设备的主要功能、常见故障类型以及先进的故障诊断技术。研究表明,人工巡检、自动化在线监测、专家系统和大数据分析等多种诊断方法各有优势,适用于不同的故障类型。而多种诊断方法有机结合,构建多层次、全方位的故障诊断体系,能够显著提高诊断的准确性和及时性。

关键词： 瞬时故障   故障注入   故障检测   CatBoost  

摘要： 低轨互联网通信系统在现代通信领域具有重要意义,但由于其高度复杂的特性,系统瞬时故障的检测一直是一个具有挑战的问题。本文通过对低轨互联网通信系统可能发生的瞬时故障进行故障源分析,建立低轨互联网通信系统的瞬时故障模型,提出一种基于CatBoost的低轨互联网通信系统瞬时故障检测方法,具有高效准确的特点。首先对编译后的中间代码进行故障注入,通过控制流图和传播路径分析进行相关指令特征提取;其次,使用CatBoost机器学习算法训练故障预测模型;最后根据模型的预测结果对指令进行部分冗余加固处理以实现自主故障检测。对比实验结果表明,本文提出的基于CatBoost的瞬时故障预测模型具有更高的检测率和更低的时空开销。