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期刊信息/Journal information
机械设计与研究
机械设计与研究

邹慧君

双月刊

1006-2343

jofmdr@126.com;jsyy@chinajournal.net.cn

021-62932023

200030

上海市华山路1954号（上海交通大学内）

机械设计与研究/Journal Machine Design & ResearchCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为机械类期刊，集学术性、技术性于一体。本刊宗旨是提高学术水平，密切联系生产，立足实际应用。稿源丰富，录用稿件水平较高。编委会由国内外著名的专家、教授组成，有较大的影响和权威性。本刊由邮局公开发行，订户遍及国内外。全国中文核心期刊，中国科技论文统计源期刊，美国工程索引（EI）收录期刊。
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    微织构密度刀具切削性能分析及模糊综合评价

    齐俊平张昭晗李峰崔金巍...
    117-119,131页
    查看更多>>摘要：设计了一种多种类型的变密度微圆坑织构排布状态的刀具,以钛合金为对象进行钻削测试,对比了表面微织构与组合状态下的钻削加工效果,并通过模糊评价方法确定刀具前刀面织构的最优设计方法.研究结果表明:受到微织构抗磨减摩影响钻削力减小程度远超过刀具表面粗糙引起的额外摩擦作用,导致整体钻削力发生了降低.需适当降低微织构数量,减缓微圆坑边缘和切屑之间的二次切削影响,促进钻削力的降低.织构参数为120 μm时可以获得最小的切削温度,随着织构间距的减小,织构也达到了更密集的程度,此时微坑织构具有良好的减磨抗磨效果,变密度微织构对于切削温度降低效果相对恒定密度微织构更明显.模糊综合评价得到200-120-160排布形式的微织构密度刀具达到了最优切削加工性能.

    微织构刀具变密度钻削性能多目标优化

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    基于Elman神经网络的车削颤振预报函数构建

    邱辉陈益丰潘晓铭徐国木...
    120-125,138页
    查看更多>>摘要：为了预报车削颤振现象,构建了再生型车削颤振的预报函数.分析再生型颤振机理的基础上得到了其稳定性叶瓣图,为颤振预报提供可能.利用Elman神经网络对获取的数控车削过程中从稳定车削阶段到车削颤振阶段的时域信号进行训练和测试,提出了均方误差作为判别颤振的特征量.为了更准确的进行颤振预报,引入符号函数来构建再生型车削颤振的预报函数,确定了预报函数的阈值为5.625并试验了在该预报函数阈值时的预报准确率为92％.最后从频率域中分析,根据颤振的特点侧面验证了所构建预报函数的正确性.

    再生型车削颤振预报函数Elman神经网络均方误差

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    考虑曲率与加工变形的薄壁叶片测点规划与补偿方法

    虞奔项四通叶佩青
    126-131页
    查看更多>>摘要：薄壁叶片易发生加工变形,传统的在机检测测点规划未考虑加工变形,导致测点不能准确反映加工情况.为此,提出了综合考虑叶片曲率特征与加工变形的分区域测点规划与镜像补偿方法.首先,对叶片进行截面划分,确定截面数与截面线位置;预测叶片的加工变形,并根据变形大小对截面线进行区域划分.然后,根据各区域的曲率和加工变形设置对应的弦偏差值和测点数,并利用弦公差法确定各区域测点,综合提取各区域测点并进行实验验证.最后,利用镜像补偿法来提高叶片加工精度.实验结果显示,与传统的弦公差法相比,本方法可在测点总数减少18.8％的前提下,使得叶片整体拟合的最大偏差减小37.5％,平均偏差减少16.3％,补偿后叶片的整体偏差减小了 65.2％.本方法符合叶片曲率特征的分布,且与加工变形分布相匹配,有效提高了叶片在机检测的效率和加工精度.

    薄壁叶片在机检测测点规划加工变形

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    抗屈曲轻质带筋薄壁筒体结构智能优化设计

    赖章龙陆宇帆周明东金隼...
    132-138页
    查看更多>>摘要：提出了一种面向带筋薄壁筒体结构的智能优化设计方法,用于自动化设计满足抗屈曲性能要求的轻量化带筋薄壁筒体结构.基于柱壳曲面几何分割、梁壳单元耦合方法,建立了正置正交、斜置正交及等边三角形三类典型筋条布局的带筋薄壁筒体结构全自动参数化仿真模型,开发了带筋薄壁筒体线性屈曲高效率、自动化仿真流程;基于神经网络代理模型的优化方法,实现了带筋薄壁筒体结构特征参数优化.设计案例表明,该设计方法可在保证筒体抗屈曲性能满足服役要求的前提下,有效减少整体结构质量,为薄壁筒体结构开发提供高效的设计方法.

    带筋薄壁筒体自动化建模抗屈曲优化结构轻量化

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    基于共振稀疏分解的轴承故障信号多级降噪及诊断

    李有新袁有栋林占宏
    139-142页
    查看更多>>摘要：综合考虑了轴承故障包络谱特征频率与倍频成分周期特征,建立了一种可以消除偶然冲击载荷影响与强背景噪声周期冲击特征的判断指标,对于RSSD方法需要通过人工方法设置品质因子的需求,建立标准ESMK作适应度函数,再根据包络谱诊断轴承运行过程的故障信号.外圈故障信号结果表明:受到偶然性冲击时形成了比轴承故障冲击更大的幅度,此时已经不能获取明确的轴承外圈故障冲击特征.形成了 176 Hz与263 Hz的倍频数据,表明轴承中已经存在外圈故障.内圈故障信号结果表明:受噪声因素的强烈干扰后,已观察不到明显的内圈故障特征频率,冲击成分也获得了显著强化.形成了 261.1 Hz与391.2 Hz的明显倍频,表明轴承中已经存在内圈故障.该研究能够有效提取获得轴承振动信号特征,也能适用于其它的机械传动领域.

    故障诊断轴承特征提取稀疏分解

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    基于深度自编码法和频域相关峭度的轴承故障诊断

    史琼艳杨风波
    143-146页
    查看更多>>摘要：在相同状态下各种故障刚出现时和大噪声环境下所收集的信号特征极其相似,导致诊断精准性下降.提出基于深度自编码法和频域相关峭度(FCKT)以实现对轴承运行状况的智能分类.在特征得到加强的前提下,使得数据长度大幅减小,并且在很大程度上增强了算法的识别效率及精准性.研究结果表明:在最大偏移点数取值范畴逐渐扩大的基础上,辨别精准性呈现出不断提高的态势,在该数值为340时,可实现100％的辨别,且有着较强的稳定性.与时域指标相比,频域指标有着更高的辨别精准性.在将FCKT指标当作样本的情况下,稳定性最强、精准性最高.在FCKT计算结束以后、再实施深度自编码智能区分,运行时间减少46.32％,能够在很大程度上减少运行时间.

    轴承频域相关峭度深度自编码器故障诊断

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    基于改进K-SVD字典学习算法的轴承故障信号特征处理

    曾少晶杨波
    147-150,157页
    查看更多>>摘要：轴承故障信号识别经常受到各种噪音的影响,传统K奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)算法在稀疏表示中效果较差,通过终止准则对进K-SVD字典学习优化,设计了基于改进K-SVD稀疏表示的轴承微弱故障信号特征处理方法.将终止准则当作字典更新收敛条件,采取正交匹配追踪算法进行稀疏求解,以包络谱形式实施分析,达成对微弱故障特征的提取目标.仿真信号结果表明,添加噪声信号时域图难以对特征频率实施精准提取.通过改进K-SVD算法来学习该分量特征信息有着明显的冲击特征,通过重构误差的波动状况对更新收敛性验证.试验结果结果表明,故障特征频率被其它频率掩盖,导致故障状态难以被有效辨别.本文方法实现对微弱故障特征的高效提取,精准判断故障状态.

    轴承稀疏表示故障特征K奇异值分解终止准则

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    基于SWT与IEWT的齿轮无转速计阶次跟踪

    刘奇田辈辈冷军发罗晨旭...
    151-157页
    查看更多>>摘要：针对变转速工况下,多级齿轮传动低速级齿轮故障信号易受背景噪声干扰,导致频谱特征模糊,微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)与改进经验小波变换(Improved Empirical Wavelet Transform,IEWT)相结合的齿轮无转速计阶次跟踪方法.首先为提高无转速计阶次跟踪瞬时频率估计精度,设计连续小波变换-椭圆时变滤波器(Continue Wavelet Transform-Elliptic Time-Varying Filtering,CWT-ETVF)对齿轮振动信号滤波降噪,依据滤波所得单分量的SWT时频分布进行峰值搜索,以实现高精度的瞬时频率估计,然后对时变故障信号等角度重采样获得角域平稳信号.针对EWT方法频谱分割不合理的问题,提出一种依据频谱包络趋势进行边界划分的改进经验小波变换方法对角域平稳信号自适应分解.最后选择合适分量自相关去噪,并通过阶次解调分析识别故障特征.仿真及实测局部断齿数据分析表明,该方法可以准确提取变转速齿轮时变微弱故障特征.

    齿轮同步压缩小波变换改进经验小波变换阶次跟踪故障特征提取

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    油源阀输出动态性能分析

    王二毛王德海李俊智杨帅...
    158-162,167页
    查看更多>>摘要：针对控制油源阀在主机系统中的工作需求,对该阀的输出动特性进行了研究优化.建立了阀流量、压力动态输出的数学模型,并基于AMESim仿真软件进行仿真分析,在模型有效性校验的基础上,对该阀工作状态、工作特性进行了详细阐述,提炼了影响阀性能的关键控制参数,并对参数进行敏感性分析,以明确各因素的影响趋势.结果表明:在减压阶段中,减压阀出口压力与阀芯半锥角呈正相关,在溢流阶段中,减压阀出口压力与溢流小孔开口量、直径呈负相关.

    控制油源阀恒压控制输出动特性

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    基于修正GTN模型的高压水泵主轴断裂失效检测

    梁倩李之达谢新
    163-167页
    查看更多>>摘要：主轴断裂失效会导致高压水泵内部高压水喷出,可能引起事故,严重者甚至影响人身安全.高压水泵主轴处于水泵的内部,检测参数的选择和测量存在很大的不确定性,且最为判断特征的轴体振动信号中,强噪声会干扰阈值信号的判断,影响失效检测结果的准确性.提出一种基于修正GTN模型的高压水泵主轴断裂失效检测方法.利用速度传感器测定高压水泵主轴的振动信号,通过小波包分析对振动信号去噪处理,结合修正GTN模型,搭建基于故障树的高压水泵主轴断裂失效检测模型,对高压水泵的主轴断裂失效情况检测.实验测试结果表明:所提方法具有较低的误检率以及较高的查全率,能够有效提升检测效率.

    修正GTN模型高压水泵主轴断裂失效检测小波包分析

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