检索结果-南通市图书馆

基于广义Dice系数改进SAMP算法的轴承故障诊断

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机械设计与制造 2024年

作者：于春霞王峰伟张建国李明黄河科技学院计算机系平顶山技师学院汽车工程系河南理工大学机械工程学院河南力天刀具有限公司

轴承是机械传动装置中不可或缺的零件之一，其信号存在干扰和冗余成分的问题。为了进一步提高振动阶段的故障诊断效果，设计了一种基于广义Dice系数改进自适应匹配追踪(SAMP)算法的轴承故障诊断方法。SAMP算法采用分段迭代方式实现支撑... 详细信息

轴承是机械传动装置中不可或缺的零件之一，其信号存在干扰和冗余成分的问题。为了进一步提高振动阶段的故障诊断效果，设计了一种基于广义Dice系数改进自适应匹配追踪(SAMP)算法的轴承故障诊断方法。SAMP算法采用分段迭代方式实现支撑集的自主调整，广义Dice系数可以显著增强信号重建品质。通过实验进行了验证，研究结果表明：原始信号中混杂多种干扰元素，导致啮合频率和边频带被掩盖，无法准确识别故障特征。经过SAMP重构形成的故障频谱清晰显示了啮合频率和频，边频带被有效覆盖，可以有效反映故障信号。外圈和内圈故障信号呈现出规律性周期波动特点，以SAMP算法处理后的故障信号依然保持周期性特点，频率附近产生了相应的边频带，由此实现对故障信号特征的准确识别。

关键词：轴承故障诊断自适应匹配追踪算法实验验证

超高速激光金属沉积增材制造K648高温合金的显微组织与性能

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第7期34卷 2192-2203页

作者：王开明刘炜都东常保华刘冠胡永乐仝永刚张明军张健鞠江长沙理工大学汽车与机械工程学院长沙410114 清华大学机械工程系高端装备界面科学与技术全国重点实验室北京100084 中南大学机电工程学院长沙410083 香港城市大学材料科学与工程系中国香港999077

采用一种新型的超高速激光金属沉积工艺以提高高铬高温合金的制造效率。分别使用透射电子显微镜、拉伸试验机、磨损试验机和电化学工作站对超高速激光金属沉积高铬K648高温合金的析出相生长行为、高温力学性能、耐磨性和耐腐蚀性进行研... 详细信息

采用一种新型的超高速激光金属沉积工艺以提高高铬高温合金的制造效率。分别使用透射电子显微镜、拉伸试验机、磨损试验机和电化学工作站对超高速激光金属沉积高铬K648高温合金的析出相生长行为、高温力学性能、耐磨性和耐腐蚀性进行研究,并与传统激光金属沉积工艺进行比较。结果表明,超高速激光金属沉积K648合金的析出相尺寸明显小于传统激光金属沉积工艺制备的K648合金,700℃下的高温强度更高,且具有良好的耐磨性和耐腐蚀性。总之,超高速激光金属沉积制造的K648高铬高温合金具有良好的综合性能。

关键词：增材制造超高速激光金属沉积 K648高温合金显微组织演变性能

基于机器学习的时空出行选择行为研究综述与展望

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地理科学进展 2024年第8期43卷 1649-1665页

作者：王江波连芝锐冯涛唐立刘锴大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024 广岛大学先进理工系科学研究科日本东广岛739-8511 西华大学汽车与交通学院成都610031

近年来,机器学习模型因其优越的预测性能和灵活性,被广泛引入时空出行行为建模与预测研究中,但其基础研究框架和技术路线尚未明晰。论文通过回顾2010—2022年相关领域发表的重要文献,梳理了机器学习算法的应用对时空出行选择行为研究范... 详细信息

近年来,机器学习模型因其优越的预测性能和灵活性,被广泛引入时空出行行为建模与预测研究中,但其基础研究框架和技术路线尚未明晰。论文通过回顾2010—2022年相关领域发表的重要文献,梳理了机器学习算法的应用对时空出行选择行为研究范式的影响,总结了当前研究中亟待解决的关键问题及影响时空出行选择行为建模效果的潜在因素和作用机理,展望了未来研究中需要重点突破的方向。将机器学习算法有效应用于时空出行选择行为研究,不仅需要与决策场景相契合的模型架构和决策机理支撑,还应克服诸多机器学习过程及方法的固有缺陷,并充分考虑外部研究条件对时空选择行为模拟和预测效果的影响。现有的机器学习模型已能够契合大多数出行选择决策场景,多元化、高效率的机器学习算法必将有力推动出行选择行为研究的发展。有限的可解释性仍然是学者们难以广泛信任基于机器学习的时空出行选择行为模型的根本原因。面对大数据时代时空出行选择行为研究的机遇与挑战,充分融合机器学习算法和经典决策理论及模型各自的优势,同时提升时空出行选择行为的模拟精度和模型可解释性是重要发展趋势。

关键词：时空出行选择行为非集计模型机器学习可解释性

考虑汽车跟驰作用的智能网联汽车通信时延控制方法

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常州工学院学报 2024年第4期37卷 32-37页

作者：丁然池州职业技术学院机电与汽车系安徽池州247100

在智能网联汽车跟驰过程中,由于车辆之间的距离较近,数据传输的时间延迟会更加明显,为有效解决其中存在的通信时延问题,提出一种考虑汽车跟驰作用的智能网联汽车通信时延控制方法。该方法根据跟驰汽车动力学分析结果,利用加速度函数表... 详细信息

在智能网联汽车跟驰过程中,由于车辆之间的距离较近,数据传输的时间延迟会更加明显,为有效解决其中存在的通信时延问题,提出一种考虑汽车跟驰作用的智能网联汽车通信时延控制方法。该方法根据跟驰汽车动力学分析结果,利用加速度函数表达车辆的持续跟驰效应,将跟踪偏差视为智能网联汽车通信时延控制目标,构建汽车跟驰模型,模型基于坐标转换法确定前导车轨迹,并设计通信时延控制函数和跟驰作用控制函数,以车辆跟驰效应为基础,通过控制通信时延、跟随车与前导车之间的距离和速度差异,控制跟随车按照控制目标跟随前导车行进,并获取跟随车轨迹,实现通信时延有效控制的智能网联汽车稳定跟驰。实验结果表明:该方法可以有效控制汽车跟驰中的通信时延,保证存在时延情况下的汽车跟驰稳定性;车队跟驰时速设置在90 km/h以内时时延控制效果最佳。

关键词：网联汽车动力学分析跟驰作用通信时延时延控制

典型公路自行车赛事故场景中头盔损伤防护性能研究

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机械工程学报 2024年第8期60卷 256-270页

作者：王方胡盛辉胡林彭柯石亮亮武和全邹铁方 ZHOU Zhou 长沙理工大学汽车与机械工程学院长沙410114 工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室长沙410114 中国汽车工程研究院股份有限公司汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室重庆401122 瑞典皇家理工学院神经元工程系瑞典斯德哥尔摩14152

在激烈而快速的公路自行车比赛中,各种事故屡见不鲜,给运动员生命安全带来极大威胁。目前,对于公路自行车运动员的头盔性能和头部损伤缺乏深入的研究。所以在采集和归纳公路自行车比赛典型事故形态基础上,采用试验和仿真分析相结合的方... 详细信息

在激烈而快速的公路自行车比赛中,各种事故屡见不鲜,给运动员生命安全带来极大威胁。目前,对于公路自行车运动员的头盔性能和头部损伤缺乏深入的研究。所以在采集和归纳公路自行车比赛典型事故形态基础上,采用试验和仿真分析相结合的方法构建公路自行车、骑车人和头盔耦合模型,深入分析和评估典型事故场景中骑车人头部损伤响应和头盔的头部损伤防护性能。结果表明,头盔能对骑车人头部起到明显的损伤防护效果,但部分场景中骑车人仍可能发生严重的头部损伤;不同头盔对骑车人头部损伤防护性能差异明显,且与价格没有直接相关性。头盔对不同体型的骑车人头部损伤防护效果存在显著差异,其中50百分位男性的运动学响应峰值和损伤风险均为最低,5百分位女性的所有损伤准则预测值均为最高,且至少有55%的女性骑车人存在显著的颅骨骨折及严重颅脑损伤风险。本研究考察的事故边界参数(事故速度、摩擦因数和坡度)均对事故中骑车人头部损伤没有显著影响;国际自行车联盟规定在距离爬坡终点五公里处可以不佩戴头盔,本研究建议骑车人在公路自行车比赛中全程佩戴安全头盔。本研究将为公路自行车比赛安全头盔的设计提供参考,也为完善公路赛规则提供数据支撑。

关键词：公路自行车头盔事故场景头部损伤跌落试验数值模型

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茶鲜叶保鲜运输环境参数优化比较

现代食品科技 2024年

作者：夏晶晶王飞仁刘东峰郭嘉明陈劲广东机电职业技术学院汽车学院华南农业大学工程学院罗定职业技术学院机电工程系

茶鲜叶在采后的色泽劣变与失水主要与贮青温度、湿度和机械损伤等有关。为了明确这些因素影响采后茶鲜叶外观与相关品质变化的规律，该文以一芽二叶“英红九号“作为试验材料在可调控环境保鲜实验平台与振动试验台中开展了两组试验，每... 详细信息

茶鲜叶在采后的色泽劣变与失水主要与贮青温度、湿度和机械损伤等有关。为了明确这些因素影响采后茶鲜叶外观与相关品质变化的规律，该文以一芽二叶“英红九号“作为试验材料在可调控环境保鲜实验平台与振动试验台中开展了两组试验，每个试验组在贮存期间对茶青的质量损失率、含水率、L*、a*、b*色差参数进行收集。第一组试验研究氧气浓度、控湿，控温对茶鲜叶品质的影响变化。该实验结果显示不同的低氧范围控制对茶鲜叶质量损失率差异最大为1.51%。常温组对比控温组的质量损失率增加了22.50%。第二组试验探究不同低温范围、振动以及湿度对茶鲜叶品质变化的影响。实验结果表明，机械振动会显著的加快茶鲜叶外观品质和含水率的变化，47.67 Hz振动频率处理的茶鲜叶质量损失速率在48 h后可达71.74%，含水率降至8.20%，同时茶鲜叶的叶色劣变严重。另外，在15～18℃的贮存温度下可以有效的降低茶鲜叶色泽的劣变和失水速率，更低的贮存温度范围对茶鲜叶外观和含水率变化影响不显著。控湿结果表明，85%～90%的控湿范围可以在储运后期显著降低茶鲜叶的质量损失速率和外观劣变。该文的研究结果可为茶鲜叶保鲜环境的精准调控提供参考，对减少茶鲜叶损耗，保证制作成茶质量有积极意义。

关键词：茶鲜叶保鲜温控振动

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燃料电池涡电复合空压机系统建模与调控研究

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 93-103页

作者：赵荣超王振朱智勇李巍华华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

配备具有排气能量回收功能的涡电复合空压机是大功率燃料电池空气管理系统的发展趋势,但涡电复合空压机在非设计工况下存在压比低、能量回收率低、设计需求工况无法满足等问题。以某款大功率燃料电池系统为研究对象,根据电堆进排气参数... 详细信息

配备具有排气能量回收功能的涡电复合空压机是大功率燃料电池空气管理系统的发展趋势,但涡电复合空压机在非设计工况下存在压比低、能量回收率低、设计需求工况无法满足等问题。以某款大功率燃料电池系统为研究对象,根据电堆进排气参数完成了涡轮膨胀机和空压机的3维气动设计,建立了包含燃料电池电堆与涡电复合空压机的电化学—流动传热耦合模型,搭建了涡电复合空压机实验台架,测试空压机与涡轮性能曲线,通过电堆、空压机与涡轮试验数据验证了该模型的准确性。基于该模型进一步研究涡轮流量特性、阀门调节方法对全工况系统排气能量回收率、电机功耗和阀门理论功率消耗的影响规律,分析了有无涡轮配置对燃料电池系统净输出功率的影响。结果表明,在中小负载工况下,涡轮流量系数每降低0.1,排气能量回收率提高5.26个百分点,但过小的流量系数导致设计点工况下电堆压力过高,需增加旁通阀泄压,导致系统过于复杂、排气能量损失大,选择涡轮流量系数为1时可获得较优的全工况能量回收率。此外,阀门前置方案优于后置方案,在非设计工况下阀门前置可使能量回收率提高6.25%。结合涡轮流量系数为1和阀门前置的方案,在设计流量点和50%设计流量点下,涡电复合空压机排气能量回收率分别为33.07%和27.31%。

关键词：燃料电池涡电复合空压机调控特性能量回收

高导热氮化硼/天然橡胶纳米复合材料的制备与性能

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化工进展 2024年

作者：王林艳周平德张一铎刘钰溪郝明正梁玉蓉太原工业学院材料工程系

采用葡萄糖辅助球磨六方氮化硼（BN），通过B—O化学键将葡萄糖成功接枝在BN分子上，制备得到BN-OH纳米片。将不同含量的BN-OH纳米片与天然胶乳（NR）粒子通过胶乳共沉淀制备得到了均匀的隔离网络结构，在NR胶乳粒子周围蛋白质的辅助下B... 详细信息

采用葡萄糖辅助球磨六方氮化硼（BN），通过B—O化学键将葡萄糖成功接枝在BN分子上，制备得到BN-OH纳米片。将不同含量的BN-OH纳米片与天然胶乳（NR）粒子通过胶乳共沉淀制备得到了均匀的隔离网络结构，在NR胶乳粒子周围蛋白质的辅助下BN-OH纳米片与NR分子链通过氢键等形成了物理交联。考察了BN-OH纳米片的含量对BN-OH/NR纳米复合材料的交联密度、机械性能、导热性能和气体阻隔性能等的影响。在一定范围内，随BN-OH纳米片填充量的增加，BN-OH/NR纳米复合材料的拉伸强度、定伸应力增加，储能模量上升，损耗因子下降，表明了BN-OH纳米片良好的补强作用和强两相界面结合作用力。BN-OH纳米片良好的分散，形成的隔离网络结构，以及蛋白质辅助物理交联所形成的强有力的界面相互作用，阻隔了气体分子的扩散，同时热量沿搭接在一起的BN-OH纳米片释放出去，致使BN-OH/NR复合材料良好的导热性能和气体阻隔性能。20% BN-OH/NR纳米复合材料的导热系数为0.319 W/(m·K)，为导热材料，较纯NR的导热系数提升了94%。而不同含量的BN-OH/NR纳米复合材料的体积电阻率仍远高于绝缘临界电阻率的标准，即本文制备的绝缘、高机械性能、高导热和良好密封性能的橡胶复合材料有望应用于电子元器件、电池、汽车等领域的热界面材料。

关键词：复合材料纳米结构导热性能气体阻隔性能氮化硼天然橡胶

高光谱技术结合K-Means-LSTM对汽车塑料保险杠的快速分类研究

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中国测试 2024年

作者：姜红康瑞雪王锦辉甘肃警察学院刑事侦查系

为建立一种快速无损检验汽车保险杠的分析方法，利用高光谱技术对50个汽车保险杠样品进行检验分析，对高光谱数据进行标准正态变量变换处理后，根据高光谱图的不同，将50个样品大致分为两类。利用K-means聚类法对数目较多的第I类进一步... 详细信息

为建立一种快速无损检验汽车保险杠的分析方法，利用高光谱技术对50个汽车保险杠样品进行检验分析，对高光谱数据进行标准正态变量变换处理后，根据高光谱图的不同，将50个样品大致分为两类。利用K-means聚类法对数目较多的第I类进一步分组，利用簇内误差平方和法确定最佳K值为4，因此将第I类样品分为4组。同时，利用K-近邻算法、随机森林算法和长短期记忆网络算法，分别构建分类模型。K-近邻模型、随机森林模型和长短期记忆网络模型的分类正确率分别为69.05%、41.67%和83.33%。通过比较，长短期记忆网络模型对汽车保险杠样品可以实现更加有效的区分。结果表明该方法简单快速，可以为汽车保险杠类的物证鉴定提供帮助。

关键词：高光谱技术汽车保险杠 K-means聚类长短期记忆网络分类模型