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基于CAE和神经网络的压边力优化

机械工程学报 2004年第7期40卷 105-109页

作者：谢晖钟志华湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

通过CAE仿真计算,对成形过程中某些时刻板料的稳定性进行数值化描述,直接以板料上某些关键点(如最易失稳处)的稳定性值作为输入参数,运用神经网络方法进行压边力的优化。采用这种方法训练样本时不需要专门的测试设备,可以得到整个冲压... 详细信息

通过CAE仿真计算,对成形过程中某些时刻板料的稳定性进行数值化描述,直接以板料上某些关键点(如最易失稳处)的稳定性值作为输入参数,运用神经网络方法进行压边力的优化。采用这种方法训练样本时不需要专门的测试设备,可以得到整个冲压过程的压边力最优控制曲线,有较高的精度,试验证明该方法效果很好。

关键词：压边力优化 CAE 神经网络

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一种基于SVM和EMD的齿轮故障诊断方法

机械工程学报 2005年第1期41卷 140-144页

作者：于德介杨宇程军圣湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

支持矢量机(Support vector machine,SVM)有比神经网络更强的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题。针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了... 详细信息

支持矢量机(Support vector machine,SVM)有比神经网络更强的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题。针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和支持矢量机的齿轮故障诊断方法。首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征矢量,并以此作为SVM分类器的输入参数来识别齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,在小样本情况下仍能准确、有效地对齿轮的工作状态和故障类型进行分类。

关键词： EMD SVM 齿轮故障诊断 AR摸型

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基于时-能密度分析的滚动轴承故障诊断

振动与冲击 2001年第3期20卷 79-81页

作者：程军圣于德介湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,... 详细信息

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征 ,提出了基于小波变换的时 -能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,对模态频率区间的时 -能密度作谱分析 ,不仅能检测到滚动轴承故障的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障部位。

关键词：小波变换滚动轴承故障诊断时-能密度分析振动信号

基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2005年第1期24卷 85-88页

作者：杨宇于德介程军圣湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrin... 详细信息

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析, 由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以 EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。

关键词：滚动轴承故障 EMD 经验模态分解振动信号内圈能量特征平稳神经网络预处理器输入参数

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棒材拉拔问题的弹塑性无网格法分析

机械工程学报 2004年第1期40卷 85-89页

作者：卿启湘李光耀刘潭玉湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

建立了一种基于初始构形及热力学第二定律的有限变形的弹塑性本构关系,并由空间描述的Galerkin能量弱变分原理,经一致转换得一整体拉格朗日方程描述下的平衡方程。同时经线性化处理给出了显示中心差分法求解格式,以棒材通过锥形模的拉... 详细信息

建立了一种基于初始构形及热力学第二定律的有限变形的弹塑性本构关系,并由空间描述的Galerkin能量弱变分原理,经一致转换得一整体拉格朗日方程描述下的平衡方程。同时经线性化处理给出了显示中心差分法求解格式,以棒材通过锥形模的拉拔成形为例,对拉拔成形中的材料特性参数、减缩率、拉模锥角、摩擦和拉拔力相互作用以及回弹量等进行了全面的EFG法数值模拟,从而证明了有限变形弹塑性:EFG法对实际金属塑性成形工艺分析、优化及设计的有效性。

关键词：棒材拉拔无网格法有限变形弹塑性接触摩擦

薄板冲压成形中基于数控轨迹点的全自动四边形网格生成

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机械工程学报 2001年第9期37卷 96-100页

作者：成艾国钟志华湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

基于模具型腔表面的数控轨迹点，提出了一种适用于薄板冲压成形计算机仿真的全自动四边形网格生成方法。该方法首先利用最大弦长偏差法删除冗余轨迹点，接着根据相邻特征曲线插值法来重新分布轨迹点，最后生成四边形网格。算法简单、... 详细信息

基于模具型腔表面的数控轨迹点，提出了一种适用于薄板冲压成形计算机仿真的全自动四边形网格生成方法。该方法首先利用最大弦长偏差法删除冗余轨迹点，接着根据相邻特征曲线插值法来重新分布轨迹点，最后生成四边形网格。算法简单、稳定，能处理任意无孔洞冲压模具型腔表面的数控加工轨迹点的自动四边形网格生成问题。

关键词：数控轨迹点四边形网络薄板冲压冲模仿真有限元

切点跟踪磨削法中工件的刚度误差分析及其补偿

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机械工程学报 2003年第6期39卷 98-101页

作者：周志雄罗红平许第洪孙宗禹宓海青湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

采用切点跟踪磨削法加工曲轴类零件时,曲轴的刚度误差是造成加工误差和影响磨削效率进一步提高的主要原因之一。为了采取恰当的误差补偿策略来减小或消除刚度误差的不利影响,分析了切点跟踪磨削法磨削曲轴连杆颈时曲轴不同方向上的弹性... 详细信息

采用切点跟踪磨削法加工曲轴类零件时,曲轴的刚度误差是造成加工误差和影响磨削效率进一步提高的主要原因之一。为了采取恰当的误差补偿策略来减小或消除刚度误差的不利影响,分析了切点跟踪磨削法磨削曲轴连杆颈时曲轴不同方向上的弹性位移对加工精度的影响规律,并由此建立了曲轴刚度误差补偿的数学模型;同时给出了测定磨削过程中曲轴弹性变形量的一般方法。

关键词：切点跟踪磨削刚度误差补偿曲轴加工精度

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几种典型塑性成形问题的精确上限解

机械工程学报 2003年第6期39卷 4-8页

作者：陈芳祖李光耀钟志华湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

对单边均匀受压钝角楔体、理想切口板条的拉伸以及定常塑性流动,如板条通过光滑楔形模具的拉拔、正挤压等,其滑移线场均由均匀场和中心扇形场组成的几种曲型塑性成形问题,利用上限法推导出一个含有n个全等三角形的、对这些问题均适用的... 详细信息

对单边均匀受压钝角楔体、理想切口板条的拉伸以及定常塑性流动,如板条通过光滑楔形模具的拉拔、正挤压等,其滑移线场均由均匀场和中心扇形场组成的几种曲型塑性成形问题,利用上限法推导出一个含有n个全等三角形的、对这些问题均适用的上限解的通用表达式,且当n→∞时,便为这些问题和滑移线解相同的精确上限解。

关键词：塑性成形均匀场中心扇形场截面缩减率精确上限解滑移线场

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基于EMD的时频熵在齿轮故障诊断中的应用

振动与冲击 2005年第5期24卷 26-27,29页

作者：于德介张嵬程军圣杨宇湖南大学机械与汽车工程学院长沙410082

提出了一种基于EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法的时频熵齿轮故障诊断方法。首先利用EMD方法分解齿轮振动信号,然后将得到的内禀模态分量进行Hilbert变换,以得到振动信号的时频分布,将信息熵理论引入时频分布,定量描述时频平面上... 详细信息

提出了一种基于EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法的时频熵齿轮故障诊断方法。首先利用EMD方法分解齿轮振动信号,然后将得到的内禀模态分量进行Hilbert变换,以得到振动信号的时频分布,将信息熵理论引入时频分布,定量描述时频平面上不同时频段的能量分布,各时频段能量分布的均匀性可以反应齿轮的运行状态的差别,从而可以通过时频熵的大小判断齿轮的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效的判断齿轮故障特征,为齿轮故障诊断提供了新的思路。

关键词： EMD方法 Hilbert变换信息熵齿轮