摘要:为了描述离子聚合物金属复合材料(ionic polymer metal composites, 简称IPMC)悬臂型驱动器在直流电激励下的非线性大变形行为，采用数字图像相关法(digital image correlation, 简称DIC)获得的IPMC应变梯度与激励电压间的关系，与修正后的IPMC电极分布式电阻电容（resistor-capacitor, 简称RC）电路模型相结合，提出了一种具有解析解的IPMC弯曲大变形力-电耦合模型，并采用Pt电极和Ag电极两种IPMC试样对该模型进行了实验验证。结果表明，该模型能够准确地反映IPMC悬臂型驱动器在直流电激励下的整体弯曲变形现象，且适用于采用沉积法制备电极的IPMC驱动器。

摘要:国内某地铁线路运营后曲线轨道出现了短波长钢轨波磨现象，通过力锤敲击法对不同扣件轨道动态特性进行了测试。利用ABAQUS建立了轮轨三维实体有限元模型，分析了轮轨耦合模态特性以及白噪声激励时轨道频响特性。结合试验和仿真结果，分析了轮轨结构动态特性与短波长钢轨波磨之间的相关性。研究结果表明：普通扣件和减振扣件轨道钢轨波磨主波长分别为30~63 mm和40~50 mm；白噪声激励下，两种轨道分别在450~920 Hz和570~720 Hz范围内的敏感共振频率与列车通过钢轨波磨频率(454~954 Hz和572~715 Hz)相吻合；线路轨道短波长波磨的产生主要与轨道结构高频固有特性相关，轨道短波长波磨通过频率与轮轨耦合模态频率相近，其模态振型表现为轮对弯曲扭转的同时，伴随钢轨相对轨道板的垂向弯曲振动，轮轨耦合高频模态特征加剧短波长波磨的发展。

摘要:摩擦提升机是一种利用钢丝绳与卷筒之间的摩擦力来传动运动的矿井提升设备，其在紧急制动过程中容易出现钢丝绳打滑现象，严重威胁设备的安全运行。针对此问题，以恒减速紧急制动工况下的钢丝绳滑动为研究对象，提出利用加速度偏差对紧急制动过程中罐笼加速度进行归一化处理，以加速度偏差系数发生突变增大为钢丝绳发生临界打滑的判断依据，从而获得极限减速度。利用经过实验验证的摩擦提升机仿真模型和本研究所提出的方法获得了一系列恒减速制动工况下的极限减速度，经线性拟合后得到极限减速度预测模型，ax = -k1M + b1（下放工况）和ax=k2M+b2（提升工况），该预测模型将有助于恒减速制动工作点范围的确定，从而可为摩擦提升机防滑策略的制定提供依据。

摘要:介绍了一种用于操控微纳粒子运动的声流场计算理论及试验验证方法。引入摄动理论，将固体边界的超声振动作为扰动量，用于计算液体质点的一阶声压和振动速度变化；进一步转化为引起流体流动的负载作用力，用于计算二阶流场中的流速变化，最终得到经过时间平均后的流场分布情况。有限元计算结果表明，微结构边界的超声振动引起了特定模式的流场流动，并且在微结构附近的液体流动速度明显高于其他位置，可以用于微纳颗粒在局部位置的精准操控。利用直径10μm的聚苯乙烯颗粒进行了试验验证，基本证实了声流场计算理论的准确性。基于摄动理论构建的声流场计算模型，有效解决了复杂边界的超声振动与流场流动的耦合计算问题，对下一步设计具有精准操控功能的声操控型微纳作动器具有较好的指导意义。

摘要:为解决旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题，提出了一种经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）、奇异值分解（singular value decomposition，简称SVD）和深度卷积网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）相结合的故障诊断方法。首先，通过EMD方法将故障信号分解成若干个固有模态分量（intrinsic mode function，简称IMF），构造时域与频域空间状态矩阵；其次，利用SVD方法对空间状态矩阵进行分解得到奇异值数组，构造时域与频域奇异值特征矩阵；最后，将提取的奇异值特征矩阵输入到CNN中进行模式识别。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中，在西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了很好效果，正确率优于将原始信号直接输入到CNN中等几种对比方法，验证了该方法的优越性。

摘要:基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点，运用短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，简称STFT）进行转速估计，结合阶次追踪法，对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先，利用STFT对加速工况变速箱振动信号进行时频分析；其次，利用改进型峰值搜索法提取特征阶次所对应的瞬时频率值，进一步计算得到发动机转速信号表达式；然后，根据发动机转速信号表达式对振动信号在角域重采样，进行阶次分析；最后，利用本研究方法对变速箱加速过程振动信号进行阶次分析，并与商用软件LMS.Test.lab分析结果进行对比。结果表明，本研究方法无需布置转速传感器即可对变速箱振动信号进行阶次分析，为整车振动噪声试验分析提供参考。

摘要:同步提取变换(synchroextracting transform, 简称SET)通过提取短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, 简称STFT)在瞬时频率位置的时频系数可获得较理想的时频谱，该方法提高了时频分辨率，减少了交叉项的影响，一定程度上抑制了噪声对STFT时频谱的干扰。针对在SET时频谱的基础上进行信号分量的重构与故障诊断拓展方面的应用，提出了一种基于顺序统计滤波器(order statistics filter, 简称OSF)的SET信号分量重构方法。首先，利用边际谱表征SET时频谱中信号的幅值在整个频率范围内随频率变化的情况；其次，采用顺序统计滤波器分割边际谱，将分割所得边界映射至SET时频谱后，利用SET逆变换重构信号分量；最后，利用峭度指标筛选包含丰富故障信息的分量并进行包络分析，提取故障特征。仿真信号及滚动轴承内圈故障信号的处理结果证明了该方法的有效性。

摘要:为了提高对称消声器传递损失的测量效率，基于声学理论分析，提出了一种单负载法传递损失计算模型。针对反射系数较大的吸声末端，导致该方法在实际测量中存在较大误差的问题，推导出了一种能够消除测试管道末端反射声波在上、下游形成多次反射的修正公式。通过自制阻抗管进行试验测试，结果表明：在末端声学负载吸声性能良好的情况下，单负载法传递损失计算模型能够精确计算出对称消声器的传递损失；修正公式能够有效地消除末端负载所引起的反射波对传递损失计算的影响，降低对末端声学负载吸声性能的要求，保证单负载传递损失计算模型的适用性。

摘要:针对横向载荷作用下的螺栓连接松动过程开展研究，给出了面向螺栓松动仿真的建模方法，分析了循环往复载荷作用下接触状态与残余预紧力的变化规律，并研究了载荷作用位置、幅值和频率对螺栓连接松动的影响。分析结果表明：在横向循环载荷作用下，残余预紧力出现交替的上升与下降；螺纹接触面先于螺头承压面进入滑移状态；横向载荷作用在上板或下板对松动没有影响；载荷幅值是影响松动的主要因素，载荷幅值越大松动越容易发生，而加载频率对松动影响较小。本研究分析结果与Junker试验结果一致性良好，可推广到复杂载荷条件下的应用。

摘要:为提高大型复杂结构不确定性分析的计算效率，提出了一种考虑参数区间不确定性的改进自由界面子结构模态综合法。首先，根据系统特点将其划分为若干子结构，采用摄动法对含有区间不确定性参数的子结构进行分析，为减小模态截断误差，考虑剩余柔度的影响，通过构造1组与低阶模态加权正交的等效高阶模态集，避免了直接对系统刚度矩阵进行求逆的计算过程，解决了含有刚体位移时的子结构剩余柔度矩阵的求解问题；其次，根据界面连续性条件，得到考虑参数区间不确定性的系统模态综合方程；最后，分别采用本研究所提出的方法以及Monte Carlo法对某钢架桥模型进行了不确定性分析。计算结果表明，本研究方法在保证计算精度的同时可以有效提高模型计算效率。

摘要:为研究考虑测量误差影响的随机激励辨识方法，首先，在逆虚拟激励法中引入模型测量误差和响应测量误差，推演总结影响随机激励辨识精度的因素；其次，分析提高辨识精度的途径；最后，引入系数矩阵来减弱频率响应函数矩阵的条件数对随机激励辨识精度的影响。以悬臂梁结构为对象进行多点随机激励辨识的数值仿真研究；以复合板结构为对象，进行多点随机振动试验研究。结果表明，与传统的逆虚拟激励法相比，此改进方法在考虑测量误差的同时能有效地提高某些固有频率附近的识别精度。

摘要:列车运行产生的周围地基振动对列车运行安全以及周边环境振动有着重要的影响，其实质是移动荷载产生的应力波在地基中的传播问题。基于Biot流体饱和多孔介质模型，给出了移动荷载作用下横观各向同性（transversely isotropic，简称TI）饱和半空间动力响应的求解方法。首先，将Biot方程转换到频率波数域中，通过坐标变换将方程解耦为平面内部分和出平面部分；其次，通过势函数方法求解平面内和平面外波动方程；最后，将移动荷载代入，其解可表示为对频率和单一波数的双重Fourier积分。与已有文献的结果进行了比较，验证了方法的正确性。开展了数值计算分析，讨论了荷载移动速度和TI介质参数等对半空间动力响应的影响，研究结论为列车荷载诱发复杂场地的振动控制技术提供了一定的理论依据。

摘要:提出一种新的基于稀疏和近邻保持理论深层极限学习机（sparsity and neighborhood preserving deep extreme learning machines，简称 SNP-DELM））的滚动轴承故障诊断方法。首先，将极限学习机（extreme learning machine，简称ELM）与自编码器（autoencoder，简称AE）相结合，提出一种ELM-AE的结构，利用自编码器对极限学习机的隐含层进行分层；其次，将稀疏与近邻思想融入深层网络中，在投影过程中，通过稀疏表示保持数据的全局结构，通过近邻表示保持数据的局部流形结构，无监督地逐层提取数据的深层特征；最后，通过监督学习求解最小二乘进行分类诊断。将该方法用于风机滚动轴承故障诊断实验，并与ELM、堆叠降噪自编码器（stacked autoencoder，简称SAE）、深层极限学习机（deep extreme learning machine，简称DELM）、卷积神经网络（convolution neural network，简称CNN）等方法进行对比，实验结果表明，SNP-DELM算法相对于现有的几种算法具有更高的准确率和稳定性。

摘要:实际使用中的梁类结构容易萌生裂纹，影响其使用寿命及安全可靠运行，准确判定其裂纹损伤位置对于实现梁类结构的快速准确维护处理具有重要意义，为此提出基于振动信号S变换和互信息值实现梁类结构裂纹的识别与定位。首先，基于测试获得梁类结构上分布点的振动信号；其次，利用S变换将振动信号变换到时频域，计算梁结构在裂纹损伤前后各对应位置点时频域振动信号的互信息值；最后，通过检索互信息值向量中分量的最小值位置实现裂纹区域的准确定位。为了避免引入附加质量的影响，利用机器视觉测振系统采集悬臂梁和小型复合材料叶片上的分布点振动信号，设置不同裂纹位置对梁类结构裂纹定位方法进行了验证，证明了方法的有效性。

摘要:磁流体动力学（magneto-hydro-dynamic，简称MHD）传感器是测量航天器平台宽频微角颤振的关键器件之一。鉴于MHD传感器的误差与噪声特性会影响星载惯性导航系统的精度与分辨率，对所设计的MHD传感器进行误差分析与试验验证。采用样机数据分析与组件物理建模相结合的方法，分析与验证MHD传感器灵敏度特性与误差模型。结果表明：传感器的误差主要受到重力方向与温度条件的影响，并且该项误差对无温控MHD传感器的误差起决定作用；当温度变化较小时，变压器磁芯磁导率的工艺误差占总误差的一半；差分放大器的噪声对传感器噪声具有显著影响。

摘要:针对分数低阶Alpha稳定分布特性下轴承振动信号乘积函数（product functions, 简称PF）的高阶统计特征提取性能退化问题，提出了轴承振动信号PF分量的分数低阶特征提取方法。通过信号平稳化PF分量的概率密度函数（probability density function，简称PDF）曲线拖尾及特征指数α估计，验证轴承振动信号PF分量的分数低阶Alpha分布特性，并提出最优分数低阶统计量和共变低维流行映射矩构成轴承特征矩阵，以降低二阶及高阶统计量对信号分量特征描述误差，实现不同故障轴承特性的准确性表征。通过轴承特征散点图对比分析，结果表明，分数低阶次特征对轴承振动信号PF分量描述更为准确，不同状态轴承特征描述准确性和区分效果提升明显，具有一定的可行性及实际应用优势。

摘要:为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性，提出一种采用深度学习并结合独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）的新方法，对航空发动机气路系统的健康状态进行了监测技术研究。首先，对实际采集的航空发动机气路系统健康监测参数进行预处理，对预处理后的参数数据采用独立分量分析方法进行处理，提取代表当前状态的特征系数矩阵；其次，由提取的特征矩阵创建深度学习状态监测模型；最后，由创建的状态监测模型对航空发动机气路系统健康状态进行监测。为验证所提方法的有效性，采用典型神经网络与支持向量机分别对由主成分分析（principal components analysis,简称PCA)和ICA构建的特征矩阵进行了状态监测研究。结果表明，采用ICA和深度学习相结合的状态监测方法，可以更好地实现对航空发动机气路系统的状态监测，有良好的应用与推广前景。

摘要:针对现有测试性验证方案均选用最小样本量原则，在相同的双方风险及要求下会得到相同的样本量以及故障判据，而未考虑工程应用中不同装备系统具备不同结构和功能复杂度的问题，提出一种基于后验分布的限制型故障样本量确定方法。首先，根据装备系统结构划分构建层次Bayes网络测试性验证模型，融合各结构层次中蕴含的先验信息推导系统故障检测率的后验分布；其次，基于后验分布样本集，给出最小样本量原则下的样本量确定方法，再通过比例分层样本量分配方法，结合装备系统功能特性，给出限制型故障样本量确定方法；最后，通过实例进行分析。结果表明，该方法既能充分运用装备结构信息，较之经典验证方案以及传统Bayes方案，在相同指标约束下能有效降低样本量，又能考虑系统功能特性，保证了测试性验证结论的准确性和合理性。

摘要:安装有精密电子设备的舰载机柜具有很高的减振要求，尝试采用主动控制方法实现舰载机柜的多频振动控制。首先，基于叠堆压电作动器，建立了一套模型机柜主动减振试验系统；其次，进一步考虑舰载机柜的减振需求，采用多频并联结构自适应控制策略，进行了三频单入单出和四入四出的振动主动控制试验，并研究了控制系统对外扰激励和控制通道变化的自适应能力。试验结果表明：控制系统能够有效抑制被控点的低频线谱振动，单入单出情况下目标位置振动水平降低85%，四入四出状态下各被控点的振动控制效果均达到60%；叠堆压电作动器响应具有频带宽和响应速度快的特性，使系统对外扰激励及控制通道的变化具有较强的跟踪控制能力，具有一定的多频控制能力和较强的自适应性。

摘要:汽轮机转子受复杂应力和高温的多重作用，常在反T型叶根槽部位产生疲劳裂纹，导致断裂事故。针对此问题，提出全聚焦相控阵超声的检测方法。推导了全聚焦相控阵超声的采集及成像公式，制备了专用试件，在端壁上倒圆（F1）采用线切割方法预制人工缺陷，采用全聚焦相控阵超声检测，并与常规超声进行了对比。结果表明，全聚焦相控阵超声检测精度高，适应性强，具有较好的工程应用价值。

摘要:具有微混合功能的多级Y型流管无阀压电泵存在着输出流量与振子带载能力不平衡的问题。为此，提出了一种非对称分叉流管无阀压电泵。首先，理论分析了该无阀压电泵输出流量与流管流阻间的关系；其次，利用有限元软件数值计算了多级Y型流管的流阻特性；最后，采用光固化快速成型技术加工了样机，并进行了泵特性试验和振子振动测试。试验结果表明：在峰峰值200 V正弦波交流电驱动下，该压电泵的流量、扬程和压电振子的振幅都随驱动频率增加呈现先增大后减小的趋势；当驱动频率为31 Hz时，最大流量为4 g/min；驱动频率为38 Hz时，最大扬程为40.5 mmH2O。在试验施加电压范围内，该泵的输出性能与驱动电压呈正相关性。本研究验证了非对称流道树型无阀压电泵的可行性，为非对称无阀压电泵在微流道滴灌和微混合等领域的应用提供了参考。

摘要:综合考虑动态侧隙、时变啮合刚度、齿轮偏心和传动误差等非线性因素，建立齿轮转子轴承传动系统的非线性动力学模型。以分形理论为基础，引用尺寸一致性的Weierstrass-Mandelbrot函数模拟动态侧隙的变化趋势。利用4阶龙格库塔法对系统的非线性动力学微分方程求解，探究动态侧隙对系统响应的影响。结果显示：综合对比定侧隙系统和动态侧隙系统，齿轮在扭转方向上振动幅值的波动较大，动态侧隙系统由准周期运动渐变为混沌运动，并且与动态侧隙曲线的复杂程度有关；齿轮在扭转方向相平面的轨迹随动态侧隙的标准差(standard deviation，简称STD)呈现出规律性变化；在系统振动响应频谱中，随着动态侧隙曲线的复杂程度的加剧，频率成分多样性增强，噪声频率的幅值逐渐增加，高倍频的幅值激增。

摘要:地铁列车运行引起的环境振动日益引起人们的关注。通过引入位移势函数和傅里叶变换，推导了移动荷载作用下轨道隧道地基纵向二维耦合模型的振动响应解答，并与一维地基梁模型的响应结果进行比较。研究表明，将隧道考虑为Timoshenko梁时得到的隧道挠度及地层位移要比Euler梁时的大，但系统的临界速度会有所降低。隧道埋深越大，隧道和地基变形越小；反之，下卧地层越厚，隧道和地基的振动位移越大。浮置板轨道可以有效减少传递至隧道上的振动荷载幅值，但对隧道和地层位移的影响不大。一维轨道隧道地基模型可以用来确定隧道内的振动荷载，但是两者的挠度计算结果只在列车速度及地基厚度不大时较为接近，否则差异较大。研究对于地铁振动响应的理论分析具有一定的参考价值。

摘要:提出了一种基于多普勒激光测振技术的转动自由度模态振型测试与识别方法。首先，利用多普勒激光测振技术测量试验结构上各测点及其相邻点的平动自由度同步时域响应; 其次，通过差分法计算测点转动自由度时域响应以得到频响函数; 最后，对平动与转动自由度频响函数进行模态分析，即可获取各测点的平动与转动振型。通过对平板的试验分析，验证了基于多普勒激光测振技术进行转动自由度模态振型识别的可行性和准确性，为转动自由度模态振型的测试与识别提供了一种有效的解决方案。

摘要:针对转子振动信号的非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题，提出一种基于集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition，简称EEMD)的奇异值熵和流形学习算法相结合的故障特征提取方法。首先，对原始振动信号进行EEMD分解，得到若干本征模态函数(intrinsic mode function，简称IMF)分量，根据峭度欧式距离评价指标选取故障信息丰富的敏感分量，组成初始特征向量，求其奇异值熵；其次，利用近邻概率距离拉普拉斯特征映射算法（nearby probability distance Laplacian eigenmap,简称NPDLE）对奇异值熵组成的特征矩阵进行降维处理；最后，将得到的低维特征子集输入到K-近邻(K-nearest neighbor，简称KNN)中进行模式辨识。用一个双跨度转子实验台数据集和Iris仿真数据集对所提方法进行了验证，结果表明，IMF奇异值熵和NPDLE相结合的方法可以有效地实现转子故障特征提取，提高了故障辨识的准确性。

摘要:为了研究硬涂层阻尼结构的疲劳寿命合理的分析方法和对结构寿命影响的基本规律，利用有限元模拟技术进行带硬涂层阻尼的悬臂薄壁梁结构的随机振动疲劳寿命计算。以一个悬臂薄壁梁为对象，首先，对该结构涂敷硬涂层前后的模态和谐响应进行计算，获得模态频率和危险部位应力响应函数；其次，采用随机振动疲劳寿命频域分析法对涂层前后悬臂梁进行有限元仿真计算，获得相应的寿命和损伤云图；最后，在电磁振动台上进行随机振动基础激励的编谱加载，获得涂层前后悬臂梁的振动疲劳寿命和损伤行为。结果表明，硬涂层能够延长悬臂梁振动疲劳寿命，可以减缓疲劳裂纹扩展速率。通过对比模拟和试验结果的误差分析，证明振动疲劳寿命模拟方法的合理性。

摘要:针对模态辨识结果对输入的敏感性，研究了测量信息对飞行器工作模态辨识精度的影响。介绍了自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,简称ARMA)模型环境激励模态辨识方法的理论、试验测点和激励情况，并给出了试验研究方案情况。通过选择不同测点布置组合，研究了测点布置对辨识结果的影响。对各测点数据人为增加噪声，研究了数据品质对辨识结果的影响。研究发现，测点数目较多，且测点布置在振型数值较大位置，辨识结果较好。