摘要:现代高速精密切削对电主轴动态性能的要求不断提高，结构的复杂化、运行的高速化、轴承的多样化向电主轴转子动力学设计提出了新的挑战。针对此问题，综合运用滚动轴承分析理论、流体润滑理论与转子动力学理论，建立滚动轴承电主轴、空气轴承电主轴、水润滑轴承电主轴与组合轴承电主轴转子动力学模型，并开发了计算软件。基于性能分析结果，设计了多款高速精密电主轴产品。结果表明：取得的电主轴转子动力学成果为电主轴动态设计提供了理论支撑，所设计的高速精密电主轴产品在国内高端数控装备中获得成功应用，解决了核心功能部件的国产化难题。

摘要:针对随机载荷识别中的病态逆问题影响识别精度、制约工程应用的问题，根据频响函数矩阵大小奇异值对识别结果稳定性影响程度的不同，在逆虚拟激励法的基础上提出一种改进正则化方法。首先，在识别过程中采用变正则化参数方式，对较小的奇异值采用较大的正则化参数修正，对较大的奇异值采用较小的正则化参数修正，以提高识别精度；其次，通过平板结构仿真分析了该方法与直接求逆法、传统Tikhonov正则化方法在5%和10%响应测量噪声水平下的载荷识别精度；最后，进行了简支梁多点平稳随机载荷试验，验证了方法的可行性。研究结果表明，与直接求逆法和传统Tikhonov正则化相比，该方法提高了载荷识别精度，对响应测量噪声具有良好的鲁棒性。

摘要:为提高综掘装备用短距摆动式刮板输送机的运行可靠性，首先，基于悬链线理论建立刮板链张紧补偿位移与链节间张力的理论模型，推导出刮板链在输送槽弯道区域的摩擦阻力、链节间张力以及侧向挤压力的理论计算方法，构建短距摆动式刮板输送机刚柔耦合多体接触动力学模型；其次，结合输送机尾横摆现场试验，利用压力-速度数据，调试设定刚柔耦合仿真模拟试验参数；最后，提出在不同横摆角度、输送机仰角和刮板链链速多种工况条件下短距摆动式掘进刮板输送机周期循环动态张力分布获取方法，探究空载摆动工况周期闭环运行下刮板链-弹簧板-尾部输送槽相互作用的刚柔接触特性，以及输送系统动态张力分布规律。结果表明：整个运行过程中刮板链张力和侧向挤压力与输送机仰角、机尾横摆角度及链速呈正相关，且机头驱动链轮啮合处会出现张力剧增；刮板链由“直”变“曲”的过程中链节间扭矩增大，造成刮板与弹簧板间短时刻刮卡，运行轨迹呈“内密外疏”的排布方式；实测了输送机摆动有杆腔压力，经过数值与仿真获取结果的对比分析，验证了该方法的有效性。

摘要:针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题，提出了一种自联想核回归模型（auto-associative kernel regression，简称AAKR）与修正序贯概率比检验（sequential probability ratio test，简称SPRT）相结合的方法。首先，利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理，获取高质量的多源传感器解调信号；其次，采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值，并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差；然后，运用滑动时间窗获取不同阶段残差向量的均值和方差，设计一种SPRT检测规则对传感器残差进行异常检测；最后，用核电一、二回路耦合系统模拟机实验数据进行方法验证与性能分析。结果表明，所提传感器异常检测方法的准确率达到99.52%，异常检测延时降低了81.73%，可有效提高现有核电厂传感器异常检测的稳定性。

摘要:为研究地铁直线区间科隆蛋扣件轨道上的钢轨异常波磨，提出了一种反映轮轨系统能量耗散特性的二维数值模型，并结合现场调研和数值计算，分析了钢轨波磨的成因特性。结果显示：随着纵向蠕滑力占比的增加，当激励施加在扣件上方时，纵向蠕滑力对钢轨波磨的发生概率和发展趋势有更大的影响；当激励施加在扣件跨中时，纵横向蠕滑力对钢轨波磨的产生和发展均有促进作用；在纵向蠕滑力占比增加的过程中，对系统耗散能实部的敏感程度由波长敏感逐渐转变为速度敏感；波长在不同速度下保持恒定或与速度呈现非线性关系，表明在不同蠕滑力工况下波磨波长的敏感速度不同；钢轨导纳影响分析显示，不同的蠕滑力工况下出现了相同的特征频率，且与实测波磨通过频率接近，说明激励施加在扣件上方时的钢轨垂向导纳特性是造成钢轨波磨的主要原因。

摘要:针对损伤识别中外激励难以准确测量以及薄板结构需要大量测点的问题，提出一种动响应传递比与曲率结合的薄板损伤定位法。首先，通过薄板结构上较少的测点，分别构建动响应传递比曲率比以及相对欧氏曲率相似度损伤指标，利用该指标对损伤的横向坐标与纵向坐标进行损伤定位；其次，以单端固支的矩形薄板为例进行仿真，使用较少测点布置3条测线，进行了损伤前后不同单点激励下的损伤定位以及不同水平噪声影响下的单处与多处损伤定位；最后，进行了实验验证。结果表明：动响应传递比与曲率结合的薄板损伤定位法可在较少测点、单点激励等信息未知的情况下较准确地定位薄板结构损伤，且具有一定的抗噪性。

摘要:针对复杂多变的工作环境给风电机组状态监测带来的挑战，提出了一种基于深度学习和注意力机制组合的状态监测与健康评估方法。首先，将风电机组数据采集与监控（ supervisory control and data acquisition，简称SCADA） 系统数据进行预处理；其次，将卷积神经网络（convolutional neural networks， 简称CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory， 简称LSTM）相结合提取数据的时空特征，并引入注意力机制（Attention）为LSTM分配相应的权重；然后，利用指数加权移动平均来设置阈值，通过分析均方根误差实现风电机组的状态监测；最后，通过实例对风电机组的主轴承、发电机定子和叶片变桨电机状态进行监测分析和健康评估，验证该方法的有效性。

摘要:为研究地震作用下风电结构的动力屈曲行为，提出一种基于B-R准则及相图法的风力发电塔筒结构动力屈曲分析方法。首先，以西北地区某2.0 MW风力发电机为原型，建立考虑叶轮及机舱偏心的集中质量有限元模型，对其在重力作用下的静力屈曲进行分析，并确定动力屈曲的考察部位；其次，选择14条天然地震动记录作为输入，结合增量动力分析，通过B-R准则考察选定节点的相对位移最大值，并绘制节点的相平面图，对塔筒结构的动力屈曲进行评价；最后，分类讨论了影响风电塔筒结构动力屈曲发生的因素。研究结果表明：基于B-R准则及相图法的方法可以有效地判别动力屈曲；在地震动作用下风力发电塔筒门洞下部出现局部的塑性动力屈曲现象；地震下风电塔筒结构动力屈曲的发生与地震激起的塔筒模态和地震频谱的集中程度有关，且主要受几何非线性的影响。

摘要:针对长短期记忆神经网络提取特征信息相关性和时间信息依赖性不足的问题，提出基于改进双多头注意力机制的长短期记忆神经网络（improved dual stage attention-based long short-term memory neural networks， 简称IDSA-LSTMNN），以提高滚动轴承剩余使用寿命（remaining useful life， 简称RUL）的预测精度。首先，采用改进的蜘蛛蜂优化器（improved spider wasp optimizer， 简称ISWO）优化变分模态分解（variational mode decomposition， 简称VMD）的关键参数，以提取更优的时频域特征；其次，结合时域和频域特征，构建特征数据集；然后，利用非线性成分改进核主成分分析（kernel principal component analysis， 简称KPCA）的核函数，以优化特征降维过程；最后，利用多头注意力权重改进特征注意力机制和时间注意力机制提出IDSA，设计了轴承RUL预测的IDSA-LSTMNN，并进行了对比试验、抗噪性试验和泛化性试验。结果表明，相较于仅具有单头注意力机制的LSTMNN，不同工况、不同噪声环境下，IDSA-LSTMNN在预测精度、抗噪性和泛化性上具有显著优势。

摘要:磁悬浮转子在基础激励作用下振动会进一步加剧，严重时会发生碰摩而使系统失稳。针对此问题，通过引入扩张状态观测器（extended state observer，简称ESO）来实现基础激励的振动控制，其鲁棒性强且不依赖精确建模，可以实时观测扰动。首先，搭建基础激励下磁悬浮转子机电一体化模型，利用该模型仿真分析了基础激励参数与比例-积分-微分（proportional integral derivative，简称PID）控制参数变化对系统动力学响应的影响规律，得知PID难以满足基础激励抑振需求；其次，分析了基础激励对转子系统的径向耦合作用，利用ESO将基础等效力与系统耦合项作为扰动进行振动补偿，并完成ESO的设计与参数整定；最后，仿真对比分析了不同基础激励作用下引入ESO的振动补偿效果。试验结果表明，引入ESO使基础激励下转子振动位移衰减达30%以上，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。

摘要:针对液体火箭发动机涡轮泵转子动态响应参数难以直接测得的问题，以实际涡轮泵转子为对象，开展转子瞬态响应仿真计算和实测振动数据提取分析。首先，采用有限元方法建立考虑支承结构参与振动的转子动特性计算模型，计算转子的稳态特性；其次，以发动机试车实测的涡轮泵启动升速曲线为基础，计算转子的瞬态响应特性，并与从实测的振动加速度数据中提取的转子动特性进行对比分析。结果表明：转子瞬态响应峰值出现的位置相比稳态响应有一定滞后，启动加速度越大，滞后越明显；从涡轮泵壳体上的振动加速度测点提取的同步响应曲线在转子过临界转速时出现了峰值；仿真计算的瞬态响应峰值与实测的加速度峰值最大差异为6%。

摘要:为了克服传统动力吸振器有效频带过窄的缺陷，提高其减振效果，针对一种新型自适应动力吸振器-变质量动力吸振器，研究了基于模糊逻辑的控制策略。该控制策略通过变质量动力吸振器与主系统振动信号的相位差判断吸振器固有频率与主系统激振频率是否相等，在吸振器失谐时采用模糊控制规则改变吸振器质量，使吸振器固有频率能够及时跟踪主系统激振频率的变化。通过数字仿真和台架实验对该控制策略的效果进行了验证，结果表明：所设计的基于模糊逻辑的变质量动力吸振器控制策略能够根据主系统激振频率的变化调整吸振器质量，使吸振器总是处于调谐状态，可在一个较宽的频带内明显提高吸振器减振效果，具有很好的工程应用价值。

摘要:为了揭示钢筋混凝土（reinforced concrete，简称RC）空心板抗弯承载性能与其振动频率之间的关系，从实桥上拆取了3片服役27年、全长为11.20 m的RC空心板，通过实桥原位试验和室内分级加载静、动力试验，获取了空心板的抗弯承载性能参数和前3阶振动频率，并分析了空心板荷载、挠度、刚度与竖弯频率间的关系，拟合得到了1阶频率比-荷载比、1阶频率比-割线刚度比的函数表达式。研究表明：3片板的荷载-挠度曲线具有明显的双折线特征，在不同加载状态下前3阶振动模态始终为1阶竖弯（对称）、2阶竖弯（反对称）和3阶竖弯（对称），与半波正弦曲线吻合；3片板的前3阶振动频率均随荷载、挠度和裂缝宽度的增大而下降，其中1阶频率在屈服前分别下降4.52%，9.50%和11.46%，屈服后分别下降27.81%，21.62%和23.27%，1阶频率在敏感性和规律性方面都更好；3片板的1阶频率理论解与室内实测和原位实测结果均非常接近，以室内实测结果为准，误差分别为7.90%，8.16%和1.94%，但高阶频率的理论解则明显偏大；1阶频率比-荷载比和1阶频率比-割线刚度比这2个拟合函数理论上可用于近似评估外加荷载是否超过RC空心板的屈服荷载，并预测RC空心板割线刚度的退化情况。

摘要:针对实车旋转车轮动平衡状态难以实时监测及预判的问题，提出了一种融合注意力机制的抗噪一维卷积神经网络（noise resistant 1D convolutional neural network， 简称NRCNN）的旋转车轮动平衡健康状态监测方法。首先，构建NRCNN模型，以在实车车轮上添加3种不同质量平衡块的方式获得3种不同速度下对应的旋转车轮动不平衡状态下的振动信息；其次，以高斯白噪声为噪声输入，对所测旋转车轮不同动平衡状态的振动信息进行处理，获得试验样本数据，并用其进行模型训练；然后，综合运用卷积运算机制和特征变换进行t分布随机邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding， 简称t-SNE）可视化显示，实现对不同动平衡状态的分类输出。结果表明，在不同信噪比的工况下，所提出的改进NRCNN模型旋转车轮的动平衡状态监测方法相比于传统一维卷积神经网络（1D convolutional neural network，简称1D-CNN）模型，展现出更高的诊断准确性，最高可达到99.95%。

摘要:为了实现液体火箭发动机组件在地面力学环境试验中的响应与其实际工作状态下的响应特征一致，提升组件试验考核的有效性，从边界映射途径出发，讨论了组件力学环境响应一致的边界映射问题的理论求解，提出了通过设计优化进行组件试验边界映射的工程解决方法。基于二代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithms-II，简称NSGA-II）和有限元联合仿真，对某型发动机推力装置组件地面力学环境试验的边界约束结构进行优化设计，获得了满足响应特征要求的组件试验边界约束结构形式，并进行了试验验证。结果表明：试验与仿真优化结果吻合良好，组件关键部位响应特征满足目标要求；通过试验边界约束结构优化设计方法进行边界映射，能够实现组件地面试验响应与实际状态响应特征等效一致。

摘要:轴承服役过程存在“自愈”等非线性退化现象且缺乏训练寿命标签，限制了智能轴承寿命预测方法在实际工程中的应用。针对此问题，提出一种多阶段退化标签构建（multi-stage degradation label construction， 简称MDLC）方法。首先，运用深度自编码网络与高斯分布的自适应3σ法则，根据振动信号统计特征识别轴承的初始退化点；其次，利用自下而上分割算法，基于均方根特征值曲线划分轴承退化阶段并分段拟合，构建多阶段退化剩余寿命标签；然后，搭建长短时记忆人工神经网络的寿命预测模型，以有监督的方式训练并优化该模型；最后，利用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集测试所提出的方法，并与经典方法进行了对比。结果表明，该方法不仅能够准确识别轴承初始退化点，且剩余寿命预测误差更小，验证了其有效性与准确性。

摘要:高速飞行器钛合金壁板在热环境下刚度会发生改变，严重影响其模态特性。针对此问题，首先，分析了四边简支的钛合金加筋壁板在常温下的模态和热屈曲特性；其次，探讨了均匀热环境对固有频率的影响、材料刚度和附加几何刚度对加筋壁板热刚度的贡献以及固有振型的“演变”现象；最后，研究了非均匀热环境对钛合金加筋壁板热模态的影响规律。结果表明：在均匀温度下，加筋壁板数值模型具有对称性，导致其2阶和3阶临界屈曲温度和固有频率相同，且在热环境的影响下，2阶和3阶固有振型会发生演变现象；加筋壁板前4阶固有频率均表现为先减小再增加的变化趋势，各阶固有频率最低点主要受1阶临界屈曲温度的影响；相对于材料刚度，热应力导致的附加几何刚度是加筋壁板热模态的主要影响因素；在均匀和非均匀温度场下，热环境对固有频率的影响趋势大致相同；非均匀温度场对低阶频率的影响较小，而对高阶固有频率影响较大。

摘要:为了研究空心板梁桥抗爆性能，在任意拉格朗日-欧拉（arbitrary Lagrange-Euler，简称ALE）多物质流固耦合理论基础上，使用LS-DYNA软件对空心板梁桥爆炸问题进行求解分析。通过模拟试验梁爆炸来验证模拟方法的准确性，从不同TNT当量、横截面上不同典型爆点部位和不同爆点区域等方面对空心板梁桥的损伤过程、压力场和动力响应进行参数化分析，以研究空心板梁桥的破坏模式和损伤情况。结果表明：爆炸冲击波进入空心板梁的空心室后，会在空心室内聚集，超压峰值因约束效应而增大，空心板底部很薄则很容易被击穿，导致更严重的破坏；当比例距离大于0.1 m/kg^1/3时，空心板梁的破坏模式为弯剪组合破坏，即空心较薄处表现为剪切破坏模式，腹板处表现为受弯模式；当比例距离小于0.1 m/kg^1/3时，空心板梁的破坏模式为剪切破坏；随着TNT当量的增加，空心板梁桥破坏模式由弯剪组合破坏过渡到剪切破坏，局部剪切破坏特征越来越明显；相较于TNT在空心板梁桥中心爆炸，其在梁桥边侧爆炸时对结构更不利，这是因为边侧空心板相较于其他梁板横向联系较弱，单梁刚度较小。

摘要:针对燃气调压器故障识别中不平衡数据影响模型识别能力的问题，提出一种一维卷积神经网络（one-dimensional convolutional neural network，简称1D-CNN）与注意力机制（squeeze-and-excitation，简称SE）相结合的改进深度卷积神经网络（SE-1DCNN）方法。首先，使用一维卷积核提取故障特征；其次，在交替的卷积层后添加SE模块用于通道加权，选择性地保留所需的重要信息特征，并抑制弱相关的特征；最后，使用类平衡损失函数代替交叉熵损失函数来抵消不平衡分布给网络造成的影响。实验结果表明，根据真实环境中采集的不平衡故障数据，所提改进模型与其他故障识别模型相比有更好的故障识别能力，准确率高达98.17%。

摘要:为了描述减振器的动态特性，将集总参数模型和神经网络模型进行结合，提出了一种能够精确描述减振器非线性动态特性的集总参数-神经网络联合模型。首先，在减振器测试台架上对一个减振器的动态特性进行测量，激励工况包括谐波激励和瞬态激励两大类，测试得到减振器的动态力响应；其次，提出了联合模型的集总参数建模方法与参数辨识方法，并使用谐波激励下的测试数据完成了模型参数辨识；然后，利用神经网络模型补偿减振器的力-速度非线性特征；最后，使用联合模型计算在瞬态激励下减振器的输出力，并与集总参数模型和神经网络模型的计算结果以及测试结果进行了对比。结果表明，所提出的减振器联合模型具有较高的准确性，能够有效补偿集总参数模型的非线性误差。

摘要:为提高无阀泵的泵送性能和混合效果，提出一种仿鱼形复合阻流体致阀、致涡、多输入输出及泵阀分体的无阀压电泵。首先，通过对正向、反向绕流仿鱼形复合阻流体流阻的比较，诠释了仿鱼形阻流体致阀、致泵机理；其次，数值模拟了仿鱼形复合阻流体绕流场，指出流体涡的产生及运动是实现高效混合流体的原因；然后，分析了振子周期性振动驱动流体传输的工作过程；最后，制作泵样机并进行了泵送性能试验。结果表明：在驱动电压及频率为180 V和10 Hz时，泵送纯水的瞬时流量达到111.24 mL/min，泵送混合液体的瞬时流量达到94.10 mL/min，混合液质量分布均一，颜色均匀稳定；仿鱼形复合阻流体及其无阀泵能够实现对流体的混合输送，且混合输送流体的能力优于同类无阀泵。

摘要:为了解决水冷壁管向火面腐蚀减薄检测时聚焦探头不同摆放方式影响检测灵敏度的问题，从数值仿真与试验两方面进行分析。首先，在仿真中对传统圆柱形激励线圈径向、横向、纵向摆放方式时水冷壁管中的涡流形态及磁通密度分布进行分析，对xyz三维磁通量进行定量计算来判断检测灵敏度；其次，在试验中使用隧道磁阻传感器作为探头接收单元，分别计算每种激励线圈摆放方式下xyz三维检测灵敏度；最后，引入加权秩和比法对3种激励摆放方式进行优劣排序。结果表明，聚焦探头3种摆放方式中横向摆放具有最优的检测效果，该研究有助于水冷壁管检测的高灵敏度脉冲涡流探头的设计，可进一步提高水冷壁管腐蚀检测灵敏度。

摘要:针对含悬绳与天轮的矿井提升系统纵向振动问题，首先，采用多体动力学理论与连续体建模相结合的方式，将提升绳的悬绳与垂直段作为整体建模，构建了矿井提升系统纵向振动模型；其次，推导了系统纵向振动方程，得到了系统纵向固有频率随绳长的变化规律以及系统的纵向振动响应特性，数值结果与现场试验结果吻合良好。结果表明：提出的模型准确显示了系统的共振区间，天轮对系统2阶以上的纵向固有频率有较大影响，悬绳对系统每一阶固有频率均有影响；当提升系统在纵向方向发生共振时，天轮处的共振相比提升容器处更剧烈，该振动会造成天轮井架的抖动，甚至会造成提升绳与天轮间发生相对滑动，对天轮衬垫及钢丝绳造成磨损，给系统带来安全隐患。

摘要:在汽车舒适性评价中，传统烦恼率模型虽然引入了人的主观因素，但并不能较好地反映ISO2631标准对烦恼率的定义。针对此问题，首先，基于Stevens幂函数定律，针对烦恼率模型，改进其中隶属度函数，使其适用于汽车行驶振动环境的评价；其次，改进隶属度函数通过拟合系数、误差平方和、均方根误差3个评价指标对比传统隶属度函数，优化幅度分别为26.15%，24.23%和18.92%，说明改进的烦恼率模型能更好地反映出舒适界限对于烦恼率积累的影响；最后，针对改进烦恼率模型中舒适界限、变异系数、加速度与加速度变化速率等参数进行了分析。结果表明，改进烦恼率模型在舒适界限大于0.4 m/s²环境下，更加符合ISO描述的人体从舒适到烦恼的心理过程。该方法有效计算了乘客主观烦恼率，为汽车舒适性提供了更准确的评价标准。

摘要:为解决变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题，提出一种基于自适应变分模态分解（adaptive variational mode decomposition，简称AVMD）算法的风电机组故障诊断方法。首先，将包络熵-峭度-互信息准则（envelope entropy，kurtosis and mutual information，简称EKM）作为黏菌算法（slime mold algorithm，简称SMA）的适应度函数来寻找最优解，并按照最优解对故障信号进行分解；其次，计算每个固有模态函数分量（inherent modal function，简称IMF）的峭度和与原信号的互信息，选择具有故障特征的分量进行重构；最后，通过Teager能量算子解调来识别风电机组故障特征频率。仿真信号和实际风电机组故障信号表明，所提方法能够找到故障频率及其倍频，验证了其在风电机组故障诊断领域中的有效性。

摘要:为研究跑道主要功能指标对飞机和跑道的影响，首先，通过三维激光扫描技术构建三维道面高程模型，较为准确地反映道面平整度和纵横坡坡度信息，当跑道全长范围内的国际平整度指数（international roughness index， 简称IRI）等于0.855 m/km和分段IRI均小于规范规定值1 m/km时，该机场跑道平整度处于“优”；其次，结合道面高程数据计算得到的着陆过程3个阶段平整度影响系数最大值（1，1.185，1.145）可知，平整度对飞机着陆过程影响大小排序依次为减速阶段、滑行阶段、接地阶段，与机场管理机构日常记录得到的结果一致；最后，通过间隔6年的2次点云数据对比表明，飞机重复起降荷载对道基土压实有利于其抵抗自然疲劳，也说明为节约造价而对跑道中部采用的减薄设计是合理的。