摘要:针对传统内嵌式声学黑洞需削弱主结构承载截面、难以满足既有结构后装改造需求的工程瓶颈，基于声学黑洞波动调控机理与动力吸振器局部耦合机制，系统综述了附加式声学黑洞（acoustic black hole，简称ABH）动力吸振器的研究进展。首先，从主结构与附加结构的连续体模态耦合角度，建立了附加式ABH-被控结构耦合系统动力学模型，分析了其动力吸振与阻尼增强效应的物理机制，阐明了模态频率、模态振型、模态耦合系数及附加结构阻尼对振动控制性能的影响规律；其次，按结构维度和构型特征，将现有附加式ABH分为一维构型（梁式、螺旋式）和二维构型（圆盘式、偏心式、开槽式、矩形偏心式）两大类，系统梳理了各类构型的设计思路、性能特点及适用范围；然后，总结了附加式ABH在航空航天壁板、舰船浮筏系统及高速列车车体等典型工程领域中的应用探索与验证效果；最后，探讨了当前研究在低频小型化、多模态快速预测、复杂工况鲁棒优化及工程化推广等方面面临的挑战与未来发展方向。结果表明：附加式ABH动力吸振器通过局部高阻尼连续体与主结构形成多模态耦合，在无需削弱主结构承载能力的前提下，即可实现宽频范围内的有效振动抑制；同时其附加质量小、安装灵活，在轻量化与结构完整性要求较高的工程场景中具有良好应用前景。

摘要:针对大跨径钢桥焊接细节中疲劳裂纹呈三维非平面扩展、前缘形态持续变化且驱动力沿空间分布显著不均，导致传统三维有限元分析需反复重构网格、计算代价高而难以满足多步迭代预测需求，纯数据驱动模型又易产生非物理偏差的问题，基于Transformer网络与最大周向应力（maximum tangential stress criterion， 简称MTS）准则，提出一种协同驱动的三维裂纹路径预测方法。首先，通过有限元分析软件ABAQUS与仿真软件FRANC3D联合仿真构建涵盖多种裂纹前缘形态的三维扩展数据集；其次，利用Transformer模型建立裂纹前缘几何特征与应力强度因子分布之间的端到端映射关系，实现驱动力场的快速准确预测；最后，结合MTS与中值扩展法逐步更新裂纹前缘位置，完成三维空间路径预测。结果表明，该方法在多步扩展预测中保持良好的空间精度与演化稳定性，能够有效捕捉前缘形态的持续变化，可为钢桥疲劳裂纹三维扩展分析提供高效可靠的计算支撑。

摘要:针对水电机组运维中技术规范获取与应用效率不佳、故障诊断可解释性不足和知识更新略显滞后的问题，提出一种结合检索对齐与图谱推理的轴承智能诊断与规范问答方法。首先，构建2类知识图谱，即技术规范知识图谱（technical specifications knowledge graph，简称TS-KG）与轴承故障知识图谱（bearing fault knowledge graph，简称BF-KG），并设计信号转文本模块，将核心谐波、调制、冲击、时频与相位特征结构化表达；其次，在TS-KG上采用关系图卷积网络与图注意力网络（graph attention network，简称GAT）结合的方式，实现多关系聚合与注意力重排，完成条款级证据定位与规范问答；最后，在BF-KG上采用检索增强生成与GAT结合，通过向量检索对齐症状、部件与故障机理，生成子图进行进一步推理并输出证据路径。实验结果显示：在东北林业大学实验台数据上，BF-KG的总体准确率达98.4%；在TS-KG问答中，系统的带引用正确率为0.648。该方法在保证诊断精度的同时，提升了条款检索性、故障机理可解释性，并支持增量更新与工程应用扩展。

摘要:针对实际工程中滚动轴承带标签故障样本获取困难，以及不同工况下滚动轴承样本特征分布差异大的问题，提出一种改进多头图注意力网络（muti-head graph attention network，简称MHGAT）的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先，利用快速傅里叶变换构建轴承频域样本集，根据元学习训练策略将样本集按多个任务划分，每个任务内的样本集细分为支持集和查询集；其次，引入高斯原型模块和斯皮尔曼算法改进多头图注意力网络，完成支持集、原型集和查询集样本间的连接，实现轴承频域样本有向图的构造；然后，将有向图输入多头图注意力网络的图注意力层，以提取轴承状态特征；最后，在任务内外循环过程中分别引入仿射变换和任务辅助损失，完成循环多次交替迭代，得到滚动轴承故障诊断模型。实验结果表明，所提方法在16组不同规格小样本实验任务和3个数据集小样本实验任务下，平均诊断准确率分别为98.75%和95.77%，性能均优于对比方法。

摘要:针对水轮发电机振摆数据的状态趋势预测问题，提出一种结合蜣螂优化算法（dung beetle optimizer，简称DBO）和支持向量回归（support vector regression，简称SVR）的振摆趋势预测模型，通过改进的蜣螂优化算法（fortified dung beetle optimizer，简称FDBO）自动调整变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）及SVR模型的参数，以提高预测的准确性和效率。首先，通过FDBO优化VMD参数，改善信号分解的质量；其次，利用优化后的VMD分解结果提取信号有效特征；最后，应用FDBO优化的SVR模型进行趋势预测。实验结果表明：本研究方法在预测精度和收敛速度上显著优于传统方法，尤其在处理非线性和非平稳信号方面表现出色；对于不同方向摆度数据的预测验证，该方法也展现了其在多样化应用场景中的优越性能。此研究为水轮发电机状态预测提供了一种有效方法。

摘要:针对难以从涡旋压缩机非线性、非平稳的振动信号中提取丰富故障特征信息的问题，基于短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，简称STFT）、同步压缩小波变换（synchrosqueezed wavelet transforms，简称SWT）、深度卷积神经网络及支持向量机分类理论，提出了一种STFT-SWT双通道卷积神经网络（convolutional neural networks，简称CNN）与支持向量机（support vector machine，简称SVM）相结合的涡旋压缩机故障诊断方法。首先，对采集到的涡旋压缩机振动信号分别进行STFT和SWT时频分析，生成短时傅里叶变换特征图和同步压缩小波变换图；其次，构建双通道卷积神经网络模型，将STFT时频图和SWT时频图分别输入两条独立卷积通道提取故障特征；然后，在特征融合层对两条通道提取的互补特征进行融合；最后，将融合后的高维特征输入支持向量机分类器进行状态识别，利用SVM优异的小样本分类能力实现故障类型的精准判别。在涡旋压缩机故障数据集上设计5组对比实验，将所提模型分别与单通道、双通道卷积神经网络模型以及其他经典故障诊断模型进行比较分析。结果表明，所提出模型能够有效挖掘振动信号中的深层故障特征，实现不同故障状态的准确识别，其诊断性能优于其他对比模型，平均准确率达到96.96%。

摘要:针对于损伤识别的安全性和精确度问题，提出一种利用一维加速度时域信号对锈蚀混凝土梁进行损伤识别的方法，将时间卷积网络（temporal convolutional network，简称TCN）与长短期记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络相结合，并引入通道注意力机制（squeeze-and-excitation，简称SE），提出一种深度卷积时序网络长短期记忆模型，即SE-TCN-LSTM。首先，依据火灾后的锈蚀混凝土梁构件建立初始有限元模型（finite element model，简称FEM），收集火灾后的加速度时域信号及静力折减系数，构建用于模型修正及损伤识别网络训练的数据集；其次，采用深度学习方法，利用两种修正方式对有限元模型的待修正物理参数进行修正，结果表明，采用依次修正物理参数的方法误差较低、精度较高；最后，利用更新后的FEM模型获取火灾后锈蚀梁的刚度折减系数及承载力折减系数。结果发现，基于一维加速度信号的数据集训练时间较短，且具有较高的识别精度，在模型更新及损伤识别工作中的误差均控制在10%以内。

摘要:针对标准黏弹性隔振器多自由度动刚度间接测试方法操作复杂、效率较低的问题，基于锤击法原理，提出了一种改进的动刚度测试方法。首先，通过动力学建模分析证明，改进方法所得结果与标准测试方法一致，能够满足多自由度动刚度测试需求；其次，以某结构硅油-橡胶耦联隔振器为测试样件，在0~320 Hz频率范围内分别开展垂向动刚度测试和水平/转动解耦测试，并与其橡胶主簧实验结果进行对比分析；最后，通过测得的频响函数计算垂向、水平和转动动刚度，以及水平和转动自由度之间的耦合动刚度。结果表明，在不同自由度下，该耦联隔振器中硅油呈现出不同的刚度和阻尼动态特性。垂向低频时以阻尼特性为主导，耦联隔振器具有良好的抑制共振作用；随着频率的升高，硅油的弹性特性逐渐增强，而阻尼特性减弱，频率在196.8 Hz以后，耦联隔振器的阻尼几乎完全由橡胶主簧提供；在水平方向，硅油亦表现出较明显的阻尼特性，而在转动方向则主要体现为弹性特性。所提出的测试方法操作简便、结果可靠，具有重要的工程应用价值。

摘要:针对复杂运行工况下滚动轴承承载界面润滑状态实时监测的难题，基于接触界面电学响应特性和油膜评价理论，提出了通过施加微弱电场并监测电信号动态变化，间接表征微凸体接触面积的无损评价方法。首先，在轴承内外圈间施加稳定电场；其次，通过连续监测滚动体-滚道间电信号的变化，间接表征承载区微凸体接触面积及油膜厚度的演变规律；然后，设计并搭建了具备多参量同步采集功能的轴承润滑状态监测实验台，将轴承动态加载与信号监测相结合，分别完成了可视化监测界面、轴承实验台和传感器高精度转换电路模块的集成设计；最后，通过使用修正公式将接触区电流信号转化为关键润滑参数，实现了润滑状态的量化表征。结果表明：该电信号监测方法所得结果与现有润滑状态理论评价模型高度吻合，定量验证了该方法的可行性与准确性。

摘要:针对齿轮及轴承故障检测方法依赖人工特征提取、复杂工况下适应性差以及跨信号类型与跨工况迁移能力弱等问题，提出基于迁移学习的振动-声学故障诊断方法。首先，采集齿轮与轴承振动数据集及声学信号数据集，进行归一化与分段切片等预处理形成统一长度样本；其次，利用格拉姆差角场（Gramian angular difference field， 简称 GADF）将一维振动时序信号映射为二维时频图像，突出时序相关性与局部幅值变化，使其适配卷积特征提取，在此基础上构建卷积神经网络（convolutional neural network， 简称 CNN）源域模型，实现端到端学习与分类，获得可迁移的深层特征表示，并将源域权重作为目标域训练初始化，在多工况条件下源域诊断准确率大于98.5%；最后，面向声学信号分布差异与样本稀缺场景，设计振动（源域）到声学（目标域）的跨信号类型迁移策略，采用浅层卷积层参数冻结以保留通用表征能力，并对深层判别层进行微调以重构决策边界，建立跨工况声学诊断模型。实验结果表明：目标域平均准确率达90.4%，较从新训练CNN提升5.3%，训练时间缩短35.5%；t-分布邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding，简称t-SNE）对网络特征降维结果显示迁移后类间间隔增大、类内聚合增强，验证特征可分性提升；所提方法实现异构监测数据特征共享与知识复用，可在监测与传感器布置受限条件下降低对振动单一测点/传感器的依赖，支持振动与声学协同监测，为多工况、多信号类型旋转机械故障诊断提供工程化支撑，并提升声学诊断模型构建效率。

摘要:针对航空发动机双转子系统传统动力学建模中，梁单元难以准确表征锥壳结构质量与刚度分布、实体单元模型自由度过高且求解效率低下的问题，为兼顾建模精度与数值求解效率，提出了一种基于自主开发的梁壳耦合技术的双转子系统动力学模型，并系统阐述双转子典型结构的建模实现流程。首先，通过对比基于商用软件建立的双转子实体模型与梁壳耦合模型所得到的振型与临界转速，验证了所提出模型的准确性；其次，搭建了盘鼓转子试验台，开展自由模态试验测试，进一步验证建模方法的有效性。结果表明，相较于实体模型，基于梁壳耦合的高压转子与低压转子模型的计算效率分别提升了1/3和1/4。该模型能够在保证计算精度的前提下进行动力学分析，显著提高了计算效率，为航空发动机双转子动力学分析、结构优化与工程应用提供理论依据和技术支撑。

摘要:针对浅埋钢筋混凝土拱形隧洞在近场爆炸作用下毁伤机理不明、抗爆设计缺乏依据的问题，基于光滑粒子法和有限元（smooth particle hydrodynamics-finite element method，简称SPH-FEM）耦合算法，建立了炸药-砂土-隧洞全耦合三维数值仿真模型。首先，系统探究直墙侧爆炸荷载作用下爆源位置及炸药当量变化对隧洞结构的动力响应及毁伤特征的影响，分析了不同爆源位置及多种炸药当量工况下隧洞的最大主应力分布、位移响应及损伤演化过程；其次，分析爆炸荷载作用下隧洞拱弧面的主应力分布规律以及结构整体变形破坏模式；最后，采用单自由度（single degree of freedom，简称SDOF）法对隧洞损伤等级进行划分。结果表明：起爆位置变化会显著影响拱面最大主应力分布，随着爆源由直墙顶部移至底部，拱面拉应力快速增长区缩小，拉应力平稳区域增加，衰减段主要集中在90°~180°；当爆源越靠近直墙中部，结构峰值位移越大，峰值位移分布于直墙中下部区域；随着爆源位置（底部向顶部移动）及炸药当量的增加，隧洞损伤程度显著提升。该研究为浅埋隧洞侧爆荷载下的抗爆设计与防护加固提供理论依据与参考。

摘要:针对航空电连接器在复杂工况下连接状态声学检测中存在的单一特征表征不足、融合不充分导致的识别精度与泛化性能受限的问题，提出了一种基于双通道特征动态融合网络（dual-channel feature dynamic fusion network，简称DCFDFN）的连接状态检测方法。首先，将敲击声信号转换为连续小波变换（continuous wavelet transform，简称CWT）时频图和语谱图两类特征图谱；其次，采用多尺度特征提取残差模块Res2Net对两类图谱进行多尺度特征提取；然后，引入基于多尺度通道注意力模块（multi-scale channel attention module，简称MS-CAM）的动态融合机制对双通道特征进行自适应加权，并结合附加角度边距损失函数增强相似连接状态的类间可分性，实现连接状态识别；最后，在固定敲击、随机敲击强度及加噪条件下进行验证。结果表明：所提方法在固定敲击多工况测试中准确率达到99.33%，在随机敲击强度的非训练分布数据上准确率为90.17%，且在信噪比SNR≥0 dB时准确率保持在92%以上。所提出方法实现了敲击声特征的多尺度建模与自适应融合，可提高航空电连接器连接状态检测的精度、鲁棒性与泛化能力。

摘要:针对航空装备机械传动系统中螺旋锥齿轮振动信号受复杂工况影响而呈现的非平稳与多模态特征，现有方法难以充分挖掘跨模态互补信息，导致智能诊断精度不足的问题，提出一种基于物理信息引导的多模态时频特征融合网络。首先，采用特征模态分解（feature mode decomposition， 简称FMD）自适应提取故障敏感模态；其次，联合短时傅里叶变换（short-time Fourier transform， 简称STFT）时频图与马尔可夫转移场（Markov transition field， 简称MTF）状态转移特征图，分别表征敏感模态的动态响应与状态演化规律；最后，通过交叉模态注意力机制与自适应加权策略实现多模态特征融合，并引入多尺度融合模块以增强网络对空间分辨率的敏感性，最终实现高精度故障模式识别。实验结果表明，该方法在直升机螺旋锥齿轮箱实测数据集上的分类精度达到99.44%，相比基于ConvNeXt架构的卷积神经网络（ConvNeXt based convolutional neural network，简称CCNN）、双重注意力增强EfficientNet网络 （dual attention enhanced EfficientNet network，简称DAEN）等主流模型，在分类稳定性与准确性方面均具有显著优势，验证了其在航空齿轮故障诊断任务中的优异性能。

摘要:针对具有X型仿生结构的双支撑准零刚度隔振器在低频隔振性能上严重依赖设计参数与激励环境配置的问题，提出一种基于元启发式优化算法的设计方法，用于搜索X型双支撑准零刚度隔振器隔振性能最佳时的设计参数。首先，根据拉格朗日方程建立隔振器的动力学模型，研究激励下动力学特性；其次，以隔振器的起始隔振频率为目标函数，以稳态位移响应幅值、力传递率和参数边界值作为约束条件，建立归一化目标函数；最后，引入一种元启发式优化算法——野马算法（wild horse optimizer， 简称WHO），求解获得全局最佳设计参数。结果表明，所提方法能够有效提高低频隔振性能，起始隔振频率值相比于初始模型降低26.09%，位移响应幅值降低22.71%，力传递率降低43.36%。该优化策略能够有效突破传统经验参数设计的局限性，为非线性隔振器的优化设计提供数据支撑与方向指导。

摘要:针对某电动汽车空调压缩机转速超过2 000 r/min时车内噪声过大的问题，提出了一种优化方案。首先，对测试数据进行频谱分析，结果显示车内驾驶员耳旁噪声在700~1 000 Hz的中高频段存在明显的共振带，该共振带由压缩机支架第3阶模态与悬置支架模态在700 Hz附近发生耦合共振所致；其次，基于有限元理论建立压缩机支架的仿真模型、开展模态分析，并将分析结果与测试结果进行对比，以验证仿真模型的准确性；然后，对支架进行拓扑优化，根据拓扑优化结果，在结构薄弱区域适当增加材料以提升支架刚度，同时去除冗余材料以减轻支架质量；最后，将压缩机支架的模态频率由733 Hz提升至908 Hz，有效避免了其与悬置支架模态发生耦合。实车验证结果表明，该优化方案能够有效消除共振带，解决压缩机运行过程中产生的噪声问题，使车内驾驶员耳旁噪声降低6.5 dB（A），显著提升了驾乘舒适性。

摘要:滚动轴承是舰船涡轮动力系统的关键支撑部件，其极易磨损，且鲜有研究涉及摇摆变姿态环境下滚动轴承转子系统的动力学特性。针对此问题，本研究以滚动轴承支承的双盘转子系统为研究对象，考虑滚动轴承的非线性接触力、摇摆运动引起的附加刚度、阻尼、附加激励力和转盘的偏心相位差等因素，基于有限元分析理论，建立基础纵摇运动作用下的滚动轴承转子系统动力学模型，研究系统在不同转速、偏心相位差及摇摆参数下的振动特性。仿真分析结果表明：相对于无摇摆工况，纵摇状态下的转子系统振动范围会变宽，转子系统水平方向与垂直方向的振动响应相对大小关系会发生变化，且频谱图中会出现与摇摆运动相关频率成分，其中，水平方向的摇摆频率等于摇摆运动频率，而垂直方向的摇摆频率是摇摆运动频率的两倍。偏心相位差对基频振动有显著的抑制作用，且当偏心相位差等于90°时，基频振动抑制效果最佳，但其不会改变摇摆运动相关频率的幅值大小。在恒定转速下，一方面，摇摆运动相关频率的幅值随纵摇幅度增大而增大，并最终超过基频幅值；另一方面，水平方向频谱图中的摇摆频率幅值随摇摆频率增大而增大，并最终超过基频幅值，而基频幅值及垂直方向频谱图中的摇摆频率幅值不受摇摆频率变化的影响。

摘要:针对现有时序预测方法在曲率突变区和高波动区间预测性能退化问题，提出了一种融合时间卷积网络（temporal convolutional network，简称TCN）与双向长短期记忆（bidirectional long short-term memory，简称BiLSTM）网络的误差预测方法，并引入基于不确定性约束的嵌入空间误差自校正机制（uncertainty-aware embedding-space error rectification，简称UEER）。首先，利用TCN的膨胀卷积结构提取加工序列的多尺度局部时序特征，增强模型对高频波动与局部突变的表征能力；其次，引入BiLSTM建模轮廓误差的双向长期时间依赖关系，提升整体趋势拟合精度；最后，构建基于嵌入空间相似样本与不确定性约束的误差校正机制，通过蒙特卡洛量化预测不确定性，在嵌入空间检索相似历史样本，并利用其残差信息对预测结果进行加权校正，抑制高不确定性区域的预测偏移。为了说明本研究方法的优势，设计了包括卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）、长短期记忆（long short-term memory，简称LSTM）神经网络和门控循环单元（gated recurrent unit，简称GRU）在内的复合对比模型。基于实际数控凸轮磨削数据的对比实验与消融实验结果表明：所提出方法在轮廓误差预测任务上的均方根误差（root mean squared error，简称RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error，简称MAE）以及决定系数R2均优于对比模型；引入UEER 校正后，模型预测性能和稳定性得到进一步提升。

摘要:针对新能源汽车驱动电机用深沟球轴承在复杂工况下，钢球与保持架兜孔频繁冲击碰撞导致的磨损加剧、过早失效问题，提出一种融合保持架六自由度动力学模型与Archard磨损模型的磨损性能分析方法，系统分析转速、径向载荷和摩擦因数等关键工况参数对保持架动态特性及磨损性能的影响规律。首先，建立保持架六自由度动力学模型；其次，以基于Archard磨损模型的时间平均磨损率作为磨损性能评价标准；最后，系统分析不同工况下保持架质心轨迹、时间平均磨损率及钢球-保持架碰撞力的演变特征。结果表明：转速提升会显著加剧保持架磨损，缩短磨损初始诱导期且增大磨损率的波动幅度；径向载荷对磨损行为影响显著，中等载荷工况下保持架磨损状态最为稳定，低载荷时磨损率波动幅度增大，高载荷易诱发保持架运动失稳；摩擦因数增大会显著加剧磨损，高摩擦因数不仅大幅提高平均磨损率、加剧磨损率波动，还会增强保持架运动的非规则性。

摘要:针对传统单频驱动振动筛难以同时兼顾筛分效率与处理量，且筛分含水物料时易发生堵孔、糊筛，导致筛分效率下降、单位物料处理功耗上升的问题，基于倍频自同步原理与动力学-离散元耦合仿真技术，提出了双频振动筛动力学特性与筛分性能的系统分析方法。首先，建立双频振动筛动力学模型，利用拉格朗日方程推导系统运动微分方程并求得稳态解，研究了双电机频率比、初始相位差角及激振力大小对筛体运动轨迹的影响规律；其次，建立多体动力学软件ADAMS与离散元软件EDEM耦合的“物料-筛机”多物理场仿真模型，对双频振动筛筛分过程进行定量分析；然后，系统研究了激振频率、高/低频端振幅及筛面倾角对物料输送速度、筛分效率和堵孔颗粒数的影响；最后，搭建双频振动筛试验平台对理论与仿真结果进行验证。结果表明：两电机频率比为1∶2时，筛体可实现内“8”字形运动轨迹，初始相位差角主要改变内“8”字的位置，高频端偏心质量减小至1.5 kg时，内“8”字形基本消失；低频频率由14 Hz增至16 Hz时，筛分效率由80%提高到86%，频率继续增大，筛分效率逐渐降低；高频端振幅由3 mm增至7 mm时，堵孔颗粒个数由156减少至18；低频端振幅增至6 mm时，筛分效率最高达91.3%；增大筛面倾角可提高物料输送速度并减少堵孔，但筛分效率明显下降。台架试验所得运动轨迹、筛下物料分布及堵孔数量与仿真结果吻合良好，验证了所建模型与仿真方法的有效性，可为双频振动筛的设计与工艺参数优化提供参考。

摘要:为解决不同工况影响轴承剩余使用寿命预测准确性的问题，提出了一种加入域适应（domain adaptation，简称DA）迁移学习模块，并结合自注意力机制（self-attention，简称SA）与长短期记忆（long short-term memory，简称LSTM）的网络模型，用于不同工况下轴承剩余使用寿命的预测。首先，对采集得到的轴承振动信号进行特征计算，并对特征进行趋势性与可迁移性筛选，得到适合用于迁移学习的特征；其次，采用奇异谱分解（singular spectrum analysis，简称SSA）重构信号，并计算重构信号的模糊熵（fuzzy entropy，简称FuzzyEn），以实现轴承退化起始时间的判断并获取相应健康度标签；最后，采用PHM2012会议公开数据集与课题组实际工程数据进行验证。结果表明，所提出方法的预测准确性高于对比文献中的方法，验证了所提出方法的有效性。

摘要:针对非侵入式井下流量检测中，分布式光纤声波传感系统（distributed acoustic sensor，简称DAS）采集流致振动（flow-induced vibration，简称FIV）信号时易受噪声及干扰信号影响，导致流量检测精度较低的问题，提出一种基于小波阈值的FIV信号滤波方法。首先，通过分析各层小波系数的标准差（standard deviation， 简称STD），确定小波分解层数；其次，利用平均流量与信号STD之间的二次关系，剔除各层小波系数中的干扰分量对FIV信号的影响；最后，引入功率谱熵对各层小波阈值变换函数进行修正，实现改进的小波阈值降噪。采用拟合系数R²及流量检测平均误差作为滤波效果的评价指标。实验结果表明，与传统小波阈值降噪方法相比，所提出方法使滤波后FIV信号的R²提升了3.19%，流量平均检测误差减小了4.86%。该方法能有效地从DAS信号中提取FIV信号，其有效性在井下流量检测中得到了进一步验证。

摘要:针对电驱动桥传动效率提升与齿轮啮合接触性能难以兼顾的问题，基于多目标优化原理，提出一种基于参数协同的齿轮系统性能集成多目标设计方法。首先，通过分析电驱动桥功率损失来源，明确影响传动效率的关键因素；其次，建立考虑壳体柔性的电驱动桥传动系统刚柔混合动力学模型，并通过台架试验验证了模型的准确性；然后，以传动效率和啮合性能为协同优化目标，对齿轮宏观参数（模数、齿数、螺旋角等）与微观修形参数进行多目标优化；最后，对优化前后的齿轮接触应力、传递误差及传动效率等指标进行对比分析。结果表明：优化后齿轮系统在各工况下的综合性能均得到明显改善，齿轮载荷分布更趋均匀，偏载现象得到有效改善，系统振动加速度显著降低。同时，电驱动桥在全工况范围内的传动效率均得到提升，功率损失最大降幅达23.7%。本研究方法可为齿轮传动系统的优化设计提供有效参考与解决途径。

摘要:高速履带车辆在复杂路面上高速行驶时，车体剧烈振动会导致乘载员无法有效通过潜望镜观察外界情况，严重影响车辆的安全驾驶和作战效能。针对这一问题，从乘载员借助潜望镜对外部环境的观瞄需求出发，建立了“半车-座椅-乘载员”动力学模型，并通过半车试验系统对其进行验证。在此基础上，分析了高速履带车辆以不同车速在不同等级路面上行驶时，乘载员头部与车体的相对振动位移和观瞄能力。结果表明：乘载员观瞄能力随着路面等级与车速的增加而降低，而乘载员在车内不同位置的观瞄能力表现差异不明显；高速履带车辆在C、D路面上行驶时，车体振动对乘载员的观瞄能力影响较小；当高速履带车辆在E级路面上行驶车速超过约55 km/h、在F级路面上行驶车速超过约18 km/h时，车体振动导致承载员与车体之间产生相对较大的位移，对乘载员的观瞄能力影响较大。

摘要:为了解决轴承在非稳态工况下退化特征难以获取、退化状态识别困难和剩余使用寿命（remaning useful life， 简称RUL）预测精度低等问题，提出了一种非稳态工况下轴承剩余寿命动态预测方法。首先，对初始温度信号进行重采样，削弱因设备维护等操作带来的温度异常波动；其次，构建了考虑环境、转速、故障和随机波动的温度变化模型，通过结合温差变化模型与监测数据中的转速信息，实现了温差信号的实时解耦，从而有效提取变工况下轴承温度信号中潜在的退化特征信号；然后，采用时变3σ准则进行轴承的早期退化监测，获取轴承退化起始点；最后，将Paris-Erdogan模型与动态演化模型结合，实现基于实时监测数据的模型参数实时动态更新，结合粒子滤波（particle filter， 简称PF）算法输出了RUL的近似分布，利用温差变化状态的预测值与观测值之间的差异，更新了RUL近似分布中粒子的权重，优化了RUL输出结果。采用现场实际设备获取的非稳态工况下的轴承数据进行验证，结果表明，所提出方法的精度高于85%，且所有结果均在90%置信区间内，验证了该方法的有效性。

摘要:针对大型电动振动台电流测量困难的问题，提出了一种不依赖电流信号的机电耦合模型构建及参数辨识方法。首先，基于驱动电压至台面加速度的频响函数，建立振动台的集中参数模型；其次，以某大型电动振动台及其配套传感器系统为对象，在5~2 000 Hz频率范围内开展扫频实验，获取频响数据；然后，采用结合粒子群优化与信赖域反射法的混合优化算法实现机械参数与电气参数的一体化辨识，有效替代传统的分步优化策略，显著简化识别流程；最后，以铝合金平板为典型测试件开展验证实验，并同步进行振动台-测试件有限元联合仿真，完成对所得振动台模型的初步应用验证。结果表明，模型仿真与实测频率响应曲线在全频段内吻合良好，测试件前3阶共振频率的识别误差均低于2%，该方法有效规避了电流测量环节，为大型振动台的高精度建模与仿真分析提供了可靠的技术途径。