【摘 要】
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针对大行程低频电磁振动台气隙磁感应强度参数非线性导致振动激励信号产生失真的问题,在电磁振动台机电耦合模型分析基础上,采用电路等效原理建立大行程磁路简化数学模型,并基于Ansys Maxwell软件对气隙磁感应强度的非均匀分布特性进行仿真分析.基于连续混合整数非线性规划算法,分别仿真分析不同内磁轭母线轮廓及端面结构非线性参数对应的气隙磁感应强度分布特性,得到具有最小不均匀度的变气隙及变截面磁路最优解.仿真结果表明:变气隙和变截面结构分别将优化前25.95％的不均匀度降低到7.09％和2.70％,变截面结构具
【机 构】
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太原理工大学机械与运载工程学院,山西太原030024;太原理工大学新型传感器与智能控制教育部和山西省重点实验室,山西太原030024;太原理工大学机械与运载工程学院,山西太原030024
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针对大行程低频电磁振动台气隙磁感应强度参数非线性导致振动激励信号产生失真的问题,在电磁振动台机电耦合模型分析基础上,采用电路等效原理建立大行程磁路简化数学模型,并基于Ansys Maxwell软件对气隙磁感应强度的非均匀分布特性进行仿真分析.基于连续混合整数非线性规划算法,分别仿真分析不同内磁轭母线轮廓及端面结构非线性参数对应的气隙磁感应强度分布特性,得到具有最小不均匀度的变气隙及变截面磁路最优解.仿真结果表明:变气隙和变截面结构分别将优化前25.95％的不均匀度降低到7.09％和2.70％,变截面结构具有更好的优化效果.设计的优化磁路结构可有效改善大行程低频电磁振动台气隙磁感应强度的非线性,降低输出振动信号的失真度,提高低频振动校准精度.
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针对3D打印点阵结构中缺陷目标因尺寸小、缺陷特征微弱而难以准确自动识别的问题,提出了一种基于YOLOv3算法的点阵结构缺陷智能识别新方法.该方法利用深度学习网络模型在特征提取方面的优势,采用多尺度网络进行预测,将缺陷的分类和定位问题作为回归问题处理.实验结果表明,所提算法实现了一种3D打印点阵结构内部典型缺陷的识别,缺陷检测回召率为96.6％,准确率为93.2％,模型平均精度均值为0.957,为进一步精确表征缺陷并分析缺陷对点阵结构性能的影响提供了依据.
提出了一种基于包容直线评定不连续平面的方法.首先,基于主成分分析对点云数据进行全局噪声剔除;然后,采用最小二乘平面拟合算法、多阈值点云提取算法及平行直线拟合算法获取符合条件的包容直线,并以空间中2条平行的包容直线代替包容平面建立最小区域;最后实现不连续平面的平面度误差评定及指导平面调整.实验结果表明:该方法与传统的特征点法相比平面度误差值比遗传算法降低0.011 mm,并且根据输出的偏距信息对平面进行调整后,平面度误差值减小1.959mm.能有效地评定不连续平面的平面度误差和指导平面调整.
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ZrC-C包晶固定点因其极高的名义相变温度(2882℃),超出了绝大多数高温加热炉的使用上限.通过改进自行设计的HT271型加热炉,使其工作温度上限提高到2900℃以上,满足了ZrC-C包晶固定点的使用要求.采用ZrC粉末和C粉末配置混合粉末,进行了ZrC-C包晶固定点的灌注和复现试验,共得到2组复现循环数据,其中第1次循环结果较为理想,拐点温度为2882.298℃,拐点不确定度为26.3 mK.经验证,改进后的HT271型加热炉能够在2900℃以上温度条件下稳定使用30 min左右.提出了下一步高温炉改
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针对应用超声对金属材料微小缺陷检测时缺陷回波容易被噪声干扰的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和低秩稀疏分解相结合的检测方法,以避免传统基于经验模态分解(EMD)的去噪方法难以消除结构噪声的问题.首先对缺陷检测信号进行EEMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用基于概率密度函数的相似性测量方法选取相关模态,同时舍弃非相关模态以实现初步降噪;然后基于短时傅里叶变换(STFT)计算相关模态重构信号的幅度谱,执行低秩稀疏分解算法提取幅度谱中的稀疏成份实现进一步降噪;最后对稀疏成份进行逆STFT得
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