检索结果-内蒙古大学图书馆

汽车工程 2023年第10期45卷 1791-1802页

作者：李捷吴晓东许敏刘永刚上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

为了提高智能网联汽车在复杂城市交通环境下的乘坐体验,本文提出一种基于深度强化学习的考虑驾驶安全、能耗经济性、舒适性和行驶效率的多目标生态驾驶策略。首先,基于马尔可夫决策过程构造了生态驾驶策略的状态空间、动作空间与多目标... 详细信息

为了提高智能网联汽车在复杂城市交通环境下的乘坐体验,本文提出一种基于深度强化学习的考虑驾驶安全、能耗经济性、舒适性和行驶效率的多目标生态驾驶策略。首先,基于马尔可夫决策过程构造了生态驾驶策略的状态空间、动作空间与多目标奖励函数。其次,设计了跟车安全模型与交通灯安全模型,为生态驾驶策略给出安全速度建议。第三,提出了融合安全约束与塑形函数的复合多目标奖励函数设计方法,保证强化学习智能体训练收敛和优化性能。最后,通过硬件在环实验验证所提方法的有效性。结果表明,所提策略可以在真实的车载控制器中实时应用。与基于智能驾驶员模型的生态驾驶策略相比,所提策略在满足驾驶安全约束的前提下,改善了车辆的能源经济性、乘坐舒适性和出行效率。

关键词：智能网联汽车生态驾驶深度强化学习城市交通场景多目标优化

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数据-机理混合驱动下考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法

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机械工程学报 2024年第7期60卷 236-248页

作者：赵希坤李聪波杨勇吕岩姜书艳重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆机床(集团)有限责任公司重庆401336 重庆工商大学机械工程学院重庆400067

在柔性加工过程中,加工任务不断变换导致加工刀具更换频繁,现有研究主要面向固定加工刀具开展工艺参数能效优化,无法快速响应加工刀具频繁更换的加工环境。为更好的满足变刀具条件下柔性加工工艺参数能效优化的需求,提出一种数据-机理... 详细信息

在柔性加工过程中,加工任务不断变换导致加工刀具更换频繁,现有研究主要面向固定加工刀具开展工艺参数能效优化,无法快速响应加工刀具频繁更换的加工环境。为更好的满足变刀具条件下柔性加工工艺参数能效优化的需求,提出一种数据-机理混合驱动下考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法。首先揭示变加工刀具条件下柔性加工能耗特性,构建数据-机理混合驱动的柔性加工能效优化模型,然后融合马尔科夫理论和优势动作评论算法,提出考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法,最后通过案例分析与算法对比,验证所提出方法能在变刀具条件下实现柔性加工工艺参数的高效优化决策。

关键词：柔性加工能效优化刀具柔性工艺参数

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三维线接触微动界面疲劳寿命预测及断裂行为研究

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机械工程学报 2024年第8期60卷 107-120页

作者：董庆兵陈壮罗振涛张杰魏静重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 西南石油大学机电工程学院成都610500

工程机械中常用的连接结构由两个或多个零件紧密配合而成,在运行过程中接触的零件相互挤压的同时伴随有小幅相对滑动,易发生微动疲劳。微动疲劳主要分为疲劳裂纹萌生、疲劳裂纹扩展和快速断裂三个阶段,连接结构中的零件断裂可引起严重... 详细信息

工程机械中常用的连接结构由两个或多个零件紧密配合而成,在运行过程中接触的零件相互挤压的同时伴随有小幅相对滑动,易发生微动疲劳。微动疲劳主要分为疲劳裂纹萌生、疲劳裂纹扩展和快速断裂三个阶段,连接结构中的零件断裂可引起严重事故。现有的研究主要基于经过简化的二维平面应变模型,为了更清楚地了解微动疲劳的断裂机制,首先建立了微动条件下的三维线接触有限元模型,然后基于临界平面法分析了裂纹萌生寿命、位置和角度,最后基于线弹性断裂力学模拟了三维疲劳裂纹扩展过程。结果表明:在微动载荷的作用下,裂纹以一定倾斜角度在接触区域边缘处萌生,先沿着萌生方向逐渐扩展,当疲劳裂纹扩展至一定深度时,在循环体应力作用下,其方向逐渐变为垂直于接触表面,最终使试件断裂。裂纹萌生阶段的寿命远大于扩展阶段的寿命,占微动疲劳寿命的70%~80%。计算得到的疲劳寿命与文献中微动试验的寿命结果在2倍的分散带内,验证了该方法的有效性。该仿真分析方法可为连接结构的抗微动疲劳设计提供理论基础。

关键词：微动接触部分滑移多轴疲劳临界平面法疲劳断裂

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基于主动构造温差变量的机床温度敏感点选择方法

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仪器仪表学报 2023年第2期44卷 67-74页

作者：徐凯王文辉李喆裕李国龙苗恩铭重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

温度敏感点显著影响机床热误差模型的性能。针对现有温度敏感点选择中需要布置多个温度测量点,且可能遗失关键温差信息问题,本文提出了一种基于主动构造温差变量的温度敏感点选择方法。通过从有限个温度测量点中组合并构造温差变量,作... 详细信息

温度敏感点显著影响机床热误差模型的性能。针对现有温度敏感点选择中需要布置多个温度测量点,且可能遗失关键温差信息问题,本文提出了一种基于主动构造温差变量的温度敏感点选择方法。通过从有限个温度测量点中组合并构造温差变量,作为原始温度变量的扩展补充,重新基于模糊聚类和相关系数分析进行温度敏感点选择,并用于热误差建模。该方法可弥补现有方法中潜在关键温度信息缺失问题,且具有更高的精度与稳定性。实验结果表明重构温差变量方法相比传统温度敏感点选择方法,可将模型预测结果的平均均方根误差由11.1、10.3μm降低至3.6μm,效果显著。

关键词：主动构造温差温度敏感点热误差建模

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面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

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红外与激光工程 2022年第12期51卷 192-200页

作者：刘飞黄瀚霖杨恬李文博杨炀重庆大学机械与运载工程学院机械传动国家重点实验室重庆400044

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,... 详细信息

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。

关键词：多视角点云配准回环检测位姿优化迭代最近点算法机器视觉

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基于多阶段-多阈值的设备退化建模与维护决策优化

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系统工程理论与实践 2024年第8期44卷 2700-2717页

作者：安友军陈晓慧胡家文董元发张林三峡大学机械与动力学院宜昌443002 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 电子科技大学航空航天学院成都611731

在现有考虑非完美性维护的设备随机退化建模研究中,通常仅考虑了单一加工环境及单一预防性维护阈值下的设备维护决策优化问题,缺乏对多阶段退化及多阈值维护策略的研究.鉴于此,本文首先利用生产与退化的关系构建了变速生产环境下Wiener... 详细信息

在现有考虑非完美性维护的设备随机退化建模研究中,通常仅考虑了单一加工环境及单一预防性维护阈值下的设备维护决策优化问题,缺乏对多阶段退化及多阈值维护策略的研究.鉴于此,本文首先利用生产与退化的关系构建了变速生产环境下Wiener漂移系数与实际加工速度的关系,并在考虑随机冲击影响的情况下设计了具有随机漂移系数的Wiener退化过程.然后以设备维护间隔为基础,将设备全生命周期平均地分割成多个独立的加工阶段,且每个加工阶段具有可供选择的加工速度、预防性维护阈值和预防性更换阈值.紧接着在首达时间的定义下推导了设备剩余寿命、不同维护活动发生的概率及其维护间隔等变量,提出了基于平均剩余寿命和经验检查间隔的混合检查策略及“多阶段-多阈值”的视情维护决策模型.最后通过大量的仿真实验发现:1)本文所提混合检查策略显著优于文献检查策略,且“多阶段-多阈值”维护模型与三种经典维护模型在平均ACR(average cost rate)指标上的偏差分别为−275.85%,−20.96%和−533.58%,这也进一步论证了本文所提维护模型的有效性和优越性;2)通过对预防性维护成本、检查成本、最小检查间隔和分割阶段总数进行敏感性分析发现,分割阶段总数对维护决策模型具有显著性影响且影响程度最大.

关键词：设备退化建模维护决策优化多阶段变速退化多视情维护阈值 Wiener过程

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考虑中心距偏差的直齿轮啮合刚度及振动分析

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机械科学与技术 2025年第4期44卷 561-572页

作者：黄一伦陈旭胡玉梅何造重庆理工大学车辆工程学院重庆400054 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

考虑中心距偏差的影响,将单个轮齿的啮合过程离散成20个啮合点,并建立不同啮合点处的直齿轮副静态啮合有限元模型,研究了齿轮啮合刚度以及传递误差随中心距偏差变化的规律。随后建立了直齿轮副动态啮合有限元模型,通过瞬态动力学仿真分... 详细信息

考虑中心距偏差的影响,将单个轮齿的啮合过程离散成20个啮合点,并建立不同啮合点处的直齿轮副静态啮合有限元模型,研究了齿轮啮合刚度以及传递误差随中心距偏差变化的规律。随后建立了直齿轮副动态啮合有限元模型,通过瞬态动力学仿真分析了中心距偏差、转速以及负载扭矩等参数对齿轮副系统振动响应的影响。研究结果表明:随着中心距偏差增大,直齿轮啮合刚度降低,静态传递误差增大,啮合振动变大,但是对于振动的影响存在一个临界值,当偏差达到临界值之后,随着中心距偏差的增大,齿轮副的啮合振动将维持在一个相对恒定的状态;齿轮副系统的振动随着转速的升高而增大,当处于共振转速时,齿轮发生严重脱啮,齿轮系统中的主要激振频率不再与啮合频率成整数倍关系,此时齿轮的振动呈现随机性,啮合冲击成倍增加,啮合稳定性下降;齿轮副的啮合振动随着扭矩的增大而呈现非线性递增,当扭矩过大时会引发节线冲击以及轮辐的异常振动,导致齿轮啮合性能变差。

关键词：中心距偏差啮合刚度传递误差振动特性

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基于温度相似性评价的机床热误差重构模型

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机械工程学报 2024年第5期60卷 288-295页

作者：徐凯李喆裕李国龙苗恩铭庹军波重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆工商大学机械工程学院重庆400067

数据驱动方法广泛用于热误差建模,然而缺乏机理支撑的开环黑箱运行模式难以保证模型在新工况中的鲁棒性,模型极易失效。为进一步提升机床热误差模型的精度和稳定性,提出了一种基于温度相似性评价的机床热误差重构模型。通过对预测组温... 详细信息

数据驱动方法广泛用于热误差建模,然而缺乏机理支撑的开环黑箱运行模式难以保证模型在新工况中的鲁棒性,模型极易失效。为进一步提升机床热误差模型的精度和稳定性,提出了一种基于温度相似性评价的机床热误差重构模型。通过对预测组温度均值向量与建模组温度均值向量的相似性评价,从原始建模批次中筛选出与预测组温度相似的特定批次,并基于偏最小二乘算法进行热误差模型重构。为验证重构模型的有效性,进行了累计31批次的热误差预测,结果表明重构模型在保证稳定性的前提下,可将预测结果的均方根误差均值进一步降低至2.2μm,相比常规的模糊聚类结合多元线性回归模型与偏最小二乘模型,预测精度可分别提高15%、35%,效果显著。方法对于评价数据驱动热误差模型的适用性,提高模型预测精度具有参考价值。

关键词：相似性评价重构模型偏最小二乘算法稳定性

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离散制造单元生产扰动识别模型及其自适应节能控制方法

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机械工程学报 2023年第7期59卷 252-264页

作者：文旋豪曹华军李洪丞葛威威黄子轩重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆邮电大学先进制造工程学院重庆400044

离散制造单元的生产扰动是中断设备生产、造成能耗浪费的源头,如何在复杂动态的扰动环境下实现设备节能控制策略的自适应选择和控制参数的自适应优化从而达到最优的节能控制效果是一个亟待解决的难题,为此提出了基于生产扰动识别模型的... 详细信息

离散制造单元的生产扰动是中断设备生产、造成能耗浪费的源头,如何在复杂动态的扰动环境下实现设备节能控制策略的自适应选择和控制参数的自适应优化从而达到最优的节能控制效果是一个亟待解决的难题,为此提出了基于生产扰动识别模型的离散制造单元自适应节能控制方法。首先,基于生产扰动的模式性和不确定性,构建了一种马尔科夫逻辑网络驱动的生产扰动识别模型,实现生产扰动的精准识别。然后,以能耗浪费期望为优化目标,生产延迟时间期望为优化约束,制定了基于时间阈值的设备节能控制策略,提出了面向生产扰动自适应的节能控制方法。最后,以某压铸单元为对象进行了案例验证,结果表明生产扰动类型会对节能控制效果造成显著影响,所提出方法在尽量保证生产的前提下通过提升节能控制的自适应能力实现了更好的节能效果。

关键词：离散制造单元生产扰动识别模型自适应控制节能

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模型无关元迁移学习用于空间滚动轴承寿命阶段识别

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振动工程学报 2023年第5期36卷 1457-1468页

作者：李统一李锋汤宝平汪永超四川大学机械工程学院四川成都610065 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对变工况下空间滚动轴承寿命阶段识别时因样本分布差异较大、可训练用寿命阶段样本较少以及不同寿命阶段样本数量不均等所造成的寿命阶段识别准确率较低的问题,提出模型无关元迁移学习(Model-Agnostic Meta-TransferLearning,MAMTL)... 详细信息

针对变工况下空间滚动轴承寿命阶段识别时因样本分布差异较大、可训练用寿命阶段样本较少以及不同寿命阶段样本数量不均等所造成的寿命阶段识别准确率较低的问题,提出模型无关元迁移学习(Model-Agnostic Meta-TransferLearning,MAMTL)用于空间滚动轴承寿命阶段识别。在MAMTL中,将模型无关元学习和迁移学习相结合以实现多任务同步平行训练从而代替传统的迭代训练,多个任务损失函数利用不同工况下无类标签样本和历史工况下少量有类标签样本共同更新MAMTL网络参数,以寻求网络参数的全局最优解,这使MAMTL具有更好的泛化能力,因此MAMTL在较少历史工况有类标签训练样本情况下比传统迁移学习具有更好的域适配性;在MAMTL中构建新型原型网络以将历史工况每一类别的样本表示为一个原型,通过计算当前工况待测样本与原型的相似度完成当前工况待测样本分类,且该分类过程无需参数学习,因此可防止样本不均等情况下对于不同类别样本识别精度差距较大和在少量有类标签训练样本情况下网络出现过拟合的问题,从而更好提高分类精度。MAMTL的以上优势使得它可利用空间滚动轴承历史工况下的少量、非均等已知寿命阶段的训练样本对当前工况待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。空间滚动轴承寿命阶段识别实例验证了该方法的有效性。

关键词：寿命阶段识别空间滚动轴承原型网络元学习迁移学习

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