检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程学报 2022年第3期58卷 149-156页

作者：余晓霞邓蕾汤宝平夏乙李琪康重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆航天职业技术学院重庆400021

针对齿轮小样本条件下深度神经网络训练容易过拟合导致齿轮退化趋势预测不精准的难题,提出了元学习门控神经网络网络齿轮退化趋势预测模型(Meta-learning gated recurrent neural networks,MLGRU)。将齿轮原始振动信号经过征提取、特征... 详细信息

针对齿轮小样本条件下深度神经网络训练容易过拟合导致齿轮退化趋势预测不精准的难题,提出了元学习门控神经网络网络齿轮退化趋势预测模型(Meta-learning gated recurrent neural networks,MLGRU)。将齿轮原始振动信号经过征提取、特征筛选以及特征融合后的指标作为门控神经网络的输入;在元学习网络框架下搭建门控神经网络,在防止齿轮预测模型过拟合的同时通过多任务的训练方式优化元学习门控神经网络,使其在小样本条件下快速收敛;通过门控神经单元深度学习齿轮演化规律并进行退化趋势预测。试验结果表明所提元学习门控神经网络能够充分学习齿轮演化机理,实现齿轮退化趋势预测。

关键词：齿轮退化趋势预测元学习门控神经网络小样本

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基于改进FPFH-ICP的车载激光雷达点云配准方法

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重庆大学学报 2023年第5期46卷 1-10页

作者：蒋风洋刘永刚陈智航陈峥重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 昆明理工大学交通工程学院昆明650500

为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与改进迭代最近点(iterative closestpoint,ICP)精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算... 详细信息

为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)初始匹配与改进迭代最近点(iterative closestpoint,ICP)精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和statistical-outlier-removal滤波器进行预处理;采用FPFH提取点云特征,基于采样一致性(sample consensus initial alignment,SAC-IA)进行初始配准,为精确配准提供良好的位姿信息;建立K-D树并在传统ICP配准算法的基础上添加法向量阈值,对车载激光雷达点云数据进行精确配准;在4种不同场景的实验中,改进FPFH-ICP配准比ICP配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了7.56%和41.22%,比点特征直方图(point feature histograms,PFH)配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了30.28%和18.95%,表明改进的FPFH-ICP能够对车载激光雷达点云数据实现精确且高效的配准。

关键词：车载激光雷达点云配准快速点特征直方图法向量阈值迭代最近点

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基于不动点迭代的增广拉格朗日声源识别算法

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振动与冲击 2022年第14期41卷 243-252页

作者：贺岩松贾晨阳黄琳森昝鸣徐中明重庆大学汽车工程学院重庆400030 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030

等效源法近场声全息是进行声源识别的重要方法。传统的基于Tikhonov正则化方法局限于相对低的频率,进行高频声源的声场重建时效果较差,而基于最速下降法的宽带声全息(wideband acoustic holography,WBH)方法则在中高频效果较好。为了拓... 详细信息

等效源法近场声全息是进行声源识别的重要方法。传统的基于Tikhonov正则化方法局限于相对低的频率,进行高频声源的声场重建时效果较差,而基于最速下降法的宽带声全息(wideband acoustic holography,WBH)方法则在中高频效果较好。为了拓宽声场重建的频率范围并提高声源识别分辨率,提出一种基于增广拉格朗日方法(augmented Lagrangian method,ALM)的等效源法声源识别算法,该方法将L1范数正则化模型转化为增广拉格朗日方程的最小化问题,并应用不动点迭代求解得到声源强度。通过仿真与试验表明,与Tikhonov正则化、WBH和快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinking threshold algorithm,FISTA)三种方法对比,所提方法适用于更宽的频率范围,且对不同的全息距离和信噪比具有很好的适应性。

关键词：等效源法声源识别压缩感知增广拉格朗日方法(ALM)

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基于多轴疲劳准则的齿轮点蚀寿命预测

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摩擦学学报 2023年第1期43卷 92-103页

作者：王雄董庆兵史修江魏静秦毅冯成程罗振涛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 哈尔滨工程大学动力与能源工程学院黑龙江哈尔滨150001

综合齿轮动力学和弹性流体动力润滑理论,建立基于临界平面法多轴疲劳寿命预测模型.首先根据齿轮啮合特性获取齿面接触的时变参数,采用平均滤波方法模拟齿面磨合后的粗糙状态,并将齿面粗糙形貌带入油膜厚度计算,并基于量纲化差分方法建... 详细信息

综合齿轮动力学和弹性流体动力润滑理论,建立基于临界平面法多轴疲劳寿命预测模型.首先根据齿轮啮合特性获取齿面接触的时变参数,采用平均滤波方法模拟齿面磨合后的粗糙状态,并将齿面粗糙形貌带入油膜厚度计算,并基于量纲化差分方法建立齿轮的热弹流动力润滑模型;随后,通过润滑界面压力和摩擦力的分布计算近表面应力状态,确定接触近表面任意平面的应力与应变幅;最终,采用临界平面方法计算Smith-Watson-Topper(SWT)参数和最易萌生裂纹的平面,最终确定齿轮疲劳点蚀寿命,并试验验证模型有效性.结果表明:粗糙表面造成压力、油膜厚度和温度等波动较大,最大应力集中分布在表面,疲劳点蚀的微裂纹首先在表面萌生;齿轮疲劳点蚀数值模型可有效预测不同润滑条件下的疲劳点蚀寿命.

关键词：齿轮啮合疲劳点蚀平均滤波法热弹流润滑临界平面法

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基于高斯混合模型的个性化自动驾驶决策控制研究

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机械工程学报 2022年第16期58卷 280-289页

作者：杨威郑玲李以农重庆大学汽车工程学院重庆400044 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

大数据时代背景下,借助对自然驾驶员行驶数据的研究和分析,获取个性化的驾驶决策方法,将进一步提升自动驾驶决策过程的安全性和舒适性。采用改进贝塞尔曲线方法生成备选路径,建立二次规划模型规划车辆速度与加速度,提出基于高斯过程的... 详细信息

大数据时代背景下,借助对自然驾驶员行驶数据的研究和分析,获取个性化的驾驶决策方法,将进一步提升自动驾驶决策过程的安全性和舒适性。采用改进贝塞尔曲线方法生成备选路径,建立二次规划模型规划车辆速度与加速度,提出基于高斯过程的自然驾驶员行驶速度预测模型预测障碍物运动,有效地规划出安全的参考行驶路径。研究并提出基于高斯混合模型的参考路径个性化评价策略,与路径合理性、规划一致性及速度波动性能目标相结合得到一条最优行驶路径。建立最优控制二次规划模型生成满足参考路径目标的车辆动力学状态,保证智能汽车决策系统能够从时空角度输出完整的控制目标。所提出的自动驾驶决策控制方法采用自然驾驶员行驶数据,是对个性化自动驾驶决策控制的探索与实践。

关键词：贝塞尔曲线路径规划高斯过程高斯混合模型最优控制

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基于高斯展开法的周期声学黑洞宽频能量回收特性研究

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振动与冲击 2022年第10期41卷 186-195页

作者：宋婷婷郑玲邓杰重庆大学汽车工程学院重庆400044 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

声学黑洞(acoustic black hole,ABH)效应是遵循幂变规律对梁或薄板结构的厚度进行剪裁,使弯曲波在结构尖端波速降至为零而无法发生反射的现象,从而能够在结构末端实现能量的聚集与高效回收。针对单一声学黑洞结构在实现峰值回收时对外... 详细信息

声学黑洞(acoustic black hole,ABH)效应是遵循幂变规律对梁或薄板结构的厚度进行剪裁,使弯曲波在结构尖端波速降至为零而无法发生反射的现象,从而能够在结构末端实现能量的聚集与高效回收。针对单一声学黑洞结构在实现峰值回收时对外界激励频率敏感的问题,提出基于周期声学黑洞的宽频压电能量回收系统。首先,基于高斯展开法,建立了耦合压电层的声学黑洞压电俘能半解析模型,并在频域范围内结合能带理论分析了周期数、幂指数、中心截断厚度以及黑洞半径对能量回收特性的影响;最后,通过压电能量回收试验,验证了周期声学黑洞对于实现宽频能量回收的有效性。研究结果表明:声学黑洞的各结构参数会通过影响峰值个数、峰值区间长度以及能带结构等因素,对系统的输出功率以及采集效率产生影响。分析结果对实现周期声学黑洞梁的宽频能量回收优化设计具有重要的参考价值。

关键词：声学黑洞(ABH) 压电效应能量回收高斯展开法特性分析

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基于激光复合再制造技术的H13钢粉末修复45钢的组织演变及磨损性能增强

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中国激光 2023年

作者：罗子祺王长雨王钊林福兵鲁金忠罗开玉江苏大学机械工程学院重庆大学机械传动国家重点实验室

激光定向能量沉积(Laser directed energy deposition, LDED)是损伤大型关键构件的几何特征修复和原始性能强化的典型修复技术，但仍然面临残余应力、孔洞和裂纹等严重修复质量问题。激光冲击强化(Laser shock peening, LSP)为解决以上... 详细信息

激光定向能量沉积(Laser directed energy deposition, LDED)是损伤大型关键构件的几何特征修复和原始性能强化的典型修复技术，但仍然面临残余应力、孔洞和裂纹等严重修复质量问题。激光冲击强化(Laser shock peening, LSP)为解决以上问题提供了新思路，因此本文采用H13钢粉末进行LDED修复45钢基体，然后利用LSP后处理强化LDED修复层来解决传统LDED修复的质量问题，并系统的揭示了LDED的H13钢以及LSP作用后的微观组织演变规律和磨损性能的强化机理。结果表明，随着LDED工艺的激光功率增大，H13钢修复层的晶粒逐渐细化，渗碳体溶解，磨损性能提升；LSP后处理会使修复层近表层的晶粒明显细化，显著降低LDED修复试样的摩擦系数，进一步提升其耐磨性。最后，系统揭示了LDED+LSP的激光复合再制造工艺诱导的微观组织演化(晶粒细化和渗碳体溶解)与其修复层磨损性能增强的机制。

关键词：激光定向能量沉积激光冲击强化激光复合再制造微观组织磨损性能

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基于策略梯度Informer模型的滚动轴承剩余寿命预测

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工程科学与技术 2024年第4期56卷 273-286页

作者：熊佳豪李锋汤宝平汪永超罗玲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 中国测试技术研究院四川成都610021

典型的编码器-解码器——Transformer存在二次时间复杂度、高内存使用及模型结构复杂等固有限制,造成Transformer用于滚动轴承剩余寿命(RUL)预测会表现出较低预测精度和较低计算效率的问题。为此,提出一种新型编解码器——策略梯度Infor... 详细信息

典型的编码器-解码器——Transformer存在二次时间复杂度、高内存使用及模型结构复杂等固有限制,造成Transformer用于滚动轴承剩余寿命(RUL)预测会表现出较低预测精度和较低计算效率的问题。为此,提出一种新型编解码器——策略梯度Informer(PG-Informer)模型,并将其应用于滚动轴承RUL预测。首先,在PG-In-former的新型编解码器体系结构——Informer中设计了概率稀疏自注意力(PSSA)机制替代Transformer中原有的自注意力机制,以提高非线性逼近能力并减少时间和空间复杂度;然后,PG-Informer采用自注意力蒸馏(SAD)操作减少参数维度和参数量,并提高了对时间序列的预测鲁棒性;此外,PG-Informer的生成式解码器对解码输入进行一步解码输出预测结果,无需动态多步解码,提升了对时间序列的预测速度;最后,构造了策略梯度学习算法来提高对PG-Informer参数的训练速度。PG-Informer的以上优势使所提出的基于PG-Informer模型的滚动轴承RUL预测方法可以获得较高的预测精度、较好的鲁棒性和较高的计算效率。对辛辛那提大学智能维护系统中心的1号滚动轴承的RUL预测实验结果表明,所提出方法预测得到的RUL值为963min,其RUL预测误差仅为6.50%,比基于Transformer的RUL预测方法预测精度更高、预测误差更小、鲁棒性更好;所提出方法所耗费的RUL预测时间仅为132.37s,比基于Transformer的RUL预测方法的预测时间更短。以上实验结果验证了所提出方法的有效性。

关键词： Informer模型概率稀疏自注意力机制策略梯度滚动轴承剩余寿命预测

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轨道交通装备用混合动力包构型与能量管理策略

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重庆大学学报 2024年第1期47卷 52-68页

作者：类延磊孔令昊胡明辉陈爽孟凡杰重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 中车大连机车研究所有限公司辽宁大连116021

搭载传统燃油动力包的内燃动车组是运行在非电气化轨道交通中的主力机型,存在效率低、油耗高的缺点。针对这一问题,设计了一种轨道交通装备用混合动力包的构型方案,建立了混合动力动车组的数学模型,分析了不同模式下该构型方案的运行状... 详细信息

搭载传统燃油动力包的内燃动车组是运行在非电气化轨道交通中的主力机型,存在效率低、油耗高的缺点。针对这一问题,设计了一种轨道交通装备用混合动力包的构型方案,建立了混合动力动车组的数学模型,分析了不同模式下该构型方案的运行状态,结合整车线路运行条件,提出了一种基于动态规划算法的能量管理策略。仿真结果表明,在该能量管理策略控制下,装备混合动力包的动车组相较于纯燃油动车组燃油经济性提升了32.11%。

关键词：轨道交通装备混合动力包能量管理策略燃油经济性

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基于多缩放基调频变换的时频脊线精细化表征方法

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振动与冲击 2023年第19期42卷 22-29页

作者：丁嘉凯王义穆志国张光耀李城重庆大学机械与运载工程学院重庆400030 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 中航西安飞机工业集团股份有限公司西安710089

旋转机械在变工况下因局部故障和时变转速等激励影响下会产生非平稳振动信号,传统时频分析方法无法满足快时变与强调频的非平稳瞬态振动信号分析要求,由于传统调频变换(chirplet transform,CT)在分析非平稳振动信号时其核函数无法跟随... 详细信息

旋转机械在变工况下因局部故障和时变转速等激励影响下会产生非平稳振动信号,传统时频分析方法无法满足快时变与强调频的非平稳瞬态振动信号分析要求,由于传统调频变换(chirplet transform,CT)在分析非平稳振动信号时其核函数无法跟随瞬时频率(instantaneous frequency,IF)轨迹变化而变化,导致振动信号IF轨迹时频表征无法达到精细化程度。针对此类问题提出了一种多缩放基调频变换(multi-scale basis chirplet transform,MSBCT)时频分析方法,理论分析表明该方法可利用高阶相位算子将MSBCT方法核函数精确逼近IF轨迹,使得MSBCT算法可针对变转速工况下的IF轨迹得到精确的时频表征。由于噪声信号在时频域内的IF轨迹呈现出随机分布的特性,MSBCT方法由于高阶相位算子的存在可精确捕捉IF变化规律,故MSBCT可在一定程度上对噪声有抑制作用。通过仿真信号与变转速工况下轴承故障信号验证了所提出的MSBCT算法的有效性。结果表明,MSBCT算法能够非线性IF轨迹进行精细化表征,并通过与其他时频表征方法验证了其优势性。

关键词：变速工况非平稳信号瞬时频率轨迹多缩放基调频变换精细化时频表征

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