润滑油分离机内部流场数值模拟与分离效率分析

用数值方法研究碟式分离机内部流场是优化其设计的重要手段。针对润滑油碟式分离机,采用VOF多相流模型并结合RNG k-ε湍流模型和离散相模型对其内部油水固分离过程和分离效率进行了数值模拟。模拟结果表明,碟片间隙中流场基本为层流,在中性孔和碟片外缘为湍流区;入口速度对油水分离结果影响不大,而对固体颗粒的分离会产生较大的影响;固体颗粒计算分离效率和实测分离效率最大相对误差为1.5%,额定处理量为700 L/h时,入口速度为2.5 m/s,此时分离效率为97.2%,满足设计要求。研究结果表明,该文提出的三相流分析方法是可行的,对碟式分离机的结构优化设计具有重要的指导意义,同时也减少了所需的试验时间和费用。     

负荷传感转向液压系统优先阀的稳健设计

为了实现优先阀的稳健设计,基于解析法及SIMULINK分别建立了优先阀动态数学模型及仿真模型,仿真分析了系统各参数变化对优先阀动态响应特性的影响规律。在分析动态响应特性主要影响因素的基础上,以优先阀转向系统的流量响应超调量最小为设计目标,以优先阀的阀芯直径、弹簧刚度及节流口面积为设计变量,以方向盘角速度、转向负载、工作负载及输出流量为不确定因素,完成了基于损失模型的稳健设计。结果表明,稳健设计提高了设计目标的稳健性,一定程度上提升了优先阀的动态响应特性,该设计方法同样适用于其他阀件的改进设计。     

ACO算法及其在铰接车辆优化设计中的应用

为了缩短工程设计周期和提高产品的质量,针对协同优化（CO）算法存在的计算量大、协调困难等问题进行了改善性研究。改善后的协同优化（ACO）算法采取了无约束的系统级,排除了单一雅克比方程式问题,使用了L1范数改进了CO算法的学科一致性约束,另外子系统增加了一些优化参数和约束模型。通过算例验证,ACO算法在计算效率上比CO算法提高了2.6倍,优化结果也更加逼近标准解。最后,将ACO算法应用到铰接车辆设计中,车辆的燃油经济性提高了2.596%,车辆速度从零到最高车速所需要的时间也减少了6.051 s。该算法有助于提高复杂工程系统优化设计中计算的效率和准确性。     

基于键合图的全液压转向器鲁棒优化设计

为了实现全液压转向器的稳健设计,该文基于键合图方法建立了全液压转向器的动力学模型,并推导得出了转向器的状态方程,以转向器阀芯直径、等效转动惯量及转向器内部总压缩容积作为设计变量,以转向器流量动态响应超调量最小为设计目标,首先对转向器进行了传统优化设计,然后以传统优化设计结果作为设计初值,对全液压转向器进行了稳健优化设计。通过分别基于传统优化设计和稳健优化设计所得动态响应结果比较、分析得知,稳健优化后的转向器结构参数更加合理,动态响应峰值超调量降低了12.5%,稳健性有所提高。以传统优化设计结果为初值对转向器进行稳健设计是切实有效的。     

结构刚度对液压伺服系统稳定性影响分析

为探明大惯量伺服系统中结构刚度对稳定性影响,该文以结晶器液压振动伺服系统为例,建立了结晶器液压振动伺服系统数学模型,推导了液压伺服系统稳定的一般条件;考虑了结构刚度的影响,建立了液压缸-负载系统的数学模型,并进行了计算分析。研究结果表明,对于大惯量伺服系统来说,综合谐振频率成为限制整个液压伺服系统的主要因素。因此在这种情况下,提高液压固有频率同时,必须提高结构刚度。当考虑连接刚度的影响时,半闭环系统的稳定性要比全闭环系统好。该研究可为大惯量液压伺服系统的稳定性分析提供参考。     

基于物理规划的湿式多盘制动器不确定性优化设计

湿式多盘制动器设计中存在许多不确定因素。考虑这些不确定因素,应用物理规划方法对制动器进行优化设计,并与传统线性加权优化模型结果进行比较,证明物理规划方法应用于湿式多盘制动器不确定性优化设计模型是可行的,比传统线性加权法更符合实际要求。     

自适应奇异值分解的随机共振提取微弱故障特征

针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法。首先,将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号,构建互信息差分谱,权衡各分量信号对原始信号的贡献率,自适应选取有效奇异值个数,以克服已有方法人为主观选择或仅考虑奇异值大小等不足;其次,对选取的有效奇异值对应的分量信号自适应随机共振,使其微弱故障特征增强;最后,对增强的分量信号统计学平均以提取微弱故障特征。仿真和轴承外圈故障试验结果表明,该方法不仅克服了强背景噪声下有效奇异值的选取困难,而且结合自适应随机共振,有效提取出仿真信号100 Hz和轴承外圈155.5 Hz的故障特征频率,因此,所提方法不仅能够更好的增强微弱故障特征,而且分析结果优于单纯的奇异值分解和随机共振方法。该文提出的方法不仅可适用于强噪声背景下轴承的故障诊断,同时为农业机械设备的轴承故障诊断提供参考。     

基于盲数理论的机械结构复杂时变可靠性计算方法

运用盲数理论及不确定变量盲数化的基本思想求解了机械结构复杂时变可靠性问题。推导了机械结构基于随机过程的时变特性，使用盲数表达了时变过程中的不确定量，建立了基于盲数理论的机械结构时变可靠度计算模型，在LabVIEW平台下编写了相应的计算程序，并用该程序计算了某机械结构的时变可靠度。结果表明：盲数为这种复杂可靠度模型的求解提供了一种简单而高效的计算方法。     

液压制动系统中蓄能器的优化设计与稳健分析

为了改善蓄能器的动态特性,保证其稳健性,该文利用AMESim 软件建立了液压制动系统的模型。运用Optimization 工具,以蓄能器在紧急制动工况可保证的制动次数为目标,利用遗传算法对影响蓄能器的主要设计参数进行了优化,得到最佳充气压力为6 MPa,并验证了其稳健性,为蓄能器与整个制动系统匹配设计提供了方法和理论依据。该研究对于蓄能器的优化设计和改进具有参考作用。     

基于时变理论的车辆制动系统可靠性评估及动态预测

为了研究整车制动系统的使用可靠性,以某越野车的盘式制动器为研究对象,针对制动系统在使用过程中会受到温度、车速、磨损等随时间变化的不确定性因素的影响,建立了基于时变理论的制动系统可靠性评估及动态预测模型,并应用模糊综合评判对各不确定性因素的影响程度进行了定量化,最后对此款越野车的制动系统可靠性进行了动态预测。结果表明,模型制动距离预测误差为2.1%,误差较小,该模型预测结果有效可行;同时该模型又可对未来t时刻的制动系统可靠性进行预测,可为整车制动安全性的主动预警提供有效参考数据。