基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

轴向磁场作用下平均Taylor涡对湍流脉动的影响

采用基于高精度电流守恒格式的直接数值模拟方法，对轴向磁场作用下导电流体的湍流Taylor-Couette流动进行计算.在等电势边界条件的同心圆筒中，磁场与感生电流引起的反向周向速度分布、以及其对平均流动的影响被揭示出来.采用两种不同的湍流流场平均方法，将湍流中的全部脉动划分为平均流动(Taylor涡)的贡献和湍流的贡献.通过计算不同磁场强度下的湍动能的分布，对比分析轴向磁场对平均Taylor涡流和湍流两种贡献方式的影响.     

MOOC背景下经管类专业高等数学多元化考核评价模式的探索

传统的高等数学考试成绩大多数采取了平时成绩与期末卷面成绩按比例相结合的方式,对于经管类专业的学生,传统考核方式存在明显缺陷.结合实践教学经验,探索高等数学在经管类专业的考核方式的变革.     

关于机械设备安装过程中的质量控制要点探究

机械设备的安装是企业日常生产经营管理中至关重要的一项工作,其安装质量直接关系到整个机械的运行水平。因此,设备安装工作人员要做好机械设备的安装工作,在安装过程中,有效掌握机械设备安装过程中的质量控制要点,确保机械设备的安装质量。笔者根据自身经验,深入探究了机械设备安装过程中的质量控制要点,以期更好地确保机械设备的安装质量,让机械设备安全运行。     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

基于Kramers Kronig关系的油纸绝缘直流电导计算方法

针对区分介电谱中电导和极化过程的方法较为缺乏,等效模型中表征电导的参数唯一性计算方法不足的问题.以油纸绝缘介质的电导过程为研究对象,在实验条件下制备不同水分含量的油纸绝缘样品,并测量频域响应谱线.基于Kramers-Kronig关系对测量复极化率实部谱线进行数值积分,获得弛豫损耗谱线,进而得到电导损耗谱线;并使用最小二乘法对电导损耗谱线进行拟合,计算出电导值.研究结果表明,使用Kramers-Kronig变换可以从测量复极化率虚部谱线中有效分离弛豫损耗谱线和电导损耗谱线,进而得到直流电导值;随着油纸绝缘样品含水率增加,介电谱的损耗峰特征逐渐消失,电导过程增强.     

凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计（英文）

主要研究紧致凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计。在Higgs丛不是半稳定并且HarderNarasimhan-Seshadri滤过没有奇点长度为1的假设条件下，证明了与之相应的Hermitian度量对应的曲率是一致有界的。     

一种改进的基于极小调节的多属性共识法则的共识模型

在群体决策中,共识达成过程通常是一个交互迭代的过程,以共识模型(或算法)形式呈现。对于多属性群体决策,基于极小调节的多属性共识法则的共识模型最近受到较多关注。本文举例说明现有共识模型因其偏好调节建议的缺陷可能导致迭代过程不能收敛(其收敛性的证明存在错误),进而提出一个改进的共识模型,并证明了模型算法的收敛性;示例说明改进的共识模型有效、适用范围更广。对于多属性群体决策问题,本文提出的偏好调节方法对今后改进其他相关的基于极小调节的共识模型(算法)和开发新的共识模型提供了参考。