小提琴共鸣箱振动特性的有限元仿真与实验研究

小提琴共鸣箱作为小提琴发声系统最为核心的部分,其振动状态对小提琴的声学特性起着重要作用.首先对提琴共鸣箱系统进行受力分析并建立其精确模型,然后通过有限元仿真,分析了不同结构参数的小提琴共鸣箱的振动模态及频率响应,并将其与文献中的实验结果进行比较.仿真结果表明,小提琴共鸣箱面板和背板的一些参数,如琴板厚薄、拱高、拱形变化、低音梁和音柱状况及接触刚度等,对共鸣箱振动特征影响大.最后设计了基于加速度传感器的振动测量系统和采用滑弦激励方法,对小提琴共鸣箱的振动特性和频率响应等进行了实验,其结果符合共鸣箱振动有限元仿真和数值分析的结论.该研究为提琴制作者通过琴板几何形状和音柱等调整,改善小提琴共鸣箱振动特性提供了理论参考.     

基于稀疏算法的大型转子多工况轴心轨迹提纯

针对转子直接合成的轴心轨迹杂乱无章的问题,提出一种基于稀疏分解理论的故障特征频率提取算法(简称稀疏算法),该算法结合旋转机械的信号特征,采用余弦波模型构建过完备字典集,并采用匹配追踪算法求解稀疏系数。采用该算法对受高斯白噪声污染的仿真轴心轨迹进行提纯,得到和理想轴心轨迹几乎完全相同的结果,验证了算法的有效性。最后,将所提出的稀疏算法用于提纯大型滑动轴承试验台主轴升速过程中各工况下的轴心轨迹,成功识别了转子对应的故障类型,并结合动压润滑理论及主轴位置变化规律对故障原因进行了分析。     

基于SVD原理的PCA特征频率提取算法及其应用

针对实测转子位移信号存在噪声污染的问题,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法。首先,从理论上推导了PCA与SVD的内在联系,即PCA产生的协方差矩阵特征值等于SVD产生的矩阵奇异值的平方,且PCA产生的特征向量等于SVD产生的左奇异向量;然后,基于上述结论,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法,并通过仿真信号验证了算法的有效性;最后,将该算法应用于大型滑动轴承试验台主轴的轴心轨迹提纯,得到的轴心轨迹清晰、集中,可成功识别转子的不对中及碰磨故障。     

5CrNiMo模块锻件拔长折叠产生的判据

为了研究不同压下量和送进量对拔长过程中锻件表面质量的影响,建立拔长折叠产生的判断条件,以5Cr Ni Mo模块锻件为对象,用有限元软件DEFORM-3D建立了相对应的拔长模型,分析压下量和送进量比(M值)对最大折叠角和折叠深度的影响.结果表明,产生拔长折叠的M值临界区间为0.8~1.0.由此建立了拔长过程中锻件表面折叠产生的判据:M值低于0.8~1.0这一区间时,锻件表面不产生折叠;M值属于或超出该区间时,锻件表面产生折叠.     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法

针对传统QR算法在处理某些大矩阵的奇异值分解时可能不收敛的本质原因,提出采用双向收缩、多次分割的解决对策。研究了在一般矩阵数值计算文献中被忽视的、然而对奇异值分解精度有重要影响的细节如从左至右、从下至上的非零元素直线驱逐算法,提出了矩阵分割时子阵首、末行搜索算法,在这些基础上实现了完整的针对大型矩阵奇异值分解的多次分割、双向收缩QR算法。通过实例比较和分析了不分割与多次分割双向收缩QR算法的收敛速度的差异,证实了多次分割双向收缩QR算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,解决了传统QR算法处理某些大矩阵的SVD时可能不收敛的问题,对任何大矩阵都可实现快速SVD运算。     

基于数值模拟的多工位级进冲压成形质量控制

为提高多工位级进冲压成形质量,降低模具制造成本,对某汽车车门导轨结构件冲压过程中所涉及的压弯-拉深、修边、整形、翻边等成形工序和回弹卸载进行了有限元数值模拟,预测了成形过程中可能出现的载体畸变、拉深破裂、翻边破裂和回弹等成形缺陷,分析了缺陷产生的原因,并提出了相应的解决或控制措施,由此重新建模,获得了理想的模拟结果.基于数值模拟结果进行了多工位级进冲压试验,成功冲制出了一模两件成形质量合格的某车门导轨结构件,该模能满足大批量生产要求.     

奇异性信号检测时小波基的选择

奇异性信号往往带有一些重要信息，小波是奇异性检测的一种有力工具。本文研究了几种常用小波对不同奇异性信号的检测效果，通过对比分析，对不同的奇异性信号，推荐出了优先选用的小波基，并实际应用于刀具磨损时切削力信号的分析。     

基于奇异值曲率谱的有效奇异值选择

为了实现有效奇异值的自动选择,提出了奇异值曲率谱方法.首先分析了Hankel矩阵方式下理想信号和噪声信号的奇异值特点,发现理想信号的奇异值曲线存在一个很大的转折点,噪声信号的奇异值曲线则很平坦.然后提出了奇异值曲率谱的概念,并利用它来描述含噪信号奇异值曲线的转折点情况,分析了曲率谱计算时需注意的问题.研究结果表明,根据曲率谱的最大峰值位置可以确定有效奇异值个数:如果奇异值曲线在曲率谱最大峰值的位置坐标k处是凸出的,则有效奇异值的个数为k;如果奇异值曲线在k处是凹进的,则有效奇异值的个数为k-1.利用此方法来确定轴承振动信号的有效奇异值,提取到了由于滚道损伤而引起的调制现象,据此可靠地判断出了滚道剥落坑总数.     

矩阵构造方式对奇异值分解信号处理效果的影响

将奇异值分解应用于信号处理的关键是构造合理的矩阵,一般可有两种矩阵构造方式,第一种是通过对信号连续截断来构造矩阵,第二种则是利用信号构造一个重构吸引子矩阵。从理论上分析了这两种矩阵的信号分解特性和正交性差异,证明了两种矩阵方式下,奇异值分解都可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,但是第一种矩阵获得的分量信号是彼此正交的,而第二种矩阵获得的分量信号则不具有正交性。利用分量信号信息量的变化趋势可以确定两种矩阵的合理结构。在此基础上,通过对一个铣削力信号的处理来比较两种矩阵的实际处理效果,结果第一种矩阵分离出了机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出了两个频率很接近的信号分量,发现了信号中隐含的调幅现象,证实了机床的爬行并确定了爬行频率;而第二种矩阵则揭示了由于材料颗粒不均匀和间隙而产生的对刀具的微弱冲击现象。