基于BP神经网络模型的磨床部件动态灵敏度分析

利用ANSYS的APDL语言建立磨床部件的参数化模型，计算出磨床部件的动态特性，快速采用得到BP神经网络模型的学习样本，建立基于BP神经网络的动态分析模型，将磨床部件结构参数与其动态特性之间的关系反映为神经网络模型的网络输入与网络输出之间的数学关系，从而方便地，快速地对磨床部件进行了动态灵敏度分析，结果表明，在BP神经网络模型上进行磨床结构优化要比在有限元模型上方便，快速，该方法特别适用于对大型复杂结构的优化设计计算。     

高精度内圆磨床整机动力学建模及优化设计

在M2120A原机床动态测试的基础上,建立包括结合面动力学模型在内的整体机床有限元模型;对机床主要单个部件进行结构动态优化设计,并利用原机床结合面动力学模型,建立M2120A新机床整机的有限元模型。本文提出以整机第1阶模态的磨头与工件之间相对位移量最小为评价函数,进行整机多方案比较优化设计,与传统的单件优化设计比较,这种优化方案具有考虑更全面、效果更可靠的优点。     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。