喷孔锥度对喷气织机环槽型辅助喷嘴性能的影响

为提升引纬质量，课题组设计了一种环形槽型喷孔辅助喷嘴，并通过数值模拟探究辅助喷嘴结构对喷射性能的影响。课题组依据喷射出口面积等效原则，设计了3种环槽型辅助喷嘴，并分别建立了环形槽结合中心式辅助喷嘴的流场模型；利用FLUENT软件对建立的流场模型进行数值模拟，得到供气压力0.3 MPa时不同喷孔锥度的各环槽型辅助喷嘴对称面上速度云图、出口流速中心线上速度分布曲线图、气耗量，以及距喷嘴出口20，50，70 mm处截面速度分布图。结果表明：对同种环槽型辅助喷嘴，随着喷孔锥度增大，辅助喷嘴的喷射性能明显增强；喷孔锥度大于0°时,喷孔锥度增大各喷嘴出口处射流速度也随之增大。环槽型辅助喷嘴为喷气织机引纬提供了一种效率更高的方法。     

基于MOMEDA与BiLSTM的滚动轴承微弱故障识别方法

针对传统的滚动轴承智能诊断模型计算效率低和准确率欠佳问题，课题组提出一种基于多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted，MOMEDA)和双向长短时记忆(bidirectional long short term memory network，BiLSTM)网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型利用MOMEDA方法增强故障特征，并结合遗传算法(genetic algorithm，GA)对BiLSTM模型参数进行优化，实现滚动轴承智能、高效及鲁棒性诊断。利用该模型对经典轴承数据集以及牵引电机轴承故障数据集进行验证，平均准确率达到了99.63%，分别比传统卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)、单层长短时记忆网络(long short term memory network，LSTM)、双向长短时记忆网络和最新的CNN LSTM模型高16.02%，9.98%，7.01%和5.65%，验证了该模型的有效性和优越性。     

B4Cp/6061Al复合材料的热变形组织演变研究

为探究B4CP/6061Al复合材料的热变形组织演变规律，进一步优化材料的性能，课题组采用控制变量法，利用热压缩试验分别探究了在不同热变形条件(变形温度、应变速率及应变量)下B4CP/6061Al复合材料的微观组织特征。结果表明：变形温度越高，6061铝基体内部原子的热激活能增大，动态再结晶的形核速度提升，晶粒尺寸也不断增大；随着应变速率增大，复合材料发生动态再结晶的时间缩短，阻碍了晶粒的生长，不利于6061铝基体发生动态再结晶；应变量增加，复合材料的流变应力增大，提高了6061铝基体动态再结晶的形核效率。在不损害复合材料塑性的前提下提高强度和韧性的方法，对改善材料塑性成形能力和优化成形工艺（如轧制、锻造、挤压等）有借鉴意义。     

CEEMDAN辅助快速谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

为解决集合经验模态（EEMD）存在分量重构误差大和提取的故障特征不明显问题，课题组提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）辅助快速谱峭度的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN将故障信号分解为多个IMF分量，计算分量的谱峭度值，选择峭度和相关度最大的分量进行重构；然后通过快速谱峭度图确定最大共振频带，进行带通滤波分析，获得故障信息；最后采用某滚动轴承实验数据分别对内圈故障和外圈故障进行实验分析。结果表明：与原始故障信号相比，该方法获得的包络谱更清晰，故障频率更明显，内圈故障频率为162 Hz，外圈故障频率为107 Hz。该方法提取故障特征突出，可以得到有效的故障频带。     

基于SURF算法的数码印花缺陷检测系统

针对数码印花生产过程中织物上出现的白丝、斑点以及褶皱等表面缺陷问题,课题组设计了基于加速鲁棒特征算法的印花织物表面缺陷检测系统。主要通过加速稳健特征算法（speeded up robust features,SURF）来进行图像配准;采用双向唯一性匹配法减少误配点,实现图像精准配准,并通过差分算法来提取缺陷信息。实验采用多幅图像对改进SURF算法的性能进行了验证。试验结果表明：新系统对印花织物表面缺陷的检测精度达到98%,达到了实际应用要求。     

基于图像边缘与Hough变换的振动位移测量方法

为了解决振动位移测量场合受限于传感器的安装空间，以及其本身质量对测量精度的影响，课题组提出了一种基于视频图像的振动测量方法，建立了图像边缘检测结果与目标物体位移之间的联系。由于使用经典Canny算法进行图像测量时，其图像边缘会出现不连续或虚假的情况，因此采用图像灰度与Hough变换相结合的方法，提高其测量精度。为验证该方法的有效性，搭建了箱体模型（目标物体）进行振动实验；并将经典Canny算法得出的结果及文中提出的视频图像测量的结果与传感器测得结果进行比较。实验结果表明，提出的方法相比使用经典Canny算法进行图像测量时精度提高了大约12%，且具有测量简单和测量范围灵活等优点。该方法为测量环境受限的场地提供了一种新的思路。     

新型角接触球轴承预紧装置设计

为实现轴承预紧的动态调节，课题组设计了一种新型的主轴轴承自调节预紧装置。该装置采用对称性结构，可通过调整离心力的输出方向，来满足同向和背对背安装轴承的预紧力调节需求；并且能根据主轴转速变化，利用质量元件产生的离心力自动调整轴承预紧力；通过设计轴承变预载系统，对装置的运行机理进行了分析；利用ANSYS有限元仿真分析软件对装置进行接触非线性分析，研究了装置不同转速时的动态预紧性能。研究结果表明：该装置既能在低速时提供大的预紧力，又能在高速时以二次函数关系式的形式自动减少轴承的预载，具有很好的预紧性能。课题组的研究为轴承预紧结构的设计提供了新思路。     

基于改进DenseNet和迁移学习的变负载滚动轴承故障诊断

由于在实际工作环境下滚动轴承故障样本不足，而且受到环境噪声以及负载变化的影响，故障样本分布存在差异性导致诊断泛化性差，对此课题组提出一种基于改进DenseNet与迁移学习结合的滚动轴承故障诊断方法。对原DenseNet中的ReLU激活函数，使用LeakyReLU函数替代，并在全连接层后添加Softmax层进行分类，使提取故障特征更为丰富；为了使轴承信号接近工厂采集的数据，对凯斯西储大学轴承数据集中添加了信噪比为 2 dB的高斯白噪声并进行模拟，经Z Score归一化处理后转化为二维灰度图作为样本数据。实验结果表明该方法在小样本变负载下的跨域诊断准确率都达到了90%以上，与其他模型对比具有更好的泛化性。     

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题，课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲；然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数，并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量，重构后进行DEO3S解调，依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明：所提方法解调信号的误差更小，提取轴承故障频率更精确。     

基于彩色图像处理与EDLines的数码印花缺陷检测系统

针对数码印花生产过程中由于喷头堵塞、电机偏差引起的PASS道缺陷问题,课题组设计了一套基于彩色图像处理与EDLines的数码印花缺陷检测系统。首先构建颜色补偿矩阵覆盖无关背景花案,增强缺陷与主色间差异性;然后分别在HSI颜色空间3通道采用自定义线型滤波锐化感兴趣区域并基于EDLines实现缺陷配准,并将3通道缺陷匹配结果进行区域融合和形态学处理;最后根据水平投影实现PASS道缺陷定位。实验结果表明：检测系统对印花织物表面缺陷的检测准确率达到96%以上,满足实际检测要求,为数码印花缺陷检测提供新的方法。