AVMD Kriging砂轮寿命周期磨削性能在线监测方法

为了对砂轮寿命周期磨削性能进行特征提取与智能识别，课题组提出了一种改进的变分模态分解算法与Kriging模型相结合的砂轮寿命周期磨削性能识别方法AVMD Kriging。首先，通过人工鱼群算法和包络熵适应度函数来优化VMD，以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题；再利用皮尔逊相关系数选取与原始信号相关性最高的本征模态函数并计算其样本熵值组成特征向量，将其输入Kriging模型进行砂轮寿命周期磨削性能识别；最后利用实验采集的声发射数据，将提出的AVMD Kriging方法与传统的KNN模型、Tree模型进行对比。结果表明：AVMD Kriging方法的识别准确率优于KNN模型和Tree模型，能有效提高砂轮寿命周期磨削性能的识别准确率，同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。     

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FCE AHP的双螺杆压缩机综合性能研究

针对双螺杆压缩机的性能评估中难以定量分析的问题，课题组提出了一种基于模糊综合评判法（FCE）和层次分析法（AHP）的综合性能计算方法。结合各个因素建立了压缩机综合性能的层次型指标系统；压缩机性能参数中首选影响较大的因素来建立模糊评估模型，选取系统评判指标；采用层次分析法（AHP）确定评估体系的权重。研究得出了考虑多因素、具有综合性、能够评价双螺杆压缩机综合性能指标的公式。该性能指标公式能够有效表示所设计转子型线优劣，提高设计效率。     

Galileo数和Etvs数对剪切稀化流体内气泡非稳态运动特性的影响

为了探究气泡在剪切稀化流体内的非稳态运动特性，笔者利用VOF方法结合连续表面张力模型研究了Galileo数和Etvs数对气泡水动力学特性的影响。结果表明：气泡在剪切稀化流体内运动时的水动力学特性与Galileo数和Etvs数密切相关；当流变指数和特征时间给定时，Galileo数和Etvs数的增大(即表面张力和零剪切黏度的减弱)均会导致气泡非稳定运动的出现。因此，提高Galileo数和Etvs数能够促进剪切稀化流体内气泡非稳态运动的发生，有利于相间的质量和热量传递。     

中国出口附加值率的产业特征及其演进路径分析——基于核密度函数分解技术

基于中国投入产出表,应用核密度估计及其分解技术,本文分析了中国加入WTO之后,各产业出口附加值率的分布及其动态变化.结果表明:中国各产业出口附加值率经历了先快速下降、再适度反弹,而后趋于平稳的演进路径;但三大产业的出口附加值率在演进方向、力度、强度和时间分布上呈现出不同的特征.进一步分析发现:三大产业出口附加值率动态演进的首要原因在于均值效应,其次为残差效应,效果最小的是方差效应.因而,促进出口附加值率增加既要推进各产业的整体发展,又要兼顾不同产业的个体特征.     

蓝宝石飞秒激光直冲孔加工研究

中国现行粮食进口量的统计是不完整的。文章区分了粮食显性贸易和粮食隐性贸易,进而构造了粮食真实进口量的测算方法,并基于对粮食隐性进口量的估计,构建了中国粮食贸易平衡表,获得了中国粮食真实进口量及进口结构数据。研究发现:2000—2020年间,中国粮食真实进口规模为153412万吨,其中,粮食显性净进口126463万吨,占82.43%,粮食隐性净进口26949万吨,占17.57%。近年来,中国粮食真实进口规模不断扩大,并呈明显的隐性化趋势。中国粮食进口隐性化,在一定程度上掩盖了国内粮食自给率下降和确保粮食安全之间的矛盾。从口粮看,当前中国人的饭碗仍牢牢端在自己手中,但我国国内粮食市场紧平衡的压力越来越大,亟需切实可行之措施,确保国家粮食安全战略的实施。     

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。     

微型折叠翼设计与仿真实验分析

为了减小微型无人机的横向尺寸并在有效空间内部署更多的无人机，课题组设计了一种可用于微型飞行器的折叠翼机构。以曲柄滑块机构为基础设计了折叠翼机构，采用SolidWorks建立了折叠翼机构的三维模型；采用ADAMS对折叠翼机构进行运动学分析；以拉力弹簧为驱动进行驱动力建模，以展开时间、接触力等为评价指标对折叠翼机构进行运动学分析，得到了在特定拉力弹簧作用下的实验数据。实验结果表明：在拉力弹簧作用下折叠翼可有效展开，展开时间为0.2 s，展开性能稳定。该折叠翼应用于微型飞行器可减小微型飞行器的存储空间，并保护机翼等部件。     

基于MED和WMSDL的滚动轴承内圈故障特征诊断

针对滚动轴承早期内圈故障特征较为微弱，并伴随环境噪声的干扰，微弱的故障特征信息易被环境噪声所淹没的问题，课题组提出基于最小熵解卷积(MED)和加权多尺度字典学习（WMSDL)的滚动轴承早期故障诊断方法。课题组通过设置一个滤波器使故障特征信号峭度最大实现解卷积，利用WMSDL对解卷积后的信号稀疏分解后进行平方包络解调突出内圈故障特征频率。仿真分析和实例分析结果表明：解卷积后信号的信噪比明显提高，内圈冲击成分明显增强。课题组的研究可有效提取滚动轴承故障特征频率。     

多自由度弧面分度凸轮机构动力学研究

为解决对真实的弧面分度凸轮机构进行动力学响应分析困难的问题，课题组建立了11自由度等效动力学模型来模拟弧面分度凸轮机构的实际情况。推导出有11个等式的动力学方程组，线性化处理后，得到时变线性系统的微分方程组；应用威尔逊 θ法对变系数微分方程进行求解，得出机构的固有频率，并对转速区间进行划分；分析了不同转速下机构载荷盘角加速度的动力学响应。结果表明：随着输入轴转速的不断提高，载荷盘的角加速度响应的增长趋势趋于显著。