基于时频变换的激波风洞天平信号分析与处理

在激波风洞中开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间会受到冲击激励,从而对天平的输出信号产生惯性干扰.天平输出信号中叠加有动态气动力信号和惯性振动信号,有可能无法直接分辨出气动力信号的规律性,信号处理结果与真实气动力之间会产生较大的误差,导致处理结果不可靠.由于模型测力天平系统结构的复杂性,在极短的有效试验时间(毫秒级)内,天平信号中部分高频率分量(由结构高阶模态振动、非定常气动载荷或其他流场干扰等因素引起的高频干扰)有可能无法完全衰减,此时对信号直接进行传统的滤波处理和傅里叶变换分析反而有可能增大处理结果的误差.本文采用小波变换和希尔伯特-黄变换,针对尖锥标准模型的激波风洞天平信号,开展降噪和时频变换分析处理,旨在有效辨识出天平信号中的不同干扰成分,输出可靠的气动力结果.本文将时频变换方法应用于风洞天平冲击阶跃载荷的信号处理,对结果进行对比分析,验证了该方法在脉冲风洞测力试验数据处理中的有效性和可靠性,得到了比较理想的结果

一种基于深度学习的风洞天平静态校测方法

本发明提供一种基于深度学习的风洞天平静态校测方法，选择施加载荷方向始终与天平体轴系一致的风洞天平校准设备，进行风洞试验采集样本数据；利用训练样本数据构建神经网络初始模型，结合验证样本数据优化神经网络初始模型的网络参数，得到进一步减少训练时间、节省成本的神经网络校准模型；在优化得到的神经网络校准模型的基础上，结合测试样本数据，对神经网络校准模型进行数据精准度分析，得到用于天平静态校准的神经网络校准模型。本发明通过对多分量天平公式拟合方法进行改进，解决了目前线性插值拟合方法中应变天平分量间存在较大的相互干扰的问题，提高了应变天平静态校准性能指标

激波风洞测力信号的频域数据深度学习建模分析方法

高精准度气动力测量是激波风洞试验中的关键技术。在开展测力试验时，测力系统在风洞流场起动瞬间的冲击激励下产生振动，但振动信号无法在较短的有效试验时间内快速衰减，导致天平输出信号中耦合了惯性干扰。基于深度学习技术，对激波风洞天平信号在频域内开展数据处理，并针对动态信号的频域特征进行卷积神经网络建模分析，旨在消除测力信号中的惯性干扰。在频域模型训练样本和验证样本的结果分析中，天平信号的大幅惯性振动干扰被消除，达到预期的结果，验证频域建模分析方法的有效性和可靠性。此外，对处理结果进行误差分析，进一步验证该方法在激波风洞天平数据处理中具有较好的工程应用价值

汽车驱动桥曲齿锥齿轮制造技术现状及发展趋势

分析了我国汽车驱动桥曲齿锥齿轮的制造现状和存在的问题。针对国内曲齿锥齿轮制造技术及工艺现状,从加工调整参数的精细化设计、网络化闭环制造、精锻近净成形3个方面,分析总结出适合中国国情的曲齿锥齿轮制造新工艺的发展趋势,对我国汽车驱动桥曲齿锥齿轮制造业的发展提出展望

负压力角弧齿离合器齿面计算与仿真加工

研究了用盘状铣刀和铣齿机加工负压力角弧齿离合器的方法。首先，根据弧齿离合器的特点建立了铣齿加工数学模型，构建从刀盘向工件之间的坐标转换关系，选取合适的曲面坐标初值实现齿面点的计算，完成了齿面失配量分析。基于上述分析，引入算例完成离合器的三维造型和失配量计算，以验证齿面计算理论为目地进行加工仿真分析，结果表明了负压力角弧齿离合器齿面计算的准确性和方法的可行性

基于双重双面法的弧齿锥齿轮双侧齿面同步修形设计

针对弧齿锥齿轮的双重双面法加工方法，以小轮齿槽中点作为双侧齿面修形的参考点，通过预置双侧齿面的啮合参数，构建符合啮合性能要求的目标齿面，建立基于加工参数优化的目标齿面误差数学模型和约束函数，采用非线性约束优化函数反求大轮的加工参数。根据齿面几何接触分析和有限元接触分析，对优化后的加工参数进行验证，结果表明，齿面修形后的啮合性能满足预期需求

卷积神经网络在风洞天平静态校准中的应用

风洞天平是气动试验中用于测量作用在模型上的空气动力载荷（力与力矩）的大小、方向和作用点的装置，测量结果的精准度与天平的静态校准性能直接相关，天平的静态校准是通过校测设备建立天平测量信号与所受气动载荷的映射关系。由于多分量风洞天平的各个分量间存在相互干扰，并且通常二次干扰和组合干扰会出现非线性特性，采用线性拟合方法会产生一定的误差，使得风洞天平静态校准性能因受到数据处理方法（线性拟合）的局限而较难进一步提高。因此，为了进一步提升应变天平静态校准的性能，本文探索深度学习方法在风洞天平静态校准中的应用。利用中国科学院力学研究所风洞天平校准系统AiBCS，对六分量应变天平开展基于卷积神经网络的静态校准研究，采用深度学习训练模型代替传统风洞天平校准公式并获取更高性能指标。同时，对人工智能建模方法在天平静态校准中的适用条件、有效性及可靠性等方面进行了讨论和评估分析。数据结果显示：相较于传统的基于最小二乘多项式的拟合方法，卷积神经网络天平校准方法有效降低了天平各个分量间的载荷干扰，使校准结果的精准度得到了较大幅度的提升