行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

根据相似原理,以某厂300 t RH为原型建立了1∶4的水模型,集中研究了吹气孔堵塞对RH循环流量的影响.结果表明,吹气孔堵塞时,气量偏差对循环流量影响最大;当吹气孔对称堵塞时,吹气孔堵塞位置的连线与环流方向成0°时循环流量最小,呈90°时循环流量最大;当吹气孔集中堵塞时,随吹气孔堵塞个数的增加,气泡泵的作用机制由环状机制向簇群状机制转变,循环流量增加

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提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

基于CFD多相流欧拉模型,针对后混合式磨料水射流除鳞喷嘴中磨料与水混合均匀性差、射流能量利用率低的缺点,应用Fluent软件对磨料侧进式、切进式和平行多射流式3种进料方式的喷嘴进行三维数值模拟,通过喷嘴内部流场速度矢量图分析了3种进料方式下高压水与磨料的作用机理,并通过磨料体积分数云图比较了流场的均匀性.结果表明:与磨料侧进式喷嘴相比,磨料切进式和平行多射流式喷嘴能够改善磨料与水的混合效果,使流场内磨料分布均匀.但切进式喷嘴会增加喷嘴内部的磨损,需要采用更耐磨的材料.与前两种喷嘴相比,平行多射流式喷嘴可得到磨料与水最好的混合均匀性,实际应用中还可以根据需要对水射流的流量及作用方式进行调节

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

以广义相似原理为理论基础,采用水力学模拟实验方法,对钢包底吹氩搅拌特性进行了研究.研究中以谐时性准数为评价指标,考虑的影响因素包括修正弗劳德准数、液气密度比、熔池深径比和吹气位置.结果表明,各因素对评价指标的影响均显著,最为显著的是液气密度比;各因素按显著性大小排序为液气密度比、修正弗劳德准数、熔池深径比和吹气位置;钢包吹气位置设在单孔0.5R处搅拌效果最佳

本文将湍流运动方程和k—ε湍流双方程模型结合,提出了顶吹气体射流冲击下熔池中液体流动的数学模型,并采用Spalding等人提出的方法解这一非线性偏微分方程组。同时,还用激光测速方法得到实验测定的流场速度分布。在计算结果及实验数据的基础上,分析、研究了流场的性质和特点。由于用k—ε湍流模型代替k—ι模型以及在边界条件及计算方法上的一些改进,使数学模型预报的结果比前人的相应结果更符合实际。而且,本文提出的数学模型适用于大气体流量射流冲击下液体流场的计算,这是对前人工作的一个突破。总之,我们的工作可以认为是Szekely和李有章等人相应研究的继续和深入