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针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型,提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号;然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优,确定最佳参数组合;最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解,得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并对最佳模态分量信号进行包络分析,识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明,基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率,通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比,可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。 相似文献
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文章在分别针对国内规范和英国标准在边坡稳定的设计理念和计算方法的对比论述的基础上,运用国外岩土计算软件GEO-Studio,以不同的坡度、土质以及不同外部附加荷载条件下的边坡稳定性为例,并结合实际的国外工程案例对比分析国标与英标在边坡稳定性的实际运用方法和计算结果上的差异。结果表明:由英标的边坡计算方法得到岸坡稳定安全系数在国标的允许范围之内,且接近于国标允许的安全系数范围的下限值。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(23)
为了研究多航态高速无人艇在不同吃水航态下的阻力性能以及运动特性,在半潜到水面航态范围内变换6个吃水状态进行模型阻力试验,试验速度涵盖排水航行到滑行状态范围,对每个吃水工况下的航行姿态、阻力性能进行分析研究。结果表明,该多航态高速无人艇在一定吃水范围内都有着较好的阻力性能以及良好的运动姿态,在中低速(Fr?2.0)条件下,该模型在不同吃水下的运动姿态、阻力性能随航速的变化趋势一致,但在高速滑行(Fr? 3.0)条件下变化趋势有差异;剩余阻力占总阻力的比例Rr/Rt随着吃水的增加而不断增大,在相同吃水条件下Rr/Rt随着F r?的增加呈现出先增大后减小的规律。 相似文献