一、灵敏度分析法在超重训练设备模态分析中的应用（论文文献综述）
郭京臣[1]（2020）在《基于拓扑优化的花生仁破碎机设计研究》文中提出花生是食用植物油和植物蛋白的主要来源之一。就花生制油过程而言,花生油料加工前需要破碎,破碎后的花生油料经过软化工序再进行轧坯,轧制出的坯片质量较好,出油率较高。花生仁破碎机作为榨油过程中主要的预处理设备,已经得到广泛的应用。其主要优点就是:结构简单,机体紧凑,调整破碎粒度比较方便,破碎时粉末现象少等。但花生仁破碎机的关键部件结构仍然是根据经验进行设计的,重量偏重,材料成本和耗能较高,最终导致花生仁破碎效率低。因此,需要对花生仁破碎机的关键部件结构进行设计和结构优化。通过对花生仁的静压破碎试验,分析了鲁花、富硒黑和四粒红三个品种花生仁的力学特性,选择鲁花花生仁在正面加压下的最大破碎力为设计依据,对花生仁破碎机的整机进行设计。构建了辊子和辊子轴的有限元模型,分别进行有限元分析。对辊子进行了模态分析,得到了前六阶辊子的固有频率和各阶振型图,模态结果表明,辊子的工作频率可以避开固有频率,不会发生共振现象。辊子的振型主要表现为弯曲和扭转,主要影响辊子在工作中的稳定性。本论文采用了双向渐进结构优化方法对花生仁破碎机的关键部件进行拓扑优化。该方法易于编程,基于ABAQUS平台,利用了 ABAQUS的脚本接口与Python脚本程序建立联系,对基于柔度最小化的双向渐进结构优化算法进行调试,给出了双向渐进结构拓扑优化法的实现过程,建立了在体积约束下的柔度最小化的数学模型,对算法的单元灵敏度计算、过滤方法、单元更新过程和收敛准则进行了详细阐述,并对花生仁破碎机的辊子和机座结构应用双向渐进结构优化算法进行拓扑优化,完成了减重减材、优化结构的目的。针对拓扑优化的结果进行再设计,并对新结构进行有限元分析。通过新结构与原来对比,新辊子的质量和体积减少了 29.24%,实现了减重任务,根据机座结构的材料分布形式对机座进行了结构改进,实现结构优化的目的。
黄志超,程俊,管昌海,王九州[2]（2018）在《汽车扭力梁后悬架模态分析》文中研究指明在汽车行驶过程中汽车扭力梁后悬架结构容易出现振动疲劳现象。采用模态试验法对扭力梁后悬架进行有限元静模态分析,获得其在自由状态下的模态参数,包括固有频率和相对应的振型。在试验系统中根据扭力梁后悬架的结构选择合适的悬挂方式、悬挂点、激励、激励点和参数识别方法,测定扭力梁后悬架的自由模态频率。将模态试验获取的扭力梁后悬架结构前八阶自由模态频率与有限元分析结果进行对比,验证扭力梁后悬架有限元分析的准确性。结果有助于扭力梁后悬架结构设计与疲劳分析。
汪义波[3]（2017）在《脱硫塔平台结构振动性能与减振措施研究》文中指出铁水脱硫是现代钢铁工业生产优质钢材的必要手段。脱硫塔是铁水脱硫中必不可少的冶金设备,脱硫塔的安全运行是决定产品质量与经济效益的重要因素。某钢厂脱硫塔在脱硫及扒渣工作过程中平台框架存在较为严重的振动现象,且振动幅度较大。脱硫塔的这种振动不仅会引起结构应力的增大,而且会对脱硫塔的疲劳寿命产生影响,同时会给操作人员造成极大的心理压力,从而影响铁水脱硫的效率和效果,是一个重大的安全隐患。因此,研究脱硫塔的振动性能对铁水脱硫的安全生产具有很大的实际意义。本文以铁水脱硫塔平台为研究对象,针对脱硫塔平台通过喷枪喷吹镁粉进行铁水脱硫过程中振动较大的现象,首先通过现场测试测取重要部位的振动信号和应力信号,分析激振频率。然后运用CAE仿真分析技术分析脱硫塔平台的固有频率与固有振型,比较激振频率与固有频率,分析振动产生的原因。随后对脱硫塔结构在正弦激励随机载荷作用下进行频响分析,为下文定量分析减振效果的可行性做准备。最后根据脱硫塔原始结构的现场测试数据和仿真分析结果提出了两种减振方案,并对减振方案进行模态分析和频响分析,验证减振方案的可靠性。
宋妍[4]（2015）在《表面肌电特征提取及虚拟康复系统设计》文中研究说明中风患者上肢运动功能障碍的康复和评价已成为现代康复工程的研究热点。其中,虚拟康复作为中风康复领域的新技术,相比于传统康复手段,具有人机交互性好、灵活性高的特点,改善了原有治疗师与患者一对一的治疗模式,使康复过程向程序化、数字化和简易化方向发展。然而现有虚拟康复训练系统在操作安全可行性、患者主动参与性、训练个体适应性、康复评价有效性等方面存在一定局限,限制其临床应用。针对以上问题,本文将肌电信号分析及反馈控制引入虚拟康复系统中,研究肌电信号参数辨识与动态特征提取方法,获取与人体运动模式相关的肌电特征及变化规律;同时,探索从肌电角度评价神经肌肉运动功能状态的特征指标,定量分析人体康复状态和肌肉运动响应的功能联系;进一步,结合肌电信号和虚拟现实建立智能化、人性化、具有个体适应性的上肢虚拟康复系统。本文具体工作如下:首先,针对表面肌电信号特点研究有效的肌电特征提取方法并用于人体运动意图识别。在小波包和信息熵的基础上,提出一种用于表征单通道肌电信号非平稳、非线性特征的小波包频带局部熵方法;基于非负张量分解方法,提出一种肌电信号多通道多域分析方法,可有效提取隐含在时间、空间、频率等多个模态上的肌电联合特征。将两种方法与常规特征提取方法进行对比分析发现,两种方法均具有较高的分类识别率,能够有效反映人体运动意图。本文从算法复杂度和实时性角度考虑,确定小波包频带局部熵为康复训练系统肌电控制的主要指标。其次,结合临床评价手段研究基于表面肌电的中风运动功能评价指标,对中风康复运动中的肌张力、肌肉协同及运动协调性进行定量评价。提出反射肌电阈值实现肌张力定量评价、引入非负矩阵分解方法评价肌肉激活模式及协同结构、研究肌间一致性方法描述特定功能频段内神经肌肉系统的异常耦合模式,将上述三种方法引入康复训练系统,实现康复运动中对神经肌肉系统功能状态的客观评价。再次,设计了基于肌电反馈与虚拟现实的运动康复训练及评价系统。基于肌电信号实时采集和分析,获取人体运动意图并控制虚拟场景实现人机交互训练,引导患者主动完成特定动作任务加速神经系统重建;基于肌电运动功能评价,客观定量评价患者的肌肉功能状态和运动功能恢复程度,能及时跟踪患者的康复训练效果,以便医师合理确定康复训练方案;基于虚拟现实技术,开发了基于C#的肌电反馈虚拟康复训练软件系统,根据不同康复目的和康复阶段设计不同虚拟游戏场景,并根据运动功能状态自适应调整场景模式和难度等参数,增加系统的个体适应性。最后,对所搭建的虚拟康复系统进行调试及前期实验研究,针对一定量的中风康复患者分别进行分阶段实验测试,结合临床分析和医师评价,从运动意图识别的准确性、运动功能评价的可靠性、虚拟康复效果的跟踪评估三方面分别进行分析,验证本文所设计的康复训练及评价系统的可行性和有效性。本研究将为中风运动功能障碍康复和功能评价提供新思路,为制定“以人为中心”的康复策略奠定基础。
刘丹松[5]（2014）在《大学生体质调查及日常体力活动能量消耗模型构建》文中进行了进一步梳理研究目的：根据《大学生体质健康标准》（以下简称为《标准》）内容，对大学生体质进行测试，探讨体力活动与体质健康关系。通过间接测热法对常见体力活动项目进行能量消耗测量，构建基于三维加速度的能量消耗预测方程，探索准确、便捷、高效的能量消耗监测方法。研究方法：1、以800名非体育专业大学生为测试对象，依据《标准》内容分别对身体形态、身体机能和身体素质三个方面共九项项目进行测试，同时使用2013年《国家学生体质健康标准》测试卡片（大学），对大学生个人课余活动与参加体育锻炼情况对大学生进行问卷调查。2、从上述人群中抽取70人，随机划分为测试组50人（男=25，女=25），验证组20人（男=10，女=10）。受试人员需同步佩戴MetaMax3B便携式气体分析仪、三维加速度传感器仪SWA和polar心率表进行体力活动。测试项目共分为七项，依次为平躺、步行（3.2km/h、4.0km/h、4.8km/h和5.2km/h）、跑步（6.4km/h、7.0km/h、8.1km/h和9.0km/h）、伏案、爬楼梯（100-120步/分钟和全力冲刺）、自行车（10km/h、13km/h、15km/h和20km/h四个速度）、俯卧撑，记录每项活动的三维加速度值等数据。以间接测热（IC）法为标准，以垂直轴记数（ACz）、三轴综合记数（VM）和心率（HR）为自变量建立能耗预测方程。建立3METs为区分点所对应的能量消耗公式。验证组以同样顺序完成7项体力活动，以其测得体力活动的能耗结果对方程准确性进行验证。研究结果：1、《标准》测试结果体现出高校大学生的体质整体表现不佳，除身体形态外，身体机能和素质是导致体质下滑的主要因素。问卷分析来看，体力活动不足、课业压力大和不良生活习惯是导致体质下滑的主要原因。其次，体育锻炼环境不好、督促力度不够、运动评估手段的缺失，也是造成体力活动缺乏和体质下降的原因之一。2、不同测试项目，垂直加速度值ACz和综合加速度值VM有显着性差异；同一测试项目内不同速度，ACz和VM没有显着性差异。相关性分析得知，以性别、个体特征BMI值、心率、ACz和VM的作为自变量，能耗模型具有高拟合度，其R2值高达0.7。3、依据项目构成，本研究基于综合能耗、分类项目能耗和METs构建了10个能量消耗模型。综合能耗模型和走跑类能耗模型可以较好预测体力活动能量消耗，非走跑类和基于METs建立的能耗模型，预测准确度有所下降。综合能耗模型和走跑类能耗模型如下：⑴综合能耗模型：W/min=－9.125288+0.004357*ACz+1.097599*SEX+0.2270181*BMI+0.057226*HRW/min=－12.27049+0.008815*VM+0.953711*SEX+0.2318533*BMI+0.0586115*HR⑵走跑类能耗模型：W/min=－18.78608+0.008212*ACz+2.058352*SEX+0.2000157*BMI+0.0474637*HRW/min=－8.849811+0.014097*VM+2.034297*SEX+0.1546967*BMI+0.0202001*HR研究结论：1、大学生需提高体力活动量，促进体质健康发展。2、基于三维加速度值、BMI、HR、性别为基础构建的体力活动能量消耗预测方程具有较高准确度，可应用于大学生日常体力活动的监测。
张睿[6]（2014）在《基于ICA的工作模态参数识别及故障诊断方法研究》文中指出机械结构工作模态参数识别（Operational ModelAnalysis，简称OMA）和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术。独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，简称ICA）作为一种统计信号数据分析工具，在无先验知识的条件下可以有效地从线性混合的复杂信号中盲分离出各个独立源信号，该技术已经在监测和诊断方向以新的研究方法被提出。本文以齿轮箱为研究对象，将ICA技术应用于齿轮箱工作模态参数识别和故障诊断中，结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network，简称PNN）智能算法进行了齿轮箱典型故障诊断。本文研究了一种基于ICA的工作模态参数识别技术，解决了目前基于振动信号的工作模态参数识别方法存在抗噪能力低，参数识别主观经验性较强，识别精度差和识别方法较复杂等问题。通过对ICA与OMA基本原理分析，发现ICA计算模型与结构振动模态分析模型结果趋向相同，ICA模态参数识别技术操作简单，能够有效排除噪声干扰，而且IPI作为分量独立性虚假性评价标准的引入为模态选取提供了客观依据。当结构系统发生故障时，其模态特性也随之变化，本文以FASTICA识别出的五种工况模态频率作为齿轮箱故障诊断特征参量，分析对比各工况下的固有频率的变化，进行了齿轮箱故障诊断。最后将FASTICA频域特征分析应用到复杂齿轮箱微弱故障信息增强与诊断，将各工况不同转速下测试信号经FASTICA盲源分离后，分析并提取出各信号频域特征参量作为诊断指标，将归一化处理后的信号特征参量作为PNN算法的样本进行诊断分析，FASTICA和PNN算法的结合明显提高了故障诊断精度、可靠性和诊断效率。
任永豪[7]（2014）在《微耕机旋耕刀辊模态仿真与试验研究》文中研究指明本文以微耕机旋耕刀辊为研究对象,对微耕机旋耕刀辊做了理论模态分析以及试验模态分析。分别分析了刀辊的自由振动特性以及在约束条件下的振动特性,并对刀辊进行了试验自由模态分析,最后对仿真自由模态结果和试验自由模态结果进行了对比,研究其振动特性。本文基于ANSYS Workbench对刀辊进行了模态仿真,分别进行了自由模态分析和约束模态分析,求出了各自前10阶固有频率值以及其对应的振型,并对各阶振型进行了详细的描述与分析,为进一步的动力学分析奠定基础；除此以外,还通过LMS Testlab对刀辊进行了试验自由模态分析,并测试出了其前15阶固有频率值,并对刀辊的仿真与试验进行了对比,进一步验证模型建立的准确性。仿真自由模态分析结果表明,第一阶固有频率值为71.62Hz,振型表现为沿刀辊轴方向的弯曲振动以及刀片的弯曲振动,且容易产生共振,而在高频部分主要表现为刀片的弯曲振动及扭转振动。仿真约束模态分析结果表现,第一阶固有频率值为162.14Hz,振型表现为刀辊轴弯曲振动以及中间刀组刀片的弯曲振动,在高频部分主要表现为刀片的弯曲振动及扭转振动,但都不容产生共振现象。通过试验自由模态分析,对比仿真自由模态分析,可以看出,前10阶对应频率值误差都在10%以内,可以验证三维模型建立的准确性以及仿真结果的正确性。
王佳[8]（2013）在《基于模态分析与信息熵的齿轮箱故障诊断研究》文中认为齿轮箱作为传递动力的部件，在现代机械设备中是不可或缺的，因此，对齿轮箱的故障诊断研究有着极其重要意义。本文研究了齿轮箱的典型故障形式及振动机理，分析了齿轮箱振动信号的特征；研究了模态分析中的三类分析方法：计算模态分析、试验模态分析、工作模态分析，并运用工作模态分析技术进行了齿轮箱故障诊断的研究，针对工作模态分析中的变速振动信号，又引入了信息熵理论，提出了基于互功率谱的熵值计算，对比识别达到故障诊断目的。首先，搭建了基于JZQ-250型齿轮箱的实验平台，根据实验要求选择了实验仪器，人为设置多种故障，制定了实验方案。通过UG和ANSYS对齿轮箱进行了实体建模及有限元分析；运用PolyMAX法对齿轮箱的频响函数进行了模态参数识别，得到试验模态分析结果。综合两种分析结果并结合测点布置相关理论，根据模态振型对实验测点进行了布置。对定转速和增速的齿轮箱振动信号进行了采集。其次，研究了齿轮箱工作模态分析方法，用多参考互功率谱矩阵代替频响函数矩阵，通过Op.PolyMAX法来识别系统的极点。运用这种方法分别对正常与故障齿轮箱进行匀速和变速振动信号分析，识别出模态频率及振型，对比工作模态分析结果，找出差别，实现故障的提取。其中，对变速振动信号分析中，研究了齿轮箱振动信号的谐波成分并进行了谐波剔除处理。最后，研究了信息熵理论，提出了基于互功率谱的熵值计算，针对齿轮箱不同工况下得到的SUM互功率谱进行信息熵值的计算，并综合振动信号的奇异谱熵和功率谱熵，用神经网络进行识别，达到故障诊断目的。
李醒[9]（2012）在《五自由度上肢康复机器人训练系统的研究》文中研究表明随着现代康复医学的发展,利用机器人康复训练系统进行神经中枢康复已成为国内外研究的热点之一。该技术不仅可以满足传统康复治疗中的各项需求,而且康复医师及患者可以直接从系统中获取所需的训练信息,从而为更加深入了解神经-运动康复规律提供了可能。本文主要围绕脑卒中后上肢偏瘫运动功能的恢复问题,为弥补临床脑卒中偏瘫康复治疗中的训练效率低、无法全面采集患者的实时数据、康复效果评价不够客观等诸多不足,研究如何利用五自由度（以下简称5-DOF）上肢康复机器人建立上肢智能康复训练系统,为上肢偏瘫康复开辟新的技术途径。本文以临床康复医学和控制理论为基础,将机器人与虚拟现实技术相结合、运动训练与心理训练相结合,主要解决：数学模型的建立,优化控制功能及康复评价等关键技术问题,最终形成一种辅助或替代医师完成患肢康复训练及评价的特种机器人系统。论文的主要研究工作包括：（1）上肢康复医学理论研究。在研究上肢康复的相关医学理论的基础上,对脑卒中成因及运动训练-神经功能重塑-肢体功能恢复三者相互关系进行了阐述,指出肢体运动功能康复训练是利用脑可塑性促进功能重组的必要条件。同时,文中给出上肢各关节的运动形式及其对肌肉功能的影响,并对临床脑卒中上肢偏瘫康复的运动疗法进行深入研究,总结各治疗方法的主要特征及优缺点,提出上肢康复机器人进行脑卒中上肢偏瘫康复训练的训练原则。（2）上肢康复及评价系统构建。鉴于目前脑卒中康复中缺乏评价——训练——检测功能为一体的上肢智能康复训练系统,本文结合临床要求,利用5-DOF上肢康复机器人构建具有闭环结构的智能上肢康复训练系统,给出总体框架结构及系统组成,并详细阐述了功能评价、训练执行及信息检测三个子系统的设计原则、主要功能及相互关系。（3）5-DOF上肢康复机器人模型研究。基于D-H表示法建立5-DOF上肢康复机器人正运动学模型以及基于反变换法建立5-DOF上肢康复机器人逆运动学模型,为后续动力学模型的建立奠定基础；提出一种拉格朗日动力学的简化计算方法,给出新的动力学方程,根据电机、传动设备的性能要求建立5-DOF上肢康复机器人动力学模型,并讨论模型中的各种不确定因素,计算结果表明,该简化计算方法大大提高了建模速度；将系统的特征规律和物理构成有机结合,利用虚拟现实技术建立5-DOF上肢康复机器人三维运动模型；在虚拟现实环境中对运动学及动力学模型进行可视化仿真,不仅充分验证了运动学及动力学模型的准确性,而且直观、真实的展现了5-DOF上肢康复机器人的运行过程。（4）上肢康复机器人控制策略的研究。依据上肢康复机器人的训练方式,针对5-DOF上肢康复机器人模型中不确定性问题,提出具有多周期输入信号的5-DOF上肢康复机器人H∞状态反馈鲁棒重复控制,使5-DOF上肢康复机器人系统既有高精度的跟踪性能又具备较强的鲁棒稳定性。仿真结果表明,该方法能够达到高精度快速跟踪的目的且系统稳定性较高,实现稳态无差跟踪控制。（5）上肢康复机器人运动功能评价方法的研究。根据临床运动功能的评价方法及结果,针对康复评价中专家评分差异性的问题,将决策分析中常用的层次分析法与模糊分析法相结合,提出一种将定性定量相结合的、系统化的自校正AHP-模糊分析的评价方法。本文将自校正AHP-模糊分析的评价法应用于5-DOF上肢康复机器人运动功能评价中,将临床运动功能评价内容转化为5-DOF上肢康复机器人运动功能评价的指标体系,制定各评价指标的评定标准,包括：肌力及关节活动度评定标准、平衡功能评定标准及协调性功能评定标准等,并确定评价指标的递阶层次关系及评语体系,建立5-DOF上肢康复机器人运动功能综合评价模型,并通过实例验证了该算法的可行性与有效性。
石永强[10]（2012）在《工业燃气轮机状态监测与故障诊断方法研究》文中认为燃气轮机广泛应用于航空，天然气工业和船舶等领域，并作为其核心设备发挥着重大作用，但是恶劣的工作条件和复杂的结构使其成为整个装备系统中故障的敏感多发部位。因此，为了提高其运行可靠性，减少事故发生，对燃气轮机进行状态监测和故障预测就尤为必要，本文主要对工业燃气轮机进行相关研究，主要工作包括：1.对燃气轮机失效退化进行研究，将燃气轮机状态监测系统中各项监测参数依据功能进行归纳分类，并根据燃气轮机各部件和系统功能特点，将燃机分成13个部分，对其进行单独研究，依据相关文献资料提出故障模式原因及其危害，并给出对应的维修建议。2.结合燃气轮机自身特点，利用模糊逻辑理论，建立了一种基于振动信息的燃气轮机故障诊断模型。根据所提出的这种诊断方法，对某燃气发电机组振动过大进行诊断，结果表明这种诊断方式具有很高的准确性。3.对燃气轮机叶片叶轮故障进行定性和定量研究：对燃气轮机叶片失效机理进行研究，建立燃气轮机叶片事故树，分析导致叶片故障发生的根本原因；对某燃气轮机离心叶轮模态进行试验测试和数值仿真，验证数值仿真的正确性，提出了三种优化叶轮的方式，并对其进行数值仿真，为叶轮优化提供参考依据。4.根据实际要求，研发了一套燃气轮机状态监测系统，该系统实现了燃气轮机振动数据和性能参数同时采集，解决了PLC通讯难题，并运用该监测系统对九台工业燃气轮机进行现场测试，证明了该系统的可行性和可靠性。本课题的研究成果可为保障航空发动机、天然气输送管线压缩机、冷-热-电联产发电机以及海上平台燃气发电机组等的可靠安全运行奠定技术基础。
二、灵敏度分析法在超重训练设备模态分析中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、灵敏度分析法在超重训练设备模态分析中的应用（论文提纲范文）
（1）基于拓扑优化的花生仁破碎机设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 花生仁破碎机介绍及研究现状 |
| 1.2.1 花生仁破碎机介绍 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 花生仁破碎机国内研究现状 |
| 1.3 结构拓扑优化研究现状 |
| 1.3.1 结构拓扑优化介绍 |
| 1.3.2 结构拓扑优化进展 |
| 1.4 结构拓扑优化方法概述 |
| 1.5 双向渐进结构拓扑优化法概述 |
| 1.6 论文研究的主要内容 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 花生仁挤压力学性能研究 |
| 2.1 花生仁选材与物理特性 |
| 2.1.1 花生仁的选材 |
| 2.1.2 花生仁平均直径的测量 |
| 2.2 花生仁挤压破碎试验 |
| 2.2.1 试验设备 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 2.2.3 试验过程及数据统计 |
| 2.3 花生仁破碎力的影响因素分析 |
| 2.3.1 加载速度对花生仁破碎力的影响 |
| 2.3.2 加压方式对花生仁破碎力的影响 |
| 2.3.3 花生品种对花生仁破碎力的影响 |
| 2.3.4 加压数量对花生仁破碎力的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 花生仁破碎机的整机设计 |
| 3.1 花生仁破碎机设计要求 |
| 3.2 总体设计方案确定 |
| 3.3 花生仁破碎机主要参数的确定及计算 |
| 3.3.1 辊径、辊长的确定 |
| 3.3.2 快慢辊速比的确定 |
| 3.3.3 功率计算及电机的选型 |
| 3.3.4 总传动比及其分配 |
| 3.3.5 轴的工作参数计算 |
| 3.4 带传动设计 |
| 3.4.1 设计准则 |
| 3.4.2 已知条件和设计内容 |
| 3.4.3 设计过程 |
| 3.5 齿轮减速器设计 |
| 3.5.1 已知条件和设计内容 |
| 3.5.2 设计过程 |
| 3.6 联轴器选择 |
| 3.7 定速机构设计 |
| 3.8 辊子结构设计 |
| 3.8.1 辊子材料选择及其主要参数 |
| 3.8.2 辊子表面形状确定 |
| 3.8.3 辊子的有限元分析 |
| 3.8.3.1 几何模型的建立及材料属性的设置 |
| 3.8.3.2 网格划分 |
| 3.8.3.3 施加载荷与设置边界条件 |
| 3.8.3.4 有限元分析结果 |
| 3.8.4 辊子的模态分析 |
| 3.9 辊子轴设计 |
| 3.9.1 辊子轴的结构设计 |
| 3.9.2 辊子轴的有限元分析 |
| 3.9.2.1 几何模型建立与材料属性的设置 |
| 3.9.2.2 网格划分 |
| 3.9.2.3 施加载荷与设置边界条件 |
| 3.9.2.4 有限元分析结果 |
| 3.10 微调装置设计 |
| 3.11 喂料装置设计 |
| 3.12 花生仁破碎机整机3D模型 |
| 3.13 本章小结 |
| 4 花生仁破碎机关键部件的拓扑优化及程序实现 |
| 4.1 关键部件结构拓扑优化的意义 |
| 4.2 双向渐进结构拓扑优化法实现过程 |
| 4.2.1 数学模型的建立 |
| 4.2.2 灵敏度计算 |
| 4.2.3 单元灵敏度过滤方式 |
| 4.2.4 单元更新过程 |
| 4.2.5 收敛准则 |
| 4.2.6 算法实现流程图 |
| 4.3 Python程序实现 |
| 4.3.1 Python语言与ABAQUS软件 |
| 4.3.2 基于BESO算法的Python代码介绍 |
| 4.4 花生仁破碎机辊子的拓扑优化 |
| 4.4.1 辊子有限元模型的建立 |
| 4.4.2 辊子拓扑优化结果分析 |
| 4.5 花生仁破碎机机座的拓扑优化 |
| 4.5.1 机座结构受力分析 |
| 4.5.2 机座的有限元模型建立 |
| 4.5.3 机座拓扑优化结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结构改进及其有限元分析 |
| 5.1 辊子的结构改进 |
| 5.1.1 设计思路 |
| 5.1.2 新辊子的结构模型 |
| 5.1.3 新辊子的有限元分析及对比 |
| 5.2 机座的结构改进 |
| 5.2.1 新机座的结构模型 |
| 5.2.2 新机座的有限元分析及对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 攻读学位期间的发表论文、专利及获奖情况 |
| 9 致谢 |
| 附录 |
（2）汽车扭力梁后悬架模态分析（论文提纲范文）
| 1 汽车扭力梁后悬架模型 |
| 2 扭力梁后悬架有限元模态分析 |
| 3 扭力梁悬架模态实验 |
| 3.1 悬架试验步骤 |
| 3.1.1 悬挂方式的选择 |
| 3.1.2 激励及参数识别方法 |
| 3.1.3 悬挂点和激励点的选择 |
| 3.2 自由模态试验系统的组成 |
| 3.2.1 模态分析基本原理 |
| 3.3 试验过程及结果 |
| 4 结论 |
（3）脱硫塔平台结构振动性能与减振措施研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 机械振动性能研究方法及减振措施介绍 |
| 1.2.1 机械振动性能研究方法 |
| 1.2.2 减振措施简要介绍 |
| 1.3 课题研究目的及主要内容 |
| 1.3.1 课题研究目的 |
| 1.3.2 课题研究的主要内容 |
| 第二章 脱硫塔结构介绍及激振频率的测试 |
| 2.1 脱硫塔结构简述 |
| 2.2 脱硫工艺介绍 |
| 2.3 脱硫塔现场测试 |
| 2.3.1 测试目的及内容 |
| 2.3.2 测试设备及主要步骤 |
| 2.3.3 振动信号测试点的布置 |
| 2.3.4 应变测试点的布置 |
| 2.4 测试信号结果及分析 |
| 2.4.1 喷吹时脱硫塔振动信号频域分析 |
| 2.4.2 喷吹与非喷吹信号对比分析 |
| 2.4.3 喷吹时脱硫塔危险部位应力分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 脱硫塔的固有频率计算及应力分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模态分析概述 |
| 3.3 模态分析原理 |
| 3.3.1 实特征值分析 |
| 3.3.2 实特征值计算方法 |
| 3.4 脱硫塔固有频率分析 |
| 3.4.1 脱硫塔三维模型建立及结构特点 |
| 3.4.2 脱硫塔CAE模型 |
| 3.4.3 脱硫塔模态分析 |
| 3.5 脱硫塔喷吹过程应力计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 脱硫塔的频响分析 |
| 4.1 频响分析的意义 |
| 4.2 频响分析分类 |
| 4.2.1 直接频响分析法 |
| 4.2.2 模态频响分析法 |
| 4.3 脱硫塔频率响应分析 |
| 4.3.1 应力响应分析 |
| 4.3.2 运动响应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 减振措施研究 |
| 5.1 减振研究意义 |
| 5.2 减振方案一 |
| 5.2.1 减振方案一结构介绍 |
| 5.2.2 减振方案一模态分析 |
| 5.2.3 减振方案一频响分析 |
| 5.3 减振方案二 |
| 5.3.1 减振方案二结构介绍 |
| 5.3.2 减振方案二模态分析 |
| 5.3.3 减振方案二频响分析 |
| 5.3.4 两种方案减振效果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的发明专利目录 |
| 详细摘要 |
（4）表面肌电特征提取及虚拟康复系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 上肢康复训练系统的国内外研究现状 |
| 1.2.1 上肢康复训练机器人的发展现状 |
| 1.2.2 表面肌电分析在康复训练系统中的应用 |
| 1.2.3 虚拟现实技术在康复训练领域的研究进展 |
| 1.3 上肢康复训练系统研究存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于表面肌电信号的运动意图识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 单通道表面肌电特征提取方法研究 |
| 2.2.1 小波包频带局部能量 |
| 2.2.2 小波包频带局部熵 |
| 2.3 多通道表面肌电特征提取方法研究 |
| 2.3.1 张量分解 |
| 2.3.2 非负TUCKER分解 |
| 2.4 肌电特征提取及运动意图识别实测数据分析 |
| 2.4.1 实验与数据采集 |
| 2.4.2 基于小波包频带局部熵的运动意图识别 |
| 2.4.3 基于非负TUCKER分解的运动意图识别 |
| 2.4.4 特征提取方法对比研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于表面肌电信号的运动功能评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 临床中风康复运动功能评价 |
| 3.3 基于表面肌电的肌张力估计 |
| 3.3.1 总拮抗值和净拮抗值 |
| 3.3.2 协同收缩率 |
| 3.3.3 反射肌电阈值 |
| 3.3.4 实验测试与数据分析 |
| 3.4 基于表面肌电的肌肉协同分析 |
| 3.4.1 肌肉激活模型 |
| 3.4.2 非负矩阵协同提取方法 |
| 3.4.3 实验测试与数据分析 |
| 3.5 基于表面肌电的肌肉异常耦合分析 |
| 3.5.1 肌间一致性分析 |
| 3.5.2 统计显着性分析 |
| 3.5.3 实验测试与数据分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于肌电反馈的虚拟现实康复训练及评价系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 虚拟康复技术 |
| 4.3 基于肌电反馈的虚拟现实康复训练及评价系统搭建 |
| 4.3.1 数据采集与信号处理模块 |
| 4.3.2 虚拟环境模块 |
| 4.3.3 肌肉运动功能状态评价模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验对象及设备 |
| 5.3 实验方案及流程 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 康复运动中肌电特征提取及运动意图识别 |
| 5.4.2 康复运动中肌肉运动功能评价 |
| 5.4.3 虚拟康复效果评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）大学生体质调查及日常体力活动能量消耗模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 论文框架 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 大学生体质健康理论 |
| 2.1.1 体质健康的含义 |
| 2.1.2 大学生体质健康综合评价的目标 |
| 2.1.3 研究大学生体质健康的意义 |
| 2.1.4 体质的影响因素 |
| 2.1.5 大学生体质健康国内外研究与应用情况 |
| 2.1.6 体力活动与健康 |
| 2.2 日常体力活动能量消耗监测理论 |
| 2.2.1 “体力活动能量消耗”及其相关概念 |
| 2.2.2 能量消耗监测的意义 |
| 2.2.3 能量消耗监测的手段与方法 |
| 2.2.4 加速度传感器应用综述 |
| 2.2.5 运动传感器在人体能量消耗监控方面优势性 |
| 第3章 大学生体质与健康研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究目的 |
| 3.3 研究对象与方法 |
| 3.3.1 研究对象 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 测试结果总评 |
| 3.4.2 身体形态 |
| 3.4.3 身体机能 |
| 3.4.4 身体素质 |
| 3.4.5 个人课余活动与参加体育锻炼情况分析 |
| 3.5 结论 |
| 第4章 大学生日常体力活动能量消耗预测模型的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究目的 |
| 4.3 研究对象与方法 |
| 4.3.1 研究对象 |
| 4.3.2 研究方法 |
| 4.4 体力活动特征研究结果 |
| 4.4.1 原始数据分析 |
| 4.4.2 测试项目加速度图像特征 |
| 4.4.3 分析与讨论 |
| 4.5 体力活动能量消耗模型的构建与分析 |
| 4.5.1 软件设置 |
| 4.5.2 数据预分析 |
| 4.5.3 线性模型建模 |
| 4.6 结论 |
| 4.6.1 传统能耗预测公式汇总 |
| 4.6.2 本研究能耗预测模型汇总 |
| 第5章 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 附件1 缩略语中英文对照表 |
| 附件2 实验测试记录表 |
| 附件3 知情同意书 |
| 附件4 2013 年《国家学生体质健康标准》测试卡片（大学） |
| 攻读学位期间科研和发表学术论文 |
| 发表论文情况 |
| 参与科研情况 |
| 致谢 |
（6）基于ICA的工作模态参数识别及故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.2 齿轮箱故障诊断技术及其应用 |
| 1.3 工作模态技术的发展研究 |
| 1.4 ICA 算法研究现状及发展趋势 |
| 1.5 论文主要框架 |
| 2 齿轮箱故障分析及实验系统搭建 |
| 2.1 齿轮箱结构组成及常见故障 |
| 2.2 齿轮箱故障分析及实验故障设置 |
| 2.2.1 齿轮故障分析 |
| 2.2.2 轴承故障分析 |
| 2.2.3 实验故障设置 |
| 2.3 搭建齿轮箱运转故障实验平台 |
| 2.3.1 齿轮箱动态振动实验配置仪器 |
| 2.3.2 齿轮箱 LMS 模型及测点选择 |
| 2.3.3 齿轮箱 LMS 模态识别方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于ICA的结构工作模态参数识别方法 |
| 3.1 独立分量分析方法描述 |
| 3.1.1 ICA 算法 |
| 3.1.2 FASTICA 算法 |
| 3.1.3 ICA 分离结果的不确定性 |
| 3.2 ICA 模态参数识别及仿真验证 |
| 3.2.1 多自由度系统响应的模态坐标转换 |
| 3.2.2 振动系统模态 ICA 独立性分析 |
| 3.2.3 ADAMS 仿真及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于LMS的齿轮箱工作模态验证 |
| 4.1 齿轮箱恒速运转各工况 LMS 工作模态分析 |
| 4.1.1 模态验证 |
| 4.1.2 LMS 工作模态分析 |
| 4.2 齿轮箱恒速运转的 FASTICA 工作模态识别 |
| 4.2.1 ICA 算法分离效果评价 |
| 4.2.2 FASTICA 工作模态识别 |
| 4.3 对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 FASTICA与PNN结合的齿轮箱智能故障识别方法 |
| 5.1 基于模态参数的齿轮箱故障诊断研究 |
| 5.1.1 稳态极点图、阻尼和振型分析 |
| 5.1.2 FASTICA 模态频率分析 |
| 5.2 基于 FASTICA 频域特征提取的 PNN 齿轮箱故障诊断研究 |
| 5.2.1 故障特征提取 |
| 5.2.2 PNN 故障识别 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）微耕机旋耕刀辊模态仿真与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 农业机械振动研究现状 |
| 1.2 农业机械刀辊振动研究现状 |
| 1.3 模态分析及振动研究现状 |
| 1.4 LMSTest_lab应用现状 |
| 第2章 绪论 |
| 2.1 课题研究的背景和意义 |
| 2.2 论文的内容及结构安排 |
| 第3章 微耕机旋耕刀辊结构及振动概述 |
| 3.1 微耕机概述 |
| 3.2 微耕机总体结构及工作原理 |
| 3.3 微耕机的发展历程 |
| 3.4 微耕机旋耕刀的运动分析 |
| 3.4.1 旋耕刀运动方程 |
| 3.4.2 耕作深度 |
| 3.4.3 切土节距 |
| 3.4.4 沟底凸起高度 |
| 3.5 微耕机旋耕刀辊的结构 |
| 3.5.1 旋耕刀的类型 |
| 3.5.2 旋耕刀在刀辊上的排列 |
| 3.6 振动基础概述 |
| 3.6.1 振动概述 |
| 3.6.2 机械振动的类型 |
| 3.6.3 振动的基本物理参数 |
| 第4章 旋耕刀辊的模态仿真分耐 |
| 4.1 计算模态分析简介 |
| 4.1.1 模态分析概述 |
| 4.1.2 模态分析的技术和应用 |
| 4.1.3 模态分析的作用以及优缺点 |
| 4.2 旋耕刀辊模型的建立 |
| 4.3 有限元法理论 |
| 4.3.1 差分法 |
| 4.3.2 变分法 |
| 4.3.3 有限元法 |
| 4.4 旋耕刀辊有限元模型的建立 |
| 4.4.1 ANSYS Workbench简介 |
| 4.4.2 三维模型的导入 |
| 4.4.3 材料选择 |
| 4.4.4 模型中接触定义 |
| 4.5 网格划分 |
| 4.5.1 有限元网格介绍 |
| 4.5.2 网格位移理论 |
| 4.5.3 网格划分基本原则 |
| 4.5.4 划分刀辊网格 |
| 4.6 计算自由模态分析 |
| 4.6.1 计算模态分析理论 |
| 4.6.2 模态分析求解器设置 |
| 4.6.3 模态分析求解 |
| 4.6.4 求解结果 |
| 4.6.5 振型分析 |
| 4.7 约束模态分析 |
| 4.7.1 边界条件设定 |
| 4.7.2 约束模态分析结果 |
| 4.7.3 振型分析 |
| 第5章 旋耕刀辊试验模态分析 |
| 5.1 模态分析基本测试系统 |
| 5.2 试验模态分析理论 |
| 5.3 试验模态分析系统 |
| 5.3.1 试验设备 |
| 5.3.2 试验模态分析技术路线 |
| 5.4 试验过程 |
| 5.4.1 布置敲击点以及悬挂刀辊 |
| 5.4.2 预测试实验 |
| 5.4.3 锤击设置 |
| 5.4.4 测量各点的频率响应函数(FRF) |
| 5.4.5 FRF求和 |
| 5.5 模态测试结果 |
| 5.6 试验模态结果分析 |
| 5.7 试验模态结果与自由模态仿真分析对比 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间发表的论文 |
（8）基于模态分析与信息熵的齿轮箱故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 机械故障诊断的发展 |
| 1.3 齿轮箱故障诊断的研究现状与发展趋势 |
| 1.4 模态分析理论的研究现状与发展趋势 |
| 1.5 信息熵理论的研究现状和发展趋势 |
| 1.6 本文的研究内容 |
| 第二章 齿轮箱故障诊断实验及测点优化配置 |
| 2.1 齿轮箱故障诊断实验台 |
| 2.2 实验的故障设置 |
| 2.2.1 齿轮失效形式及振动特征分析 |
| 2.2.2 滚动轴承失效形式及振动特征分析 |
| 2.2.3 齿轮箱齿轮及轴承故障设置 |
| 2.3 实验测试仪器 |
| 2.3.1 传感器的选择 |
| 2.3.2 采集分析仪的选择 |
| 2.4 工作模态分析实验测点的优化配置 |
| 2.4.1 齿轮箱的有限元建模与计算模态分析 |
| 2.4.2 齿轮箱的试验模态分析 |
| 2.4.3 计算模态与试验模态分析结果对比 |
| 2.4.4 试验传感器测点的选择 |
| 2.5 试验信号的采集 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于工作模态分析的齿轮箱故障诊断研究 |
| 3.1 测点及参考点的选择 |
| 3.2 齿轮箱匀速转动的工作模态分析 |
| 3.2.1 正常齿轮箱匀速转动的工作模态分析 |
| 3.2.2 故障齿轮箱匀速转动的工作模态分析 |
| 3.2.3. 对比分析 |
| 3.3 齿轮箱变速转动的工作模态分析 |
| 3.3.1 齿轮箱振动信号谐波分析 |
| 3.3.2 振动响应信号的预处理 |
| 3.3.3 变转速正常与故障齿轮箱工作模态的对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于信息熵理论的齿轮箱故障诊断研究 |
| 4.1 信息的定量描述方法—信息熵 |
| 4.2 振动信号时域的信息熵特征 |
| 4.2.1 时域信号的奇异谱熵特征提取法 |
| 4.2.2 齿轮箱信号中奇异谱熵值的计算 |
| 4.3 振动信号频域的信息熵特征 |
| 4.3.1 基于功率谱的信息熵特征提取方法 |
| 4.3.2 齿轮箱信号中功率谱熵的计算 |
| 4.3.3 基于互功率谱的信息熵特征提取方法 |
| 4.3.4 齿轮箱信号中互功率谱熵值的计算 |
| 4.4 故障种类的识别 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）五自由度上肢康复机器人训练系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国外上肢康复训练系统发展综述 |
| 1.3 国内上肢康复训练系统研究现状 |
| 1.4 上肢康复训练系统的发展趋势 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第二章 上肢康复的医学理论基础 |
| 2.1 脑卒中成因及脑功能重塑原理 |
| 2.2 上肢生理结构及运动机理 |
| 2.2.1 人体上肢关节 |
| 2.2.2 人体上肢肌肉 |
| 2.3 运动疗法对偏瘫康复的作用 |
| 2.4 上肢偏瘫临床运动疗法的研究 |
| 2.4.1 传统运动疗法 |
| 2.4.2 神经生理学疗法(NPT) |
| 2.4.3 运动再学习方法(MRP) |
| 2.4.4 几种疗法比较及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 上肢康复训练系统的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 上肢康复机器人训练系统总体架构 |
| 3.2.1 系统结构设计 |
| 3.2.2 系统的功能 |
| 3.3 功能评价子系统 |
| 3.3.1 评价过程的确定 |
| 3.3.2 评价指标的选取 |
| 3.3.3 评分及评级规则的制定 |
| 3.4 训练执行子系统 |
| 3.4.1 机械机构组成 |
| 3.4.2 传动设备及控制结构 |
| 3.5 信息检测子系统 |
| 3.5.1 数据采集设备 |
| 3.5.2 数据采集过程 |
| 3.5.3 数据处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 5-DOF上肢康复机器人模型研究 |
| 4.1 5-DOF上肢康复机器人运动学分析 |
| 4.1.1 基于D-H法的上肢康复机器人正运动学分析 |
| 4.1.2 基于反变换法的上肢康复机器人逆运动学分析 |
| 4.2 5-DOF上肢康复机器人动力学建模 |
| 4.2.1 拉格朗日动力学 |
| 4.2.2 拉格朗日动力学简化计算 |
| 4.2.3 基于拉格朗日的5-DOF上肢康复机器人动力学模型 |
| 4.3 5-DOF上肢康复机器人三维运动模型 |
| 4.4 基于VRML的5-DOF上肢康复机器人可视化仿真 |
| 4.4.1 运动学三维可视化仿真 |
| 4.4.2 动力学三维可视化仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 5-DOF上肢康复机器人的H_∞鲁棒重复控制 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 5-DOF上肢康复机器人状态方程的建立 |
| 5.2.1 动力学模型特性 |
| 5.2.2 状态方程的建立 |
| 5.3 具有多重周期输入信号的5-DOF上肢康复机器人H_∞鲁棒重复控制 |
| 5.3.1 多周期重复控制 |
| 5.3.2 H_∞鲁棒控制 |
| 5.3.3 多重周期信号的H_∞鲁棒重复控制 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 上肢康复机器人运动功能评价方法的研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 运动功能评价的主要内容 |
| 6.3 临床上肢运动功能康复评价方法 |
| 6.4 自校正 AHP-模糊分析评价法 |
| 6.4.1 层次分析法(AHP) |
| 6.4.2 模糊综合评价法(FCM) |
| 6.4.3 自校正AHP-模糊分析评价法 |
| 6.5 基于自校正AHP-模糊分析的上肢康复机器人运动功能评价模型 |
| 6.5.1 建立评价指标体系 |
| 6.5.2 构建评语体系 |
| 6.5.3 确定权重系数 |
| 6.5.4 确立隶属度函数 |
| 6.5.5 建立综合评价模型 |
| 6.6 算法验证 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士期间发表论文情况 |
| 攻读博士期间参加科研情况 |
（10）工业燃气轮机状态监测与故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 燃气轮机简介 |
| 1.2.2 燃气轮机工作原理 |
| 1.2.3 燃气轮机状态监测和故障诊断意义 |
| 1.2.4 燃气轮机状态监测和故障诊断概况 |
| 1.3 国内外的研究现状 |
| 1.3.1 燃气轮机状态监测和故障诊断技术 |
| 1.3.2 燃气轮机状态监测和故障诊断系统 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 燃气轮机故障模式及状态监测技术研究 |
| 2.1 燃气轮机失效机理及模式 |
| 2.1.1 燃气轮机主要失效机理 |
| 2.1.2 燃气轮机主要部件失效原因 |
| 2.2 燃气轮机状态监测要点研究 |
| 2.2.1 环境排放监测 |
| 2.2.2 经济性能监测 |
| 2.2.3 机械性能监测 |
| 2.3 燃气轮机故障失效模式及危害 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊逻辑的燃气轮机故障诊断方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 模糊关系方程 |
| 3.2.2 模糊关系矩阵 |
| 3.2.3 隶属函数 |
| 3.2.4 模糊诊断方法 |
| 3.3 基于振动信息的燃气轮机故障诊断 |
| 3.3.1 燃气轮机振动故障模式库 |
| 3.3.2 模糊诊断模型 |
| 3.4 模糊诊断实例 |
| 3.4.1 案例一 |
| 3.4.2 案例二 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 燃气轮机叶片故障定性与定量研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于事故树的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 4.2.1 燃气涡轮叶片故障机理 |
| 4.2.2 燃气轮机叶片事故树模型 |
| 4.2.3 案例分析 |
| 4.3 叶轮振动特性测试、分析与优化 |
| 4.3.1 模态分析方法介绍 |
| 4.3.2 叶轮模态试验 |
| 4.3.3 叶轮模态数值仿真 |
| 4.3.4 试验与模拟结果对比分析 |
| 4.3.5 叶轮优化设计与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 燃气轮机状态监测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.3 系统硬件实现 |
| 5.4 系统软件实现 |
| 5.4.1 功能介绍 |
| 5.4.2 振动数据采集分析 |
| 5.4.3 性能参数读取 |
| 5.5 测试实例 |
| 5.5.1 测试简介 |
| 5.5.2 测试数据 |
| 5.5.3 PLC 通讯 |
| 5.5.4 数据分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表学术论文 |
| 作者与导师简介 |
| 附件 |
四、灵敏度分析法在超重训练设备模态分析中的应用（论文参考文献）
- [1]基于拓扑优化的花生仁破碎机设计研究[D]. 郭京臣. 天津科技大学, 2020(08)
- [2]汽车扭力梁后悬架模态分析[J]. 黄志超,程俊,管昌海,王九州. 机械设计与研究, 2018(01)
- [3]脱硫塔平台结构振动性能与减振措施研究[D]. 汪义波. 武汉科技大学, 2017(01)
- [4]表面肌电特征提取及虚拟康复系统设计[D]. 宋妍. 燕山大学, 2015(12)
- [5]大学生体质调查及日常体力活动能量消耗模型构建[D]. 刘丹松. 武汉体育学院, 2014(12)
- [6]基于ICA的工作模态参数识别及故障诊断方法研究[D]. 张睿. 中北大学, 2014(08)
- [7]微耕机旋耕刀辊模态仿真与试验研究[D]. 任永豪. 西南大学, 2014(10)
- [8]基于模态分析与信息熵的齿轮箱故障诊断研究[D]. 王佳. 中北大学, 2013(10)
- [9]五自由度上肢康复机器人训练系统的研究[D]. 李醒. 东北大学, 2012(07)
- [10]工业燃气轮机状态监测与故障诊断方法研究[D]. 石永强. 北京化工大学, 2012(10)