简介：针对自行火炮变速箱工作时背景噪声非常大,测取的振动信号信噪比很低,被检信号常常淹没在背景噪声中,特征信号难以提取的问题,提出了采用小波形状与冲击信号非常相似的Morlet小波作为基小波,对变速箱振动信号进行连续小波变换,通过实例证明了此方法非常有效.

简介：以汽车为例介绍了物资装载时横装、顺装和混装等几种模型,并对其算法进行了归纳.设想了一个以物资出入库为原型的可视化系统,并以建立的装运模型为基础,设计了可视化提货系统的实现过程.

简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：针对某速射炮的供弹需求,设计了新型的弹箱式供弹机构,介绍了弹箱式供弹的结构原理,计算了弹箱结构中传动系统的速比关系,理论计算并合理分配速比关系,可以实现弹箱供弹在交接单元处的顺利交接。建立了弹箱供弹结构中交接单元的虚拟样机,对交接单元进行了动力学与运动学仿真分析,仿真结果表明弹丸在交接过程中运动平稳,所受冲击力很小,实现了顺利交接。提出的新型弹箱供弹结构及传动系统速比关系计算方法,对小口径舰炮供补弹结构设计及仿真分析具有一定的参考价值。

简介：本文提出了一种新的静液机械传动系统,对其运动学和动力学特性进行了初步分析。分析表明读系统具有十分突出的优点。

简介：对于结构复杂的自行火炮变速箱,其故障模式具有不可预知性.针对传统的神经网络识别方法明显存在不足这一问题,提出一种基于自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory)的自行火炮变速箱瞬态过程故障诊断新方法.该方法不仅可以对已知的故障模式进行分类,而且对自行火炮变速箱未知故障模式具有很强的自适应分辨能力.实例证明,ART-2神经网络与传统的神经网络方法相结合为自行火炮变速箱故障诊断提出了新思路.

简介：该文提出与普通汇流行星排等效，但能从箱外制动变速主轴的汇流行星排及其特性参数的解，可用仅改变一侧汇流排的代价，来获得较理想的效果。