让知识扬起敬业的风帆——记特级劳动模范、山西柴油机公司高级技师金长福

从一个对电一窍不通的排球运动员，成长为一名技术过硬的电气工程高级技师，兵器工业集团公司级高级技能带头人，金长福凭的是不怕难、不服输、不言弃的勇气和毅力征服并翻越了一座座“科技高峰”。     

基于倒拖过程参数测试的汽缸密封性评估

优化选择了测试工况和测试参数,在实车上测量了倒拖过程中的汽缸压缩压力、电机启动电流和曲轴转速信号,建立了一种坦克柴油机汽缸密封性评估方法。该方法同时兼顾了柴油机汽缸密封性的整体性和各缸之间的差异性,测试成本低,评估速度快,易于推广应用。     

危难之处显身手

2001年12月20日凌晨4时15分,一艘满载菜农的水泥船,由广东省阳江市岗列镇三洲村沿漠阳江开往市区,行至阳江造纸厂附近水域时遇险沉没,情况万分危急。岗列镇武装部长苏业昌向江城区人武部报告灾情,请求组织人员配合搜寻遇难失踪人员。区人武部立即成立了由部长冯国方任组长、政     

基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

基于磨损的柴油机性能灰色预测

柴油机性能传统的预测方法需要大量的统计数据,在数据较少的情况下无法使用.文中对磨损与漏气量的关系以及漏气量对柴油机性能的影响进行了分析,基于一组磨损与漏气量的数据,采用灰色预测理论对柴油机性能进行了预测.结果表明,预测值与实测值两者基本一致.     

规则波浪中船舶操纵响应遭遇频率频散概念与机制

采用船舶单自由度横摇运动方程,以及纵摇与垂荡耦合摇荡运动方程,数值模拟了规则波浪中船舶操纵响应不规则摇荡运动现象。假定波浪中船舶遭遇频率具有谐波分量形式,定义了遭遇频率常量、强度和散射频率,提出了船舶遭遇频率频散概念,推导了遭遇频率的频散关系,分析得到了航速和浪向角度变化引起的两种频散机制。散射机制表明:顶浪航行时航速散射效率最高,正横浪航行时航向角散射效率最高。     

舰船局部结构在水下爆炸气泡载荷作用下的塑性变形分析

在水下爆炸载荷作用下的舰船局部结构塑性变形计算中,往往只考虑冲击波载荷的影响而忽略气泡载荷的影响。为研究气泡载荷在舰船局部结构塑性变形中所占的比例,利用通用有限元软件Abaqus,对舰船局部结构典型形式加筋板模型在水下爆炸载荷作用下的动态响应进行了数值仿真。其中,载荷计算采用了Geers-Hunter模型,材料本构采用了Johnson-Cook模型。分析仿真结果发现,模型中点变形挠度明显分为两个阶段,很容易区分冲击波载荷引起的变形和气泡载荷引起的变形。将最终变形挠度仿真计算结果与试验结果进行对比,两者吻合较好。计算结果表明:由气泡载荷引起的加筋板塑性变形挠度超过总变形挠度的30%,所以在计算中气泡载荷的影响不容忽视。