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机械强度

机械强度

2026年02期

《机械强度》杂志在全国影响力巨大，创刊于1975年，公开发行的双月刊杂志。创刊以来，办刊质量和水平不断提高。1989年起被中国科技信息中心选定为中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)；1992年起连续被评为中文核心期刊；

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振动·噪声·监测·诊断 | 基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究

振动·噪声·监测·诊断 | 基于深度学习与SMOTE数据增强的旋转机械故障诊断研究

摘要：【目的】随着工业设备自动化与智能化的发展，旋转机械的故障诊断已成为保障设备稳定运行的关键环节。传统故障诊断方法依赖人工经验和简单信号处理技术，难以应对复杂工况和多样化的故障类型。因此，提出一种基于格拉姆角场(Gram AngularField,GAF)图像编码和增强型门控波形网络(Gated WaveNet,GWaveNet)架构的新型故障诊断方法。【方法】首先，将原始一维轴承振动信号通过GAF编码转换为二维图像，充分保留时序依赖性和动态信号变化特征。在这一过程中,为解决数据不平衡问题,采用窗口切分、噪声增强、合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)等扩增样本多样性,增强了模型的训练效果并提高了鲁棒性。其次,构建了一种增强型GWaveNet架构,结合卷积层、残差连接、多尺度特征提取机制,增强了对故障模式的辨识能力。最后,基于美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)公共数据集进行试验验证。试验结果表明,所提方法能够在健康、内圈故障、外圈故障3种工况下实现高准确率的故障诊断，并在复杂工况下展示出较强的泛化能力。【结果】结果表明，所提模型在旋转机械故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性,能够有效应对故障类型的多样性和实际工业环境中的不确定性。
振动·噪声·监测·诊断 | 注意力机制下多域特征融合的齿轮箱故障诊断方法

振动·噪声·监测·诊断 | 注意力机制下多域特征融合的齿轮箱故障诊断方法

摘要：【目的】针对单一数据域模型在齿轮箱故障诊断中难以精准识别微弱故障特征的局限性,提出一种注意力机制下多域特征融合的故障诊断方法，以提升诊断准确率、稳定性及泛化能力。【方法】首先，从振动信号的时域、频域提取无量纲特征与频谱特征。其次,通过连续小波变换结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN)提取时-频域深度特征。然后，引人注意力机制对多域特征进行动态加权融合，强化关键特征并弱化冗余信息。最后，通过分类器完成故障识别，基于二级齿轮箱试验数据集验证方法有效性。【结果】在二级齿轮箱试验数据集上的测试结果表明，所提方法诊断准确率达到 99.77% ，优于单一域模型，验证了其在微弱故障识别与多工况适应方面的有效性与稳定性。
振动·噪声·监测·诊断 | 基于图卷积和多传感融合的跨设备故障诊断方法

振动·噪声·监测·诊断 | 基于图卷积和多传感融合的跨设备故障诊断方法

摘要：【目的】针对实际生产中机械设备的标记故障数据获取困难、跨设备数据概率分布不同导致诊断准确率低的问题,提出一种基于图卷积和多传感融合的跨设备故障诊断方法——卷积域图卷积网络（Convolutional DomainGraph Convolution Network,CDGCN),实现对类标签、域标签和数据特征结构的统一建模。【方法】首先,利用卷积神经网络从原始信号中提取初步特征;其次，通过图生成层挖掘样本间的特征结构关系，构建实例图，并利用多感受野图卷积网络（Multi-Receptive Field Graph Convolutional Network,MRF-GCN)进行建模,提取更具表达力的节点特征；同时,提出一种高层特征融合方式实现多传感器信息集成;最后，令最大均值差异度量、分类器与域判别器协同工作，通过极小极大博弈实现域自适应（Domain Adaptation,DA）。【结果】试验结果表明,CDGCN的平均准确率达到 75.33% ，相较于域对抗迁移网络（Domain-Adversarial Neural Network,DANN）、条件对抗域自适应网络（Conditional DomainAdversarial Network,CDAN）、联合自适应网络（JointAdaptationNetwork,JAN）、深度自适应网络（DeepAdaptationNetwork,DAN)方法分别提升了29.23、30.35、15.20、12.70百分点。消融试验证明了多感受野特征提取、数据特征结构建模以及多传感器信息融合对提升迁移诊断精度的有效性。
振动·噪声·监测·诊断 | 基于WV-EWMA与具有随机失效阀值Wiener过程的滚动轴承剩余寿命预测

振动·噪声·监测·诊断 | 基于WV-EWMA与具有随机失效阀值Wiener过程的滚动轴承剩余寿命预测

摘要：【目的】针对轴承性能演化过程中平稳和退化2个阶段的特点，实现对滚动轴承剩余寿命的预测。【方法】首先，考虑到平稳阶段性能参数的随机分布有时是未知的这一情况，提出基于赋权方差-指数加权移动平均（Weighted Variance-Exponentially Weighted Moving Average,WV-EWMA)控制图的轴承健康状态监测与变点识别方法，以识别出初始退化时刻;其次，对于退化阶段，建立基于Wiener过程的退化表征模型，并考虑到轴承的个体差异性，假设失效阈值为随机变量，推导出轴承剩余寿命分布模型;再次，利用极大似然估计法和贝叶斯理论在线预测了滚动轴承的剩余寿命;最后,利用16004型滚动轴承试验进行了工程验证。【结果】结果表明,与传统方法相比,建立的方法对滚动轴承剩余寿命预测的精度至少提高了 55.98% ○
振动·噪声·监测·诊断 | 基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法

振动·噪声·监测·诊断 | 基于改进CNN-LSTM模型的在役轴承寿命预测方法

摘要：【目的】针对传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型参数调整复杂、预测精度受限的问题，提出一种改进的剩余寿命预测方法，旨在提升在役滚动轴承寿命预测的准确性与稳定性。【方法】首先,融合黄金正弦策略来改进麻雀搜索算法（Golden Sparrow Search Algorithm，GSSA）,以增强其全局与局部搜索能力,实现对CNN-LSTM关键参数的自适应优化;其次，构建基于相关性、单调性和鲁棒性的特征筛选体系,筛选出高敏感性退化特征;最后，利用PHM2012轴承数据集,建立GSSA-CNN-LSTM预测模型，通过对比反向传播（Back Propagation,BP)神经网络与CNN-LSTM模型验证其有效性。【结果】结果表明,所提GSSA-CNN-LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差与均方误差上,较BP神经网络与CNN-LSTM模型分别降低了 67.61% 、83. 71% 80.89%与6 1.18%.78.78%.51.02% ，确定系数更接近1，显著提升了预测精度与鲁棒性。
振动·噪声·监测·诊断 | 含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命预测评价

振动·噪声·监测·诊断 | 含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命预测评价

摘要：【目的】针对油田开发中套管腐蚀损坏严重、影响安全作业的问题，建立了一种套管剩余使用寿命预测方法，实现对含腐蚀缺陷套管剩余使用寿命的精准预测与安全性评估。【方法】首先，基于vonMises等效应力屈服准则,建立了套管-水泥环-地层三维耦合有限元模型,分析了腐蚀坑深度、角度对套管应力分布及挤毁外载荷的影响规律。其次，结合现场实测数据，利用粒子群算法优化高斯过程回归，构建了套管腐蚀速率预测模型。【结果】结果表明,套管Mises应力随腐蚀深度增加而增大，随腐蚀坑角度增大而减小;当腐蚀坑角度为 20^° 时，应力集中效应最显著。所提模型对腐蚀速率的预测具有极高精度，平均相对误差仅为 0.78% 。通过整合有限元力学分析与人工智能速率预测，提出了一种定量评估套管剩余使用寿命的方法，为老油田套管的预防与治理提供了指导。
振动·噪声·监测·诊断 | 含连接的航空发动机机匣动力学模型超单元缩聚方法研究

振动·噪声·监测·诊断 | 含连接的航空发动机机匣动力学模型超单元缩聚方法研究

摘要：【目的】针对航空发动机机匣结构复杂、子结构及连接关系多、有限元模型节点量大导致动力学求解效率低的问题,提出一种含连接的机匣结构动力学模型超单元缩聚方法，以实现高效精准求解。【方法】首先，以螺栓连接机匣为研究对象,基于其实物连接结构划分超单元子结构与残余结构。其次，定义连接面外部节点，将超单元子结构缩聚至残余结构连接面。然后,装配各结构得到缩聚模型。最后，通过锤击法模态试验验证方法有效性。【结果】结果表明，缩聚后模型模态求解时间由623s降至21s,缩聚前、后仿真频率的最大误差为 0.79% ，与试验频率的平均误差为 0.35% ，在保证高建模精度的同时大幅提升了计算效率。
振动·噪声·监测·诊断 | 考虑弹流润滑影响的直齿轮啮合刚度和阻尼研究

振动·噪声·监测·诊断 | 考虑弹流润滑影响的直齿轮啮合刚度和阻尼研究

摘要：【目的】针对现有齿轮啮合刚度与阻尼计算中，忽略弹流润滑的影响，或需求解复杂弹流方程等不足，建立更贴合实际的齿轮传动系统动力学模型，探究弹流润滑对直齿轮啮合刚度与阻尼的影响规律。【方法】首先，基于线接触弹流摩擦副刚度拟合计算式，提出修正石川公式，以弹流摩擦副接触变形替代石川公式中的Hertz接触变形。其次，结合线接触弹流摩擦副阻尼计算式，系统研究齿轮结构参数与工况参数的影响。最后，通过对比分析验证所提方法的有效性。【结果】结果表明,考虑弹流润滑后，直齿轮啮合刚度较石川公式计算结果显著降低,啮合刚度与阻尼沿啮合线呈周期性变化;二者随输入转矩、传动比的增大而增大，随模数、润滑油黏度的增大而减小，高速、轻载、大模数、高黏度工况下弹流润滑影响更为突出。
振动·噪声·监测·诊断 | 基于改进乘法正则化的结构载荷识别与响应重构

振动·噪声·监测·诊断 | 基于改进乘法正则化的结构载荷识别与响应重构

摘要：【目的】为提高传统乘法正则化方法识别载荷和重构响应的精度，提出一种考虑测量噪声影响的改进乘法正则化方法来识别载荷，并将识别出的载荷用于重构响应。【方法】首先，基于状态空间模型构建载荷识别和响应重构方程;其次，对测量响应进行奇异熵增量去噪，构造目标函数识别结构的外部载荷，重新定义全局加权矩阵，引人可根据奇异值大小而选择性修正的全局平滑算子，以提高载荷满足约束的程度;再次，采用迭代加权最小二乘法求解基于去噪后的测量响应和传递矩阵建立的目标函数，得到载荷的稳定解，并重构未测量位置的响应;最后，对简支梁模型进行数值仿真和试验分析，验证本文方法的有效性。【结果】结果表明，提出的方法可以改善重构方程的不适定性，能较准确地识别载荷，并重构未测量位置的动态响应。
振动·噪声·监测·诊断 | 基于经验小波变换的静偏心挤压油膜阻尼器动力特性参数识别

振动·噪声·监测·诊断 | 基于经验小波变换的静偏心挤压油膜阻尼器动力特性参数识别

摘要：【目的】针对静偏心挤压油膜阻尼器(Squeee Film Damper,SFD)产生的周期时变动力特性识别难题,提出一种高精度的参数识别方法。【方法】首先,将经验小波变换(EmpiricalWavelet Transform,EWT）应用于静偏心SFD的动力特性识别中;然后，利用EWT自适应划分信号频谱，提取具有紧支撑傅里叶频谱的有效调幅-调频分量，并结合最小二乘法求解系统的时变刚度与阻尼参数。【结果】仿真分析表明，所提方法能够准确识别单自由度质量-弹簧系统的时变动力学参数。通过对SFD双向激励试验数据的处理，成功获取了阻尼器随周期变化的刚度与阻尼特性。研究证明，所提EWT方法可以有效支撑SFD的优化设计与动力学评价。
振动·噪声·监测·诊断 | 内置式分数槽直驱永磁电动机振动特性分析与抑制

振动·噪声·监测·诊断 | 内置式分数槽直驱永磁电动机振动特性分析与抑制

摘要：【目的】为抑制内置式分数槽直驱永磁电动机的电磁振动并提升其运行平稳性，提出一种基于定子齿辅助槽的电磁振动抑制方案。【方法】首先，建立了电动机二维模型,采用解析法与有限元联合分析的方法，系统研究了不同工况下电磁力及其谐波分布的特性;通过模态分析获取定子结构的固有频率,结合电磁力的谐波频率验证电动机模型的合理性。其次，建立了磁-固耦合模型并开展谐响应分析,阐明了电磁力及其谐波分量对振动特性的影响机制，并通过试验验证了仿真模型的有效性。【结果】结果表明,通过定子齿辅助槽的优化设计，电磁振动幅值降低了 28.45% ，转矩波动率下降了 18.11% 。
振动·噪声·监测·诊断 | 机载设备电子器件振动抑制方法及试验验证

振动·噪声·监测·诊断 | 机载设备电子器件振动抑制方法及试验验证

摘要：【目的】针对机载设备电子器件在振动环境下易失效的问题，提出一种振动抑制方法，为器件抗振设计提供技术支撑。【方法】首先，通过扫频试验获取器件加速度耐受极限，建立机载设备多层级有限元模型并开展随机振动分析。其次,基于Steinberg法明确优化方向,以固有频率最大为目标,采用Tosca软件进行支承面板构型优化，借助Isight软件结合多岛遗传算法完成尺寸优化。最后，加工样机并通过振动试验，验证方法的有效性。【结果】优化后，器件安装面板最大加速度均方根值下降 19.91% ，传输率降至1.56，与支承面板的耦合作用显著减弱，且设备质量基本不变，试验中未出现器件失效现象，振动抑制效果显著。
振动·噪声·监测·诊断 | 基于路谱等效转换PSD的新能源汽车集成式电源管理模块支架振动疲劳分析与试验研究

振动·噪声·监测·诊断 | 基于路谱等效转换PSD的新能源汽车集成式电源管理模块支架振动疲劳分析与试验研究

摘要：【目的】针对某新能源车在道路耐久试验中集成式车载电源管理模块(简称为ODP)支架发生的疲劳开裂问题,建立一套从材料特性测试到整车路谱等效转换的完整振动疲劳分析与验证体系。【方法】首先,测试了DC01和B280VK材料的应变-寿命数据，拟合了Manson-Coffin-Basquin模型参数;其次,采集了实车路谱加速度激励,基于损伤等效原理将其加速转换为三向等效强化功率谱密度(Power Spectrum Density,PSD);再次,利用频率响应法（频域法）和Dirlik概率密度函数计算了支架随机振动疲劳损伤；最后，通过台架加速振动试验及整车道路耐久试验验证了所提优化方案。【结果】研究表明,初始支架方案最大损伤值为1.90,超出临界值，且失效位置预测与实车一致。结构局部强化及更换B280VK材质后，最大损伤降至0.10，疲劳安全系数由低于1.0提升至10.0。台架 24h 加速试验与整车 31490km 耐久路试均未出现裂纹，证明了所提等效转换与优化方法的有效性。
实验研究·测试技术 | 横向循环载荷作用下螺柱滑移松动的试验测试及数值分析

实验研究·测试技术 | 横向循环载荷作用下螺柱滑移松动的试验测试及数值分析

摘要：【目的】在横向循环载荷作用下，螺纹连接结构的接触面间会产生微动滑移，引起旋转松动，损害系统的性能，甚至引发重大安全事故。以承受横向循环载荷的紧螺纹螺柱连接结构为研究对象，运用试验测试和有限元仿真的方法对其接触界面的滑移行为进行考察，可为螺纹连接结构的可靠性设计提供支撑。【方法】采用基于摩擦纳米发电机原理的自驱动传感器测量螺母的旋转滑移位移，实现了对螺柱松动的监测。对在横向循环载荷作用下螺柱连接结构的接触滑移情况进行有限元仿真，考察了几个不同幅值循环载荷下螺纹连接结构中螺母支承面和螺纹接触面的滑移行为。【结果】结果表明，螺母支承面发生了完全滑移；而与下连接件接触的螺纹面则仅发生了局部滑移；部分螺纹圈1个载荷循环内的所有接触面在不同时刻都发生了过滑移，即蠕动滑移。随着循环载荷次数的增加，发生蠕动滑移的螺纹圈数增加。在预紧力相同的情况下,横向循环载荷的幅值越大，所有螺纹面越早进入蠕动滑移状态，螺柱也松动得越快。
实验研究·测试技术 | 计及温度及应变率效应的平纹编织碳纤维增强热塑性复合材料力学性能研究

实验研究·测试技术 | 计及温度及应变率效应的平纹编织碳纤维增强热塑性复合材料力学性能研究

摘要：【目的】为了探究温度和应变率对编织碳纤维增强热塑性复合材料力学性能的影响,明确二者对材料拉伸与剪切性能及失效模式的作用规律，进行了相关研究。【方法】以热压成形工艺制备的编织碳纤维增强聚丙烯层合板为研究对象，设计并开展2类试验： ① 不同温度条件下的准静态试验； ② 常温环境下的动态试验。通过系统测试与分析，获取材料力学性能数据。【结果】研究发现，材料的拉伸弹性模量、拉伸强度及剪切模量呈一致变化趋势：随温度升高逐渐减小,随应变率增加逐渐增加;而剪切强度表现出特殊差异,准静态剪切强度显著大于动态剪切强度，该现象与纤维转动引发的屈服后强化行为密切相关;此外，温度和应变率对拉伸试样与剪切试样的失效模式均产生显著影响。
实验研究·测试技术 | 不同工艺参数对SLM成型不锈钢316L多孔结构的力学性能的影响

实验研究·测试技术 | 不同工艺参数对SLM成型不锈钢316L多孔结构的力学性能的影响

摘要：【目的】为了获得力学性能接近人体骨骼性能的金属植入物，了解其激光熔融成型规律。【方法】首先，使用不锈钢316L对设计的孔隙率为 80% 的多孔菱形体结构进行选区激光熔化(SelectiveLaserMelting,SLM)打印成型；然后,对激光功率、扫描速度、扫描间距这3个因素，每个因素分别取3个不同大小的值，进行正交试验，获得9个样本;最后，对样本进行 800^°C 退火，随后进行压缩试验。【结果】试验结果显示，维氏硬度的均值为 210.34HV ；弹性模量的均值为 4.84GPa ；屈服强度的均值为 8.66MPa ；极限强度的均值为 440.99MPa 。对维氏硬度、弹性模量及屈服强度影响最大的是激光功率,对抗压强度影响最大的是扫描间距。结果证实,该多孔结构的力学性能与弹塑性材料的力学性能相符，具有较高的硬度、强度，其弹性模量比致密材料减小了97. 52% ，与人体骨骼接近。该结论为金属植人物力学性能的研究提供了参考。
实验研究·测试技术 | 基于重复划痕试验的18CrNiMo7-6合金钢表面变质层硬度和磨损行为研究

实验研究·测试技术 | 基于重复划痕试验的18CrNiMo7-6合金钢表面变质层硬度和磨损行为研究

摘要：【目的】研究18CrNiMo7-6合金钢及其渗碳热处理后的表面变质层的硬度和抗磨损能力。【方法】采用维氏压头对18CrNiMo7-6合金钢基体和表面变质层进行不同法向载荷和划痕次数的重复划痕试验。使用光学显微镜，观察随划痕次数增加材料的损伤情况,通过三维形貌系统采集划痕形貌特征量(划痕宽度、残余深度、隆起高度)，并计算了划痕硬度和磨损率。【结果】结果表明，18CrNiMo7-6合金钢基体的划痕宽度、残余深度、隆起高度以及磨损率均明显大于表面变质层，划痕硬度则明显小于表面变质层。经过渗碳热处理后的18CrNiMo7-6合金钢表面变质层的划痕硬度更高，磨损率更小，抗磨损能力得到了显著提升。研究结果可为表面变质层的构筑和性能演化的研究提供指导。
实验研究·测试技术 | 18Ni（250）马氏体时效钢低温性能强化技术分析

实验研究·测试技术 | 18Ni（250）马氏体时效钢低温性能强化技术分析

摘要：【目的】针对低温风洞试验对超高强度与高韧性材料的需求,研究多次循环相变工艺对18Ni(250)钢组织演变与低温力学性能的影响规律。【方法】采用MeltFlow重熔工艺仿真软件构建了真空感应与真空自耗双联熔炼模型,分析了熔池内部微观结构形成机制，并优化工艺参数。制备试验钢后,依次进行了温度分别为940、900、860、820^°C 的多次循环相变处理与时效强化。【结果】研究结果表明，控制熔炼流速低于 4.6kg/min 可显著降低偏析与夹杂,从而提高18Ni(250)钢的塑韧性。经多次循环相变处理后,原始奥氏体晶粒得到明显细化,其尺寸降至 12μm 。所提工艺使材料在低温高载荷环境下表现出超高强度与高塑性相结合的优异力学性能。

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