直升机传动链损伤增强检测的非线性动力学理论与方法

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51075391
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    38.0万
  • 负责人：
    胡茑庆
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    E0503.机械动力学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

以直升机传动链等复杂机械系统为对象，研究基于非线性动力学多种特征效应的关键部件损伤/早期故障的增强感知机制、增强检测、信息增强传输、异常检测及故障演化定量分析的基础理论与关键技术。本项目将突破现有检测早期故障的非线性方法较难量化的局限，利用随机共振驻留时间差机制等非线性效应，重点研究传动链损伤特征非线性传感机制、故障演化量化增强检测等关键技术，利用非共振参数激励混沌抑制原理，研究早期故障的定量增强检测方法，结合定性共振形态检测原理，通过变尺度耦合随机共振阵列，研究传动链异常检测模型与故障模式演化识别方法，创建基于非线性动力学的传动链损伤演化动态检测的理论与关键技术，为复杂机械系统的故障预测与健康管理提供可量化的损伤/故障演化特征增强信息检测的新理论与新方法。本项目不但对丰富和发展故障诊断理论与技术，而且对微小嵌入式非线性传感器的设计，都具有重要的科学和现实意义。

结项摘要

本项目以直升机传动链等复杂机械系统为对象，研究了基于非线性动力学多种特征效应的关键部件损伤/早期故障的增强感知机制、增强检测方法、异常检测及故障演化定量分析的基础理论与关键技术。本项目突破了现有检测早期故障的非线性方法较难量化的局限，利用随机共振驻留时间差机制等非线性效应，重点研究传动链损伤特征非线性传感机制、故障演化增强量化检测等关键技术；利用非共振参数激励混沌抑制原理，研究早期故障的定量增强检测方法；通过变尺度耦合随机共振阵列和确定性激励随机共振，研究传动链异常检测模型与故障模式演化识别方法；创建了基于非线性动力学的传动链损伤演化动态检测的理论与关键技术；为复杂机械系统的故障预测与健康管理提供了可量化的损伤/故障演化特征增强信息检测的新理论与新方法。本项目不但对丰富和发展故障诊断理论与技术，而且对微小嵌入式非线性传感器的设计，都具有重要的科学和现实意义。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
耦合随机共振阵列集合平均增强效应
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    仪器仪表学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范彬;胡茑庆;张晓飞
  • 通讯作者：
    张晓飞
Crack level estimation approach for planetary gearbox based on simulation signal and GRA
基于仿真信号和GRA的行星齿轮箱裂纹等级估计方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Sound and Vibration
  • 影响因子：
    4.7
  • 作者：
    Cheng, Zhe;Hu, Niaoqing;Zhang, Xiaofei
  • 通讯作者：
    Zhang, Xiaofei
Stochastic resonance in multi-scale bistable array
多尺度双稳态阵列中的随机共振
  • DOI：
    10.1016/j.physleta.2013.02.025
  • 发表时间：
    2013-05
  • 期刊：
    Physics Letters A
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Xiaofei Zhang;Niaoqing Hu;Lei Hu;Zhe Cheng
  • 通讯作者：
    Zhe Cheng
Multi-scale bistable stochastic resonance array: A novel weak signal detection method and application in machine fault diagnosis
多尺度双稳态随机共振阵列：一种新型微弱信号检测方法及其在机器故障诊断中的应用
  • DOI：
    10.1007/s11431-013-5246-x
  • 发表时间：
    2013-09-01
  • 期刊：
    SCIENCE CHINA-TECHNOLOGICAL SCIENCES
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Zhang XiaoFei;Hu NiaoQing;Cheng Zhe
  • 通讯作者：
    Cheng Zhe
基于信号预白化和随机共振的轴承故障增强检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    机械工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张晓飞;胡茑庆;胡雷;程哲
  • 通讯作者：
    程哲

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  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    张文娜;秦国军;胡茑庆;张纪
  • 通讯作者：
    张纪
涡轮泵实时故障检测的短数据均值
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢光军;胡茑庆;温熙森;吴建军
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡雷;范彬;胡茑庆;高明
  • 通讯作者：
    高明

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变工况机电作动器机械故障机制及早期检测与预测方法研究
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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