机械制造系统生产水平的综合评价

运用数理统计和模糊数学的某些概念，本文提出了一种评价机械制造系统生产水平的新方法，机械制造系统可以用模糊变换器来描述，这个模糊变换器比较客观和全面地揭示机械制造系统的内在规律。借助这个模糊变换器来综合评价机械制造系统具有很大的理论和实践价值，并为机械制造系统论奠定新的基础。无心磨削系统的实验研究证明了本文基本观点的正确性。     

滚动轴承噪声的谐波控制原理

以谐波和噪声实验为基础,经过数理统计分析,建立轴承滚动表面谐波分布模型,研究谐波分布参数对轴承噪声声压级的影响规律,得出控制噪声的最优谐波控制线方程。为了在工程上应用,特别建立了最优滚动轴承噪声声压级函数。这个函数和谐波分布参数密切相关,是在约束优化的基础上,以最优谐波分布参数和最优噪声为控制点,经过数理统计分析得到的,可以极大地衰减预测误差。对6203轴承和6201轴承的噪声实验研究表明,所给出的最优轴承噪声声压级函数的预测误差很小,不超过2.2 dB。鉴于谐波分布参数可以在机械制造过程中控制,因此,在轴承零件制造过程中控制装配后的成品轴承的噪声将变为现实。     

滚动轴承噪声的扩展不确定度评价

以模糊集合理论为基础,提出了一种评价滚动轴承噪声扩展不确定度的方法。这种方法属于非统计理论范畴,允许轴承噪声的测量数据少和概率分布未知,不需要计算标准差和包含因子,直接求出扩展不确定度,可以通过少量的测量数据来估计大批量生产的轴承的噪声期望值和期望值的分布区间。实验研究表明,和传统的统计方法相比,这种方法的估计误差比较小。     

最大模范数最小法在圆度及圆柱度评价中的应用

根据形状误差的定义，本文提出了用最大模范数最小化原理评价圆度和圆柱度误差的新方法。和最小二乘法以及卡尔曼滤波法比较，本方法是以主动控制形状误差最优来进行参数估计的，因此的对任何类型误差的干扰都具有显著的抑制和衰减能力，并使各种评价结果最精确而稳定地收敛于真值．     

谐波分析与圆度评价的误区及其最新研究对策

本文揭示了谐波分析与圆度评价中误区的存在性以及误区中参数估计与谐波分量提取的结果失真性,这种误区可以表征为数学模型的近似、非线性舍去误差、人为偏心与一次谐波的混合、评价准则与标准公差定义的最小条件准则的差异。本文还给出了对误区的相应消除对策,即最大模范数最小法及其计算机辅助分析系统。