基于概率断裂力学方法的钢吊车梁剩余疲劳寿命评估

将线弹性断裂力学理论引入到构件剩余疲劳寿命评估中,并推导出变幅应力下构件剩余疲劳寿命公式,由于评估公式中的参数具有很大的不确定性,将其看做服从一定概率分布的统计量,形成基于概率断裂力学的剩余疲劳寿命评估公式。最后,通过实例验证:采用概率断裂力学方法能够对钢吊车梁剩余疲劳寿命做出合理的预测。     

基于长短期记忆神经网络的采煤机摇臂轴承剩余寿命预测

为解决采煤机摇臂关键零部件的失效问题,基于长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）提出了一种创新性的方法,以预测采煤机摇臂轴承的剩余寿命。基于长短期记忆神经网络理论,通过建立轴承寿命退化指标,对轴承剩余寿命进行预测,同构利用分层抽样方法对数据集进行划分;通过引入粒子群算法优化LSTM,解决LSTM算法选择最优超参数的问题,提高轴承剩余寿命预测精度。研究结果表明,基于LSTM的轴承剩余寿命预测结果与实际轴承寿命变化情况基本一致,预测结果均在置信区间内,可以为轴承维修保养工作提供参考。     

气化炉耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测

作为气化炉的关键部件，耐火砖的有效厚度及剩余寿命决定着气化炉的性能和运行安全。因此需要为耐火砖制定合理的维护计划，而视情维修(CBM)能降低维修风险和成本，保证气化炉的可靠性，为此聚焦于耐火砖健康状态的准确诊断和剩余寿命的精准预测。构建了气化炉耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测模型，并对某公司气化炉燃烧室实际工况下的耐火砖进行了相关研究。研究过程如下：(1)用K-均值算法确定模型初始参数，用改进的Baum-Welch算法训练耐火砖各状态对应的模型，用改进的Viterbi算法计算测试序列和各状态模型的对数似然概率并比较大小，其中最大的状态模型对应的状态即为测试序列的状态；(2)用耐火砖全寿命周期数据训练全寿命周期模型，根据重估后的模型参数预测各状态的剩余寿命；(3)根据健康状态诊断结果预测耐火砖当前剩余寿命。并将基于HSMM得到的结果与基于HMM得到的结果以及实际值进行了对比分析。结果表明，基于HSMM对耐火砖进行健康状态诊断的正确率达到了95%,大于基于HMM的正确率92.5%;基于HSMM得到的耐火砖各状态剩余寿命预测值全部落入实际剩余寿命区间内，平均正确率达到了81.36%,高于基于...     

采煤机摇臂剩余寿命预测系统设计与开发

为了预测采煤机摇臂的剩余寿命并将预测过程和结果集成于系统进行动态可视化显示,设计并开发了基于ASP.NET框架的采煤机摇臂剩余寿命预测系统。利用Microsoft Visual Studio 2010系统开发软件,采用C#语言中Process类进程调用方法驱动Python语言编写的深度学习寿命预测模型运行,结合相关控件对生成的图像和数据结果进行调用、解析和输出,完成寿命预测模型与Web系统的嵌套和交互,实现采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测值的可视化和数字化。最后,通过采煤机摇臂低速区惰轮机构与高速区轴承数据集验证了所开发系统的可行性与有效性。     

基于随机点过程的钢丝绳寿命预测及更换决策的研究

给出了钢丝绳断丝的随机点过程建模方法，提出了钢丝绳条件剩余寿命率的概念，基于非齐次泊松过程，给出了钢丝绳剩余寿命的预测方法，并将其与常规的趋势预测法进行了比较，给出了钢丝绳最佳更换期的递推公式及实例。     

基于SWT和双通道ConvLSTM的滚动轴承剩余寿命预测

准确地预测轴承的剩余寿命是确保旋转设备可靠运行的关键。随着信息技术的发展，越来越多的研究人员将深度学习的方法应用于预测轴承剩余使用寿命。轴承在不同健康状态下全寿命周期的振动信号往往呈现出不同的数据分布，且其振动信号通常表现出非平稳的特性，这使得常规端到端的深度学习方法难以实现轴承剩余寿命的准确预测。为解决上述问题，通过提取轴承原始振动信号的均方根、峭度值、样本熵，并利用Gath-Geva (GG)模糊聚类算法实现轴承全寿命退化阶段的无监督划分。采用同步压缩小波变换提取轴承振动信号的时频图，以同时从时域、频域揭示轴承当下运行状态。相比较连续小波变换，该方法提取到的时频图有更高的分辨率及更低的噪声。笔者提出双通道卷积长短时记忆网络模型，能够有效提取时间序列图像的时空结构信息。通过利用西交大轴承数据集(XJTU-SY轴承数据集)进行试验，验证了所提方法在预测轴承剩余寿命上的有效性，为轴承剩余寿命预测提供了一种新思路。     

虚拟疲劳分析技术在液压支架设计中的应用

对液压支架顶梁开展虚拟疲劳寿命预测研究,通过对液压支架进行虚拟疲劳强度试验及寿命预估,不但可以对现行液压支架进行剩余寿命评估,而且能有效地指导新型液压支架的开发,提高国内液压支架的设计水平,具有十分重要的理论意义和实用价值。     

矿井提升钢丝绳无损检测及剩余寿命预测研究

钢丝绳广泛用于矿井提升中,而钢丝绳损伤引起的安全事故时有发生。为减少矿井提升事故的发生,需要对钢丝绳无损检测与寿命预测进行研究。首先分析了钢丝绳结构特性,推导了钢丝绳平衡方程。然后建立了检测仪三维模型,进行了有限元仿真,分析结果验证了检测仪的安全可行性。基于无损检测技术,完成了钢丝绳剩余寿命预测系统设计,并进行了钢丝绳局部缺陷检测实验。研究结果表明:检测结果与实际值误差均在4%以下,能为钢丝绳剩余寿命预测提供较为准确的数据,对提高钢丝绳寿命、减少提升事故的发生具有重要意义。     

既有铁路钢板梁桥剩余疲劳寿命评估研究

采用名义应力法对既有铁路钢板梁桥的剩余疲劳寿命进行分析研究,总结出了一种钢板梁桥疲劳寿命评估的简易分析计算方法,同时结合某40m跨度的上承式钢板梁桥,建立了适用于车-桥动力分析的钢板梁桥有限元模型,并对其进行了较为准确的疲劳寿命评估.     

资源枯竭矿井煤炭复采增效延寿

文章针对康城煤矿实际情况,介绍了资源枯竭矿井剩余边角煤柱综合开采技术及措施,效果明显,对老井挖潜,延长矿井寿命具有指导意义。     

漏磁检测储罐底板腐蚀的探讨

罐底漏磁检测仪是以漏磁理论为基础的实时探伤设备，该设备通过检测缺陷产生的漏磁量，获得储罐罐底腐蚀的程度，为评价储罐剩余强度和剩余寿命提供可靠依据，有助于实现储罐的科学管理和维护，具有很高的经济、社会和环境效益。本文着重探讨各种因素对腐蚀检测精度的影响。     

螺旋式煤炭采样装置螺旋钻杆疲劳强度分析

 研究了螺旋式煤炭采样装置原理,建立了采样装置结构模型。针对采样装置中的螺旋钻杆建立了有限元模型,并将模型在ANSYS中作了虚拟疲劳仿真分析,得到了该螺旋钻杆的预测疲劳寿命、寿命安全系数及危险部位等信息。从而可以快速判断该零件的受力、可靠性及疲劳寿命等情况, 为进一步对类似螺旋钻杆的设计和结构优化提供了相关的参考依据,并且对预测目前服役中螺旋钻杆的剩余寿命有着重要的作用。     

衰老矿井的主要问题及其对策初探

矿井进入衰老期,会引发一系列问题.其中提高衰老矿井有限的剩余储量采出率,延长矿井寿命,是解决衰老矿井的核心.分析了衰老矿井合理生产所面临的主要问题,提出了因地制宜、灵活采取多种开采方法来解决衰老矿井剩余可采储量的开采,努力提高矿井资源回收率,保证衰老矿井的正常生产和顺利接替.     

基于图卷积网络的轴承剩余使用寿命预测

预测轴承的剩余使用寿命虽然已经引入了许多数据驱动的方法,但很少有研究考虑不同传感器之间的时空相关性,这种相关性可以用来识别不同传感器之间的特征,以提高预测模型的鲁棒性。因此,针对多传感器的复杂性特征,构建了一种动态加权图卷积网络（DW-GCN）,进行轴承的剩余寿命预测。首先利用不同节点间的空间相关性和时序相关性构建动态加权图,其次利用GCN对样本关联图的空间特征进行提取,最后将提取的特征输入到预测网络中进行剩余使用寿命预测。对轴承数据集进行测试,DW-GCN方法能够有效预测轴承剩余使用寿命,具有较高的预测精度。     

基于改进BP神经网络的液压支架前连杆疲劳寿命预测

为了解决液压支架前连杆疲劳寿命难以直接估算且预测成本较高的问题,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络模型进行液压支架前连杆疲劳寿命估算,建立液压支架前连杆5个主要参数与疲劳寿命的非线性映射关系。首先在ANSYS的Fatigue模块中输入液压支架前连杠的5个主要参数,获取30组疲劳寿命仿真结果。然后从30组数据中随机选取25组数据作为优化后BP神经网络的训练集,剩余5组数据作为测试集。预测结果表明,WOA-BP神经网络模型预测精度较高,最大相对误差仅5.19%。     

钻柱腐蚀疲劳寿命评价和影响因素分析

油气钻井过程中钻柱受力复杂,容易发生断裂情况,根据现场情况评价钻柱腐蚀疲劳寿命可以为钻柱安全使用提供依据。从现场实用角度,通过轴向力、循环应力和疲劳极限的计算,对比了基于疲劳系数、寿命百分数和旋转计数的钻柱疲劳评价方法,并考虑了腐蚀的影响。分析结果表明,当在严重狗腿度的井段钻进时,弯曲应力和屈曲增加将加快钻柱疲劳失效;当对应的机械钻速降低、转速增加时,钻柱的剩余使用寿命将进一步降低;当发生较严重的腐蚀时,钻柱剩余使用寿命将迅速降低。在高抗拉井段和狗腿度变化大的井段的钻柱应定期倒换使用,以保障现场钻具安全规范使用。     

基于物联网技术的桥式起重机剩余寿命评估系统

以桥式起重机为研究对象,针对其使用情况的随机性和不确定性,采用物联网技术实时记录载荷量及循环次数,形成疲劳应力谱。以雨流计数法和Miner等效法理论为基础,获得桥式起重机的等效应力幅。运用曲线回归模型刻画裂纹尺寸与等效应力幅的相关关系,实现对裂纹尺寸的实时预测。将回归预测获得的当前裂纹尺寸带入断裂力学公式中,对桥式起重机的疲劳剩余寿命加以估算。经实例验证,将物联网技术和回归预测技术应用于数据收集和裂纹尺寸预测,具有简便、实用的特点,不仅能够准确快速地估算构件的疲劳剩余寿命,而且还可以克服断裂力学中要求具有初始裂纹尺寸的弊端。     

基于寿命衰退的煤矿设备管理数字化转型研究

智慧型矿山建设中先进的传感器技术、通信技术、物联网技术得到了广泛的应用,设备数据也有了较深层次的积累和存储,煤矿设备管理的发展趋向于数字化转型升级。对煤矿设备管理的发展进行总结,提出煤炭企业设备管理应该采用设备寿命衰退为理论依据,确立设备的故障和剩余寿命预测为核心,挖掘从物联网采集的大数据,建立设备管理预测维修的数字化模型。     

大型焊接构件疲劳寿命评估系统

运用断裂力学有关应力强度因子理论，提出用断裂率Kt以及载荷率St为失效双判据的缺陷评定图对含裂纹焊接构件进行安全评定。以Paris公式为理论依据，对含裂纹焊接构件剩余寿命预测系统进行了设计和实现。该系统分为4个模块：数据采集模块、裂纹临界尺寸计算模块、FAD缺陷评定模块、安全评定结果输出模块。系统能够根据给定的数据对含裂纹大型焊接构件进行快速有效的评估分析、合理评价以及寿命预测。     

液压支架健康评估与寿命预测模型研究

为解决当前综采工作面液压支架健康状态评估和寿命预测的迫切需求,提出了一种应用于液压支架的层次型模糊综合评价方法。该方法采用基于三标度法的改进型模糊层次分析法计算健康状态参量的权重向量,引入变异系数和梯形模糊数的概念对评价结果去分歧化,提高了综合评价结果的一致性和有效性。在综合评价的基础上可得到液压支架健康指数和综合健康水平。同时,在此基础上建立了基于健康指数的液压支架寿命预测模型,实现了液压支架综合健康管理。以晋煤集团古书院矿152313工作面所使用的液压支架为例分析健康状态评估和寿命预测,结果表明;该方法所预测的评估时刻到失效大修的剩余寿命为13.45个月,而这与预期大修时间13个月基本一致,验证了上述模型的合理性和有效性。