振动轴转速对双卧轴振动搅拌流场的影响

为研究双卧轴振动搅拌机搅拌筒内流场振动搅拌过程中固液混合流体瞬态流动情况,基于计算流体力学(CFD)提供的计算方法,结合动网格技术、欧拉多相流模型、Realizable k-ε湍流模型及离散相模型,采用C语言编写用户自定义程序(UDF),并将其动态链接到CFD中,在非稳态条件下数值模拟双卧轴振动搅拌机搅拌质量受振动轴转速、固相颗粒体积分数的影响规律,并在此基础上,进行了振动搅拌试验研究。结果表明:当搅拌轴转速为35 r/min、混合料颗粒体积分数为20%、颗粒直径分别为10 mm、20 mm和30 mm时,振动轴转速分别为960 r/min、1 460 r/min和1 800 r/min时其搅拌质量最佳;数值分析结果与试验结论基本一致,说明了数值计算结果的准确性和计算方法的可行性。     

燃气轮机用GH4698合金涡轮盘锻造工艺

燃气轮机涡轮盘材料GH4698是一种特殊的镍基高温合金,其合金化程度较高,锻造时具有较高的变形抗力和较窄的变形温度范围,所以要满足锻件的内在质量要求,必须制定合理的工艺路线。本文从材料的化学成分、锻造工艺、数值模拟和试制生产等方面介绍了涡轮盘的生产过程。经验证通过热处理固溶、时效后的涡轮盘锻件,显微组织、力学性能完全达到使用要求,并且已批量生产。     

核主泵复杂零件机器人在位自动光学检测系统开发

采用机器人在位光学检测系统实现法兰密封型面误差检测与表面缺陷识别是解决核电现场人工检修可靠性差、存在核辐射伤害等问题的有效途径,但如何在狭小空间生成无干涉碰撞扫描测量路径、实现多次测量数据融合与型面误差计算是目前面临的主要难题。为此设计了具有6自由度运动功能的机器人在位自动光学检测系统,单幅测量范围200mm×160mm～800mm×640mm、测量景深400～800mm、机器人工作半径1200mm,研究了测量系统手-眼标定矩阵计算与扫描位姿优化方法,并根据法兰密封型面完整测量需求生成扫描工位与机器人运动路径,提出面向法兰密封型面特定结构的测量数据融合与型面误差计算方法,开发出具备机器人测量路径控制、大规模测量点云预处理、三维匹配与色谱显示、型面误差计算与技术报告输出等功能的RobotScan软件。按照德国VDI/VDE标准对机器人检测系统精度进行了验证,单球直径、双球球心距的最大偏差小于0.025mm、平均偏差小于0.02mm,可满足核主泵复杂零件在位自动光学检测应用需求。     

核反应堆主冷却剂泵电机主推力轴承失效分析

针对核反应堆主冷却剂泵三种典型惰转工况,利用流体力学、摩擦学基本原理计算出各工况中主推力轴承最小油膜厚度的变化情况;对比分析轴承温升和摩擦因数辅助判断各时段轴承的摩擦状态。通过对比分析得出结论:当主泵转速高于安全转速621 r/min或惰转时间低于23 s时,轴承始终处于较理想的润滑状态;主泵转速低于危险转速88.96 r/min时,轴承润滑状况恶化,磨损失效风险增大。采用变化分析法得出轴承无顶轴油惰转失效的根本原因是顶轴油管路功能部分失效,并对当前采取的改进措施进行分析评估,为该型主泵顶轴油管路的进一步改进及惰转运行操作提供了理论依据。     

工作面供液系统与液压支架协同自适应控制模型设计

液压支架跟机与乳化液泵供液系统协同控制是工作面综采设备智能化的重要体现，根据液压支架群组跟机时顺序动作对乳化液泵供液流量的多变性和时效性要求，设计了工作面供液系统与液压支架协同自适应控制模型。以适应液压支架动作的稳压供液原理为研究思路，根据多泵+变频供液系统的流量调节特点，提出了交叠关系的供液与液压支架协同动作控制逻辑。基于机制主义人工智能理论和多响应优化满意度函数法，设计供液系统与液压支架的协同自适应控制模型及其智能生成机制。应用Matlab与AMESim联合仿真进行验证，取得预期效果。     

叶片包角对中比转速离心泵水力振动的影响研究

为了研究叶片包角对中比转速离心泵水力振动的影响,以一台比转速为103的中比转速离心泵为研究对象,探讨叶片包角分别为116°、122°、128°的3种离心泵在不同的流量工况下的外特性特征,设计流量下叶轮流道、蜗壳流道内监测点的压力脉动特性。研究结果表明:存在一个最佳的叶片包角122°使中比转速离心泵的扬程和效率最高,且最佳效率点向大流量点偏移;叶轮流道内各监测点的压力脉动随叶片包角的增大而逐渐降低,而各压力脉动幅值随叶片包角的增大而逐渐增大;蜗壳螺旋段内的压力脉动值沿流体流动方向逐渐减弱;随着叶片包角的增加,蜗壳流道内监测点的压力值逐渐增大,隔舌监测点和出口处监测点的压力脉动幅值也同步增大,而蜗壳螺旋段内监测点的压力脉动幅值逐渐减小。综合考虑适当地增大叶片包角可以减小离心泵的水力振动。     

基于POVMD和CAF的低转速齿轮箱故障诊断

针对低转速齿轮箱齿轮故障特征频率低、故障特征频率易被背景噪声淹没,使其难以准确提取的问题,提出了基于参数优化的变分模态分解(parameter optimization variational mode decomposition,简称POVMD)和循环自相关函数(cyclic autocorrelation function,简称CAF)结合的故障诊断方法。首先,通过POVMD对原始信号进行分解,选用余弦相似度度量选取敏感的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);其次,计算其循环自相关函数谱,获得包含调制特征的循环自相关函数谱切片;最后,使用Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)算法对切片解调,提取故障特征频率。同时将本方法与相关方法进行了对比分析,特征频率提取效果更加显著,仿真信号和实验数据分析验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于人工神经网络的柴油机失火故障诊断

车载诊断系统在诊断失火故障时,采用基于曲轴段角加速度和阈值规则相结合的方法,该方法在内燃机高速轻载运行时诊断单缸完全失火工况存在一定的局限性。通过对比分析失火和正常工况下曲轴瞬时转速的幅频和相频特征,提取不同谐次的幅值和相位信息,结合人工神经网络作为故障模式识别工具,得到了一种改善方法。通过台架实验,对此改善方法进行了单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火的故障诊断测试。结果表明,在实验条件下该方法可以有效识别不同的失火模式,并可在单缸失火模式下实现失火程度判别。同时,该方法通过少量工况数据训练神经网络,即可实现一定转速范围内的失火诊断,可行性强,可用于发动机失火故障在线诊断。     

基于不同影响因素下的矿用水环真空泵性能优化研究

利用FLUENT软件建立了水环真空泵的仿真模型,研究分析了不同运行参数和结构对水环真空泵运行性能的影响规律。结果发现:叶轮转速对性能影响比较显著,在吸气量达到实际使用要求的前提下,应该对叶轮转速进行控制以降低其功耗;圆弧形叶片形式和椭圆形泵壳形式有利于水环真空泵性能的提升,因此在实践应用中应该优先选用这些结构形式。