塑料合金高弹性联轴器试验台的开发研究

对塑料合金高弹性联轴器的综合性能试验台进行了设计，阐述试验台的设计要求、设计思想和结构特点，并介绍试验台的总体布局和组成部分；液压系统是试验台的核心部分，重点对液压系统进行设计及说明。     

乏油状态下准双曲面齿轮传动润滑机理分析

在工程实际中,准双曲面齿轮不可避免地因润滑剂供给不足导致乏油问题,鉴于此,综合考虑了啮合区接触几何、粗糙形貌、入口区供油量、啮合界面速度矢量任意性等因素,建立了乏油状态下准双曲面齿轮传动界面任意速度矢量润滑分析模型,开展了乏油分析模型结果与文献实验数据的对比研究,数值分析了不同入口区供油量条件下准双曲面齿轮传动界面啮入点、啮合中点和啮出点的油膜演变规律,探讨了转速对不同供油量条件下传动界面润滑性能的影响。结果表明：乏油分析模型结果与文献实验数据取得了良好的一致性;随着入口区供油量的减小,3个啮合点油膜厚度的差异逐渐减小,当供油量减小到某一值时,3个啮合位置的油膜厚度基本一致;在不同的供油量下,转速对润滑状态的影响较为显著,油膜厚度随着转速的增加而升高,但是,转速升高到某一值时,乏油条件下的油膜厚度值将趋于稳定,而充分供油条件下的油膜厚度值将会继续增大。     

材料填充对滤波减速器啮合力与润滑特性的影响

为提高滤波减速器寿命,设计在齿上开槽,并在槽内填充紫铜、硬铝合金、尼龙1010、丁晴橡胶的新型结构。建立了滤波减速器在不同位置啮合的有限元模型,计算了不同填充材料齿轮在不同啮合位置的啮合力。在此基础上建立了考虑齿面粗糙度的滤波减速器混合润滑模型,分析了转速对不同填充材料滤波减速器润滑特性的影响。有限元模型计算结果表明：材料填充可以增加滤波减速器轮齿啮合对数,有效减小啮合力,齿面最大接触力随着填充材料弹性模量的减小而减小。润滑计算结果表明,材料填充可以增大齿面间平均油膜厚度,有效提高滤波减速器润滑性能。在转速小于1 500 r/min时,通过材料填充可以降低接触面积比,转速大于1 500 r/min时,材料填充对接触面积比的影响不明显;在啮入啮出点时,转速大于1 500 r/min时,材料填充可以降低滤波减速器齿面最大接触应力,转速小于1 500 r/min时,最大接触应力随填充材料弹性模量的变化规律不明显;节点啮合时,丁晴橡胶和尼龙1010可以显著降低齿面最大接触应力。     

双圆弧谐波减速器共轭啮合区混合润滑分析

为了给轮齿啮合区的加速寿命试验提供理论依据,更好地指导产品优化设计,以某型号谐波减速器为分析对象,基于包络理论求出柔轮与刚轮的齿廓方程,分析了啮合点的曲率半径、卷吸速度以及啮合区受载情况,综合考虑啮合区的宏观几何、真实表面粗糙度等因素,建立了柔轮与刚轮啮合区的混合润滑模型,通过分析润滑区膜厚比、摩擦因数等参数,定量研究了转速和温度对润滑性能的影响.结果表明:转速越高,平均油膜厚度和膜厚比越大,接触载荷比和接触面积比越小,润滑性能越好.当转速高于2 200 r/min时,啮合区由边界润滑变为混合润滑,接触载荷比和接触面积比较50 r/min时减小90%以上,摩擦因数减小一半以上,将转速控制在2 200 r/min以上有利于改善润滑状况;随着啮合区温度的升高,平均油膜厚度和膜厚比逐渐减小,接触载荷比和接触面积比逐渐增大,润滑状况逐渐变差.温度为60℃时,摩擦因数较10℃增加一倍以上,接触载荷比和接触面积比增加一倍以上,需严格控制谐波减速器工作温度在60℃以下.     

双圆弧谐波齿轮传动柔轮齿廓参数的优化设计

“双共轭”啮合区间对提高双圆弧谐波齿轮传动扭转刚度和传动精度有重要作用,提出一种增大“双共轭”啮合区间的方法。综合利用分段函数和啮合不变矩阵建立柔轮齿廓弧长参数方程和理论啮合方程,可有效简化谐波传动理论共轭齿廓的求解过程。基于此,以缩小共轭齿廓间差异为目标建立优化目标函数,对柔轮齿廓分别以公切线倾角、公切线纵向长度和凹圆弧齿廓半径为自变量进行单参数及多参数优化设计。研究结果表明,该优化设计方法可实现柔轮齿廓参数的合理选择,保证谐波传动“双共轭”运动的精度。     

基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断

为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。     

基于量子加权长短时记忆神经网络的状态退化趋势预测

提出基于量子加权长短时记忆神经网络(QWLSTMNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用小波包能量熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入QWLSTMNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在QWLSTMNN中,将输入层权值量子位扩展到隐层以获取额外的梯度信息;利用隐层权值量子位的反馈信息以获取输入序列的全部记忆,改善了原长短时记忆神经网络(LSTMNN)的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度;另外,采用新型的基于量子相移门和量子梯度下降法的学习算法以实现QWLSTMNN的网络量子参数(即权值量子位和活性值量子位)的快速更新,提高了网络收敛速度,使所提出的预测方法具有较高的计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。     

基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

超高分子量聚乙烯塑料轴承设计研究

超高分子量聚乙烯具有优异的物理和机械性能,其机械强度高、硬度大、摩擦系数低、尤其耐磨性能极佳,在所有工程塑料中名列前茅。因而用超高分子量聚乙烯替代金属作为轴承材料,其应用前景必定十分广阔。在分析材料性能的基础上,对超高分子量聚乙烯塑料轴承设计原理进行了研究,为工业化生产提供理论依据。     

水润滑塑料合金轴承润滑机理研究

水由于粘度极小而很难形成流体动压润滑，而非刚性轴承--塑料合金轴承却以水作为润滑介质。本文应用流体力学理论推导了水润滑塑料合金轴承的雷诺方程，研究了该轴承润滑机理的基础理论。