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1.
结合已有卷边设备的生产工艺和特点,研发了国内首台50型螺旋式钢板仓卷边设备,并完成了4次样机调试试验.分析了新型卷边设备关键机构的工作原理,对下轧辊调节机构进行了力学计算分析,完成了卷边孔型设计.利用显示动力学软件数值模拟了5 mm钢板的冷弯成形(卷边)过程,分析了成形过程中的等效应力和等效塑性应变.通过4次样机调试试验,将调试结果与模拟结果对比.结果 表明,折弯5 mm钢板比折弯3 mm的钢板力载荷大很多,有必要研发新型的卷边设备;卷边设备的后3个工位的应力峰值比前3个工位大,其中工位6应力峰值最大;文中的卷边孔型设计合理;卷边过程的模拟结果与试验结果一致. 相似文献
2.
研究辊速差对连铸连轧7075铝板显微组织、织构及力学性能的影响。采用3种不同上辊/下辊转速比(ω/ω0,ω为上辊转速,ω0为下辊转速)1:1、1:1.2及1:1.4进行多次试验。结果显示,在最大辊速差条件下(ω/ω0=1:1.4),7075铝板在轧制方向的屈服强度和极限抗拉强度分别提高41.5%和21.9%。此外,当辊速比ω/ω0为1:1.4时,成品轧制板的平均晶粒尺寸减小36%,横剖面平均硬度增加约9.2%。织构研究结果显示,辊速差越大,成品各向同性及硬度越大。然而,采用不同辊速度的连铸连轧会导致变形板伸长率降低约6%。 相似文献
5.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
6.
针对倾斜角影响下磁悬浮双转子系统的转子振动问题,建立系统10 自由度力学模型,并推导系统的微分方程。通过MATLAB仿真软件中四阶龙格库塔法对系统微分方程进行求解,研究表明转速比和倾斜角的增大均会增大转子到达平衡位置的偏移距离,不同的是,前者会使转子的轴心轨迹变得更为复杂,而后者会增大转子的最大振动幅值。从非线性角度分析发现,转速比的增大会降低转子进入混沌运动的转速,降低系统的稳定性,而倾斜角的存在会使系统产生复杂的运动状态,但倾斜角的增大对系统的稳定性无影响。研究结果可以为磁悬浮双转子系统的设计提供一定的理论指导。 相似文献
7.
8.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
9.
蹇锡高带领团队获得的30余项发明专利中,有两项专利被评为世界华人重大科技成果。他们研发的抽油杆扶正器已在辽河油田、松原油田、克拉玛依油田等广泛投入使用;研发的航空发动机推动器高速止推轴承拥有高耐磨、长寿命的特点,而且重量仅为现用轴承的五分之一. 相似文献
10.
为了提升大型载货车、专用车用变速箱分离机构分离性能,满足大离合器盘分离需求,设计出一种分离机构.该机构通过机械原理实现放大输入端推力来满足离合器摩擦片分离.该分离机构结构简单、成本低廉,值得推广. 相似文献