大模数齿轮齿条副单齿啮合强度分析与实验验证

大模数齿轮齿条驱动式起升机构服役环境和运行工况复杂、系统组件之间的相互耦合性日益增强,在多齿-单齿-多齿交替的运行周期中,单齿啮合较多齿啮合承载应力更大,因此,需要对单齿啮合的强度和刚度变化进行分析,提高齿轮齿条副承载能力研究的准确性。以三峡升船机为研究对象,搭建立式齿轮齿条起升机构传动系统工况模拟实验台,研究其中6种工况,对齿轮齿条起升机构的接触强度和弯曲强度进行理论分析,使用有限元软件对单齿工作期间内的两种应力及刚度变化进行仿真分析,并与理论分析进行比较,最后通过实验验证理论与仿真的准确性,误差均在10%左右。仿真分析结果表明:各工况下单齿啮合刚度随着转角和载荷的增加而增大,强度的变化趋势与其一致。     

含非线性部件的船舶推进轴系自由振动解析

通过分析含非线性元件的扭转振动数学模型特点,建立单一质量点的非线性扭转振动方程,从而推导得到多自由度系统非线性扭转振动通用方程。研究谐波平衡法以及摄动法在求解非线性系统的优缺点,提出采用摄动-谐波法求解多自由度系统非线性振动方程,推导得到自由振动通用计算公式,为求解非线性多自由度系统自由振动提供了一定的理论指导和参考。     

小样本下滚动轴承故障的多源域迁移诊断方法

为了减小神经网络在机械设备故障预示与健康管理(PHM)过程中对大量完备数据的依赖,针对数据稀少情况下的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种多源域迁移学习方法。模型采用一维卷积神经网络(1D-CNN),以原始振动信号作为模型的输入,利用两个不同的源域数据依次对模型进行预训练,使用目标域数据对预训练模型进行微调,提高对目标域的识别精度。采用频询实验台实测数据及西储大学数据集,在目标域故障样本不足的情况下分别对模型的分类精度、训练速度、结果稳定性、多源域有效性进行验证,并与卷积神经网络(CNN)、迁移成分分析(TCA)、联合分布适配(JDA)、支持向量机(SVM)的诊断结果进行对比。实验结果表明,在故障数据稀少时,模型能达到较高的分类精度,在目标域样本数量不同的3种情况下,多源域迁移方法分类精度分别达到了97.71%、96.28%、94.18%,并且模型有着较快的收敛速度,较好的稳定性。     

大模数齿轮齿条起升机构模拟试验台动力学研究

大模数齿轮齿条驱动式起升工作平台属于典型低速重载装备,其模数往往超过了模数系列中所规定的标准值,这不仅对现有的设计理论、制造工艺及安装方法提出了新挑战,而且对其安全高效运行和可靠性保障提出了新要求.为了研究齿轮齿条传动副在复杂工况条件下的失效机理和动力学响应特性,揭示设备服役性能退化和可靠性演化规律,以三峡升船机为对象,搭建了一个立式齿轮齿条起升机构传动系统工况模拟试验台,利用三维软件对齿轮齿条传动副进行实体建模,利用有限元方法对其进行静力学强度分析,研究齿轮和齿条应力应变分布规律.以齿轮齿条起升机构的三维建模为基础,对不同工况下的齿轮齿条起升机构的啮合运动进行动力学响应特性分析,得到齿轮齿条啮合传动过程中的速度、加速度和接触力相互耦合作用及运动规律,采用以小推大的思想,为大模数齿轮齿条起升的故障诊断和运行健康评估提供必要的理论和实验依据.     

大模数齿轮齿条起升机构模拟试验台动力学研究

大模数齿轮齿条驱动式起升工作平台属于典型低速重载装备,其模数往往超过了模数系列中所规定的标准值,这不仅对现有的设计理论、制造工艺及安装方法提出了新挑战,而且对其安全高效运行和可靠性保障提出了新要求.为了研究齿轮齿条传动副在复杂工况条件下的失效机理和动力学响应特性,揭示设备服役性能退化和可靠性演化规律,以三峡升船机为对象,搭建了一个立式齿轮齿条起升机构传动系统工况模拟试验台,利用三维软件对齿轮齿条传动副进行实体建模,利用有限元方法对其进行静力学强度分析,研究齿轮和齿条应力应变分布规律.以齿轮齿条起升机构的三维建模为基础,对不同工况下的齿轮齿条起升机构的啮合运动进行动力学响应特性分析,得到齿轮齿条啮合传动过程中的速度、加速度和接触力相互耦合作用及运动规律,采用以小推大的思想,为大模数齿轮齿条起升的故障诊断和运行健康评估提供必要的理论和实验依据.     

深度学习在机械设备故障预测与健康管理中的研究综述

随着机械装备不断朝高速化、大型化、智能化方向发展,为了保障机械设备高效、安全、可靠运行,故障预测与健康管理(PHM)一直是工业领域研究的热点问题。机械装备的工作环境恶劣,工况复杂,多系统相互耦合,在长期服役过程中,其状态监测信息呈现出典型的"体量浩大、多源异构、生成快速、价值稀疏"的大数据4V特征。因此,"大数据"背景下的机械装备健康管理呈现出"三高"特点:(1)需要高容量的大数据存贮能力;(2)需要高效实时的数据处理能力;(3)需要高强的多源异构适应性。针对上述特点,亟需一种能够从海量数据中自适应提取故障特征并进行有效诊断、评估和预测的数据处理方法。深度学习理论作为机器学习的进一步发展,以强大的建模与数据处理能力,在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功,国内外诸多学者也将深度学习理论逐步引入到设备PHM当中,做了一些开拓性的工作。从深度学习在机械装备故障预测与健康管理应用中的基本流程入手,分析PHM深度神经网络的输入特征及其主要类型和特点,对比了PHM应用中常见的4类神经网络模型与其对应的模型训练算法,对深度学习在PHM应用的国内外研究进展进行了归纳总结,并展望了深度学习在PHM应用中的发展方向。     

大模数齿轮齿条起升机构模拟试验台动力学研究

大模数齿轮齿条驱动式起升工作平台属于典型低速重载装备,其模数往往超过了模数系列中所规定的标准值,这不仅对现有的设计理论、制造工艺及安装方法提出了新挑战,而且对其安全高效运行和可靠性保障提出了新要求.为了研究齿轮齿条传动副在复杂工况条件下的失效机理和动力学响应特性,揭示设备服役性能退化和可靠性演化规律,以三峡升船机为对象,搭建了一个立式齿轮齿条起升机构传动系统工况模拟试验台,利用三维软件对齿轮齿条传动副进行实体建模,利用有限元方法对其进行静力学强度分析,研究齿轮和齿条应力应变分布规律.以齿轮齿条起升机构的三维建模为基础,对不同工况下的齿轮齿条起升机构的啮合运动进行动力学响应特性分析,得到齿轮齿条啮合传动过程中的速度、加速度和接触力相互耦合作用及运动规律,采用以小推大的思想,为大模数齿轮齿条起升的故障诊断和运行健康评估提供必要的理论和实验依据.     

在役大型水工弧形闸门结构静强度与模态分析

为保证在役大型弧形闸门安全稳定运行，以葛洲坝工程水工弧形闸门为例，利用有限元分析软件，按设计水头对其进行静力学强度和模态分析，得出闸门最大应力集中点及变形情况，并根据自振频率、振型和最大变形位移判断闸门振动强弱。结果表明，闸门设计总水压力与理论计算偏差为4.7%,在5.0%误差控制范围内，弧形闸门整体最大应力为373.86 MPa、变形为12.938 mm,强度和刚度均能满足现行规范设计要求，面板底部存在局部应力集中，闸门整体振动变形量小于0.508 mm,振动强度不大，只有低阶频率出现在水流脉动压力的高能区，其发生共振的可能性小。