圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究

为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解。采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性。该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。     

基于NcodeDesignlife的高铁牵引电机轴承疲劳寿命预测

针对高铁牵引电机轴承在工作过程中出现的疲劳剥落现象,通过有限元理论和疲劳分析理论相结合的方法对轴承进行了疲劳寿命预测。将轴承静力学仿真结果作为疲劳分析模型,轴承多体动力学仿真结果应力-时间历程为疲劳分析的载荷循环。使用Ncode Designlife疲劳分析软件对轴承进行了疲劳寿命预测,得到疲劳寿命云图及疲劳损伤云图,预测了轴承疲劳寿命。进行了轴承台架疲劳寿命试验,仿真结果与试验结果平均误差为7.5%,验证了仿真结果的合理性及准确性。     

支持向量机评定同轴度误差测量不确定度

针对目前评定同轴度误差测量不确定度过程复杂,且误差分布未知的情况下很难估计测量结果的概率分布及其不确定度的问题,以现有少量数据为基础,基于支持向量机法求取被测量数据的概率密度,并利用所得概率密度分布进行数值积分,计算其估值和标准不确定度。通过实验结果证明了在小样本数据的条件下,支持向量机法得到的样本的最佳估值和方差的准确度。最后以一个工程实例即机床芯轴的一段阶梯轴的同轴度误差为测量对象进行实测实验,评定其测量不确定度,并对比《测量不确定度表示指南》法、蒙特卡洛法的评定结果,验证了方法的可靠性及准确度。     

牵引电机轴承初始径向游隙的确定及修正寿命计算

在ROMAX中建立轴承-转子系统,根据轴承-转子基本参数及其承受不同振动加速度下得到轴承不同的工况和轴承游隙与寿命的关系。依据ISO16281修正参考额定寿命的计算公式,得到在不同工况下轴承的寿命,并考虑了配合及温度对轴承游隙影响。因此,依据配合及温度的影响,非驱动端初始径向游隙30~50μm,驱动端初始径向游隙45~75μm。     

圆度误差不确定度的PDF优化估计评定

针对现有工件圆度误差的不确定度评定国标方法不能兼顾简化计算和避免分布假设的问题,对以圆度误差评定为基础的不确定度评定新方法进行研究。首先,基于最小二乘拟合圆法进行误差评定。然后,利用最大熵原理结合粒子群算法求解圆度误差概率密度函数(PDF)的优化估值。最后,利用数值积分对圆度误差不确定度进行评定,并与测量不确定度表示指南(GUM)和蒙特卡罗法(MCM)进行对比验证。结果表明,PDF估计法可实现小样本数据、无分布假设下的圆度误差不确定度评定,算法收敛性好、估值稳定。     

轮毂轴承旋转弯曲疲劳寿命分析及可靠性评估

轮毂轴承的寿命和损伤是直接影响汽车寿命和安全性的重要因素之一.本文对第三代轮毂轴承的旋转弯曲疲劳寿命进行预测,首先应用ABAQUS进行动力学有限元仿真,其次用nCode寿命分析软件得出模型的寿命云图预其测疲劳寿命.然后用旋转弯曲疲劳试验机进行试验,分析试验数据,以此验证旋转弯曲疲劳寿命预测模型的可行性.最后,对试验结果进行可靠性分析,以可靠性函数图评估预测结果的可靠度.