1580mm热连轧F2轧机集油盒连接销失效分析

针对某钢厂1 580 mm热连轧F2轧机在轧制薄板时弧形齿接轴的集油盒连接销多次失效问题,对F2轧机传动系统及辊系进行了多次现场测试,并对测试信号进行时域和频域分析。建立了包括主传动系统、辊系、机架等轧机整体的三维有限元模型,针对其振动固有频率进行仿真计算,计算结果与测试结果基本一致,可确定轧机机组发生了共振,且优势频率对应的最大振动位移均出现在齿轮箱侧集油盒处,为进一步分析轧机振动特性及原因提供有效参考。     

飞剪齿轮箱非线性有限元分析

针对某轧钢厂棒材曲柄飞剪齿轮箱焊接处产生的裂纹问题,采用有限元法进行计算。建立了箱体的整体装配模型,计算出10个轴承孔处的受力大小和方向,按正弦规律施加在轴承孔内表面;同时在各实际接触部位设置接触单元,并考虑螺栓的预紧力,对箱体进行机械应力计算。计算结果表明箱体整体静强度满足要求,正常工作时不会产生疲劳开裂,开裂原因需进一步分析箱体的动态杼『生确定。     

1580热连轧机F2机架与传动系统固有振动特性研究

国内某厂1580热连轧机在轧制1.8mm薄规格带钢时,F2主传动系统发生剧烈振动现象,导致弧形齿接轴集油环连杆断裂;为了分析轧机振动特性,建立F2轧机主传动系统和轧机机架等零部件有限元模型,以节点耦合的方式模拟轧机内部各零部件之间的连接关系,进行有限元模态分析;计算结果与测试所得典型振动信号的优势频率对比分析可知,计算结果与测试结果较为相符,且下接轴自激振动阶段表现出明显的拍振特征,工作辊和机架等测点也具有扭矩自激振动阶段优势频率和拍振特征,为进一步分析轧机振动特性及原因提供有效参考。     

CSP生产线F3轧机振动有限元模态分析

国内某钢厂CSP生产线生产2.0mm带钢时F3轧机出现异常振动.为查找振动原因,对其进行三维建模,并由此建立轧机整体有限元模型,通过节点耦合方式实现内部联接,得到轧机前15阶固有频率和振型.分析结果对轧机的设计与分析有一定的参考价值.     

基于多层前向神经网络辩识电液伺服系统模型

建立了一种辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了多层前向神经网络辩识非线性系统的辩识算法和结构,利用辩识实验获得的过程输入／输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明：神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。     

80 MN水压机下梁有限元分析

针对某公司80MN水压机下梁出现的成旧性裂纹状况,对整个下梁在有无裂纹两种状态下应力场进行有限元建模与分析,计算结果为应急预案的制定提供科学依据。     

非线性状态空间方法辨识电液伺服控制系统

针对回归神经网络辨识和建立非线性动态系统模型的问题,研究非线性状态空间描述的回归神经网络数学模型。讨论极小均方误差网络训练收敛准则,通过研究Kalman 滤波估计公式中的随机变量,提出一种参数增广的回归神经网络非线性状态方程,无导数的Kalman滤波器用于增广参数估计,人工白噪声强迫网络学习,更新网络权值,避免了扩展Kalman滤波器计算Jacobian信息和基于递度学习算法收敛慢的问题。在电液伺服系统辨识建模的应用中表明,回归神经网络较好地跟踪了液压油缸压力变化,与扩展Kalman滤波估计学习算法相比,新的算法具有较快的收敛和精度。