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1.
双圆弧谐波减速器共轭啮合区混合润滑分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
为研究混合润滑状态下齿轮的接触刚度,提出了一种计算齿轮接触刚度的方法。首先计算出齿轮啮合过程中运动参数和受力情况,然后采用混合弹流润滑方法求解得到不同时刻粗糙齿面啮合处的膜厚与压力分布,将结果代入接触刚度计算式,得到不同时刻齿轮啮合的接触刚度。讨论了不同工况对齿轮啮合接触刚度的影响,并将光滑表面接触刚度与粗糙表面接触刚度进行了对比。结果表明:转速和载荷对接触刚度影响很大,速度越快,接触刚度越小;载荷越大,接触刚度越大。  相似文献   
4.
建立了考虑轴向往复运动以及轴颈偏斜的人字槽滑动轴承混合润滑(Mixed-EHL)数值模型。通过瞬态平均雷诺方程求解了考虑表面粗糙度效应的油膜压力,通过影响系数法求得轴瓦内表面弹性变形,而界面接触压力则由Lee-Ren粗糙峰接触模型求得。通过数值模拟得到了承载力、接触载荷比、摩擦因数等参数随时间的变化规律,并研究了往复运动间距及偏斜角对混合润滑性能的影响。研究表明:油膜力与轴向速度呈同相变化,接触载荷与轴向速度呈反相变化;随运动间距的增大,滑动轴承在反向运动历程中的承载能力和润滑性能显著降低;偏斜角增大会降低轴承的混合润滑性能以及承载能力。  相似文献   
5.
以谐波传动中凸轮轮廓曲线为共轭齿廓形成的原始驱动参数,基于运动轨迹映射与共轭方程,提出了共轭参数驱动的谐波传动齿廓设计方法。对非共轭参数驱动与共轭参数驱动设计方法设计的共轭齿廓进行了啮合特性对比分析,研究了凸轮径向变形量系数和凸轮形式对谐波传动啮合与接触特性的影响规律。结果表明:共轭参数驱动的齿廓设计方法无须参数调整便可同时实现二次共轭和两点共轭,并且不会出现无解;凸轮径向变形量系数的减小可增大啮合区间与啮入区的啮合侧隙,并使齿面接触的综合曲率半径减小;凸轮形式虽然对啮合区间影响较小,但是对啮合侧隙和综合曲率半径影响较大,选取凸轮形式及结构参数时应综合考虑对谐波传动啮合、接触与润滑特性的影响。  相似文献   
6.
针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。  相似文献   
7.
乏油状态下准双曲面齿轮传动润滑机理分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
8.
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。  相似文献   
9.
材料填充对滤波减速器啮合力与润滑特性的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   
10.
石珍  王家序  肖科  李俊阳  官浩 《振动与冲击》2014,33(20):133-139
对某少齿差行星减速器建立耦合多体动力学虚拟样机模型,利用动态关联法对虚拟样机模型进行验证其准确性;分析减速器在多种工况下等效应力及振动响应,测试减速器振动特性。结果表明,转速提高对减速器等效应力影响不大,但偏心轴的偏心运动越明显,加大对轮齿啮合冲击,使减速器振动加剧、冲击幅值增大。仿真分析结果与实验结果基本吻合。  相似文献   
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