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2.
现行塔脚板底板厚度规范表达式中没有包含劲板尺寸变化的效应,但塔脚板劲板的尺寸变化对底板力传递和力分配有较大影响。通过有限元数值仿真,寻找塔脚板劲板的长度、厚度、高度与底板地脚螺栓拉力向靴板和向劲板传递力的分配比,给出底板和靴板连接处最大弯矩随劲板尺寸变化的规律。对有限元数值仿真计算结果作无量纲化和回归处理,推导出包含塔脚板劲板尺寸效应的底板厚度设计表达式,该表达式的形式是在现行规范表达式前乘以包含劲板尺寸效应的函数。考虑劲板尺寸效应的底板厚度设计表达式与本文的试验结果相吻合,对工程中塔脚板的设计和应用具有指导意义。 相似文献
3.
在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征,导致对轴承的故障诊断准确率不高,针对这一问题,提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先,采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪,消除了部分的随机噪声;然后,主要通过改进相空间矩阵重构方式,对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪,并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法,利用峭度对一维信号提取方案进行了优化,并对其完成了降噪;最后,通过提取了10个有效特征,结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验,分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响,并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明:采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声,使其故障特征频率更为明显;支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。 相似文献
4.
6.
针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。 相似文献
9.
10.