基于非支配遗传算法的自动化仓库动态货位优化

针对存有随机数量货物的机床零部件自动化立体仓库(AS/RS)中存在的货位规划难题,提出了一种基于动态的仓储模式与Pareto遗传算法的AS/RS货位优化方法。该方法以能耗最低和效率最高为基本原则规划库区和优化分配货架,完成货位编号和货品编号;以堆垛机行驶时间和货架稳定性为优化目标,建立货位多目标优化的数学模型;采用第二代非支配排序遗传算法得到动态货位优化的Pareto最优解。仿真实例计算结果表明,该方法使货物的出入库能量消耗、出入库效率以及货架的稳定性等指标得到较大改善。     

风电机组变桨距功率简化计算方法

以某风电机组变桨距系统为研究对象,介绍了变桨距所需驱动功率的简化计算方法。在变桨距力矩的计算中,忽略了桨叶绕其纵轴变桨产生的惯性力矩、桨叶重心偏离纵轴产生的力矩和弹性变形引起的力矩,仅考虑了桨叶离心力产生的变桨阻力矩、作用在桨叶上的空气动力变桨阻力矩和运动副摩擦阻力矩。该简化计算方法可以为变桨距驱动部件的选型提供参考。     

变桨轴承钢球/沟道接触载荷分布规律

工程实践表明,安装基础刚性、螺栓预紧力、安装表面平面度等各种因素对风力发电机变桨轴承的运行性能有显著影响,钢球/沟道接触载荷分布规律是研究转盘轴承运行性能、承载能力及寿命等的基础。讨论了一种用弹簧单元模拟钢球/沟道接触的有限元建模方法,并给出了应用实例,研究了安装基础刚性、螺栓预紧力、安装表面平面度等对变桨轴承钢球/沟道载荷分布规律的影响。     

安装角偏差引起的成形磨齿齿形误差分析

成形磨削加工中砂轮与齿轮相对位置的偏差会引起齿形误差。在研究成形磨齿机加工原理的基础上,通过VERICUT加工仿真分析了砂轮安装角偏差对加工后齿形精度的影响。首先,根据齿轮啮合原理,对安装角偏差引起的齿形误差进行了理论计算;其次,基于VERICUT软件平台,设计了完整的砂轮修整和磨齿加工仿真流程,并建立了精确的模型,得到齿形误差的仿真结果;最后,通过仿真结果与理论计算的对比,验证了齿形误差分析的合理性。     

基于ABAQUS的数控成形铣齿铣床床身结构的动态优化设计

床身是数控机床的重要基础部件,其结构设计是否合理将直接影响整个机床的动态特性。文中运用ABAQUS对某型数控铣齿机床床身进行模态分析,对比分析了圆形和方形两种不同的出砂孔形状对床身固有频率的影响,同时对床身内部横向、纵向筋板厚度以及床身壁厚的变化对床身动态特性的影响进行了分析,并以此结果为依据,在避免数控机床发生共振的前提下,以减轻床身的重量为优化目标,对原有机床进行结构优化,最终使得床身重量减轻了1.68t,满足优化目标,也为后续机床结构设计提供参考依据。     

势能法计算剥落故障齿轮时变啮合刚度

剥落故障发生时,齿轮啮合刚度变化引起的振动响应特征是实现齿轮故障诊断的重要依据。针对剥落故障对轮齿时变啮合刚度的影响,提出将势能法应用于计算剥落故障齿轮时变啮合刚度的模型。分析了故障长宽厚参数对其时变啮合刚度的影响,得出沿轴向的宽度参数对啮合刚度下降影响最为明显,厚度参数影响最小;通过势能法中5要素对比,分析出赫兹刚度和基体柔性变形刚度是影响剥落故障时变啮合刚度的关键因素,为快速求解故障刚度提供新途径。     

PCA和自相关包络分析在转盘轴承故障诊断中的应用

提出一种自相关降噪和主元分析(PCA)相结合的故障检测和诊断方法。首先采用自相关分析对正常运行状态的振动样本数据进行降噪,然后建立PCA模型,并通过T2和SPE统计量来区分正常和故障状态,最后采用Hilbert包络解调获取故障特征频率。转盘轴承加速寿命试验表明,该方法不但能较好地检测转盘轴承故障状况,而且可准确识别转盘轴承故障类型。     

四点接触球转盘轴承中几何参数对摩擦力矩的影响

介绍了四点接触球转盘轴承中产生摩擦的各个因素,在此基础上给出了球与沟道间摩擦力矩的理论计算公式,分析了初始接触角、沟曲率半径系数、钢球直径、游隙对四点接触球转盘轴承钢球与沟道间摩擦力矩的影响,认为四点接触球转盘轴承的初始接触角为50°～60°,沟曲率半径系数为0.53～0.54,游隙为-0.01～0.01mm,同时选择较小的钢球直径,有利于减小轴承的摩擦力矩,降低轴承的发热量,提高轴承的使用寿命。     

基于BP神经网络的铣齿切削功率计算方法研究

通过对物理样机的实验测量,借助MATLAB神经网络工具箱,将BP神经网络的理论和算法应用于铣齿功率建模的研究中。通过铣齿切削试验获取训练样本,对齿轮铣削功率的网络模型进行训练和测试。结果表明,人工神经网络能较准确地预测铣齿功率的大小,解决了传统经验公式误差较大的问题,为铣齿机床的传动设计提供了依据。     

基于等距映射和最小二乘支持向量机的转盘轴承故障识别方法

针对转盘轴承振动信号微弱,具有非线性、非平稳性的特点,提出将等距映射与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,提取转盘轴承振动信号多分形特征并进行特征重构;然后,通过等距映射方法对特征信息进行维数约简处理;最后,将处理后的特征向量输入最小二乘支持向量机模型中进行故障状态识别。某型号转盘轴承全寿命加速试验表明,与未进行降维处理相比,经等距映射降维处理后的识别精度提高了12%,证明了该方法的可行性和有效性。