圆柱面过盈连接的力学特性及设计方法

传统的圆柱面过盈连接设计将结合直径、结合宽度等因素视为定量,并且忽略边缘效应所引起的应力集中。为解决此问题,更好地研究圆柱面过盈连接的力学特性,寻求更合理的设计方法,结合有限元法和BP神经网络各自的优势,以ABAQUS为工具分析圆柱面过盈连接接触面的应力特性及结合直径、结合宽度、包容件外径及过盈量等因素对它的影响,将通过分析得到的大量接触边缘最大应力作为神经网络的训练样本,建立接触边缘最大应力的BP神经网络模型。将接触面应力的各种影响因素视为可调变量,结合接触边缘最大应力的BP神经网络模型,提出一种以接触边缘最大应力为优化目标的圆柱面过盈连接设计的BP神经网络动态调整算法。通过实例分析,表明该算法比传统的设计方法更为合理。     

客车空调钣金框架断裂分析及改进设计

针对某公司客车空调钣金框架发生断裂失效情况,运用Pro/Engineer建立了框架3D模型,并通过有限元软件ANSYS对其进行应力分析,找出了最大应力和应力集中位置。有限元分析的最大应力位置和应力集中位置和实际发生断裂的位置完全一样。在此基础上对断裂框架提出了改进设计方案,改进后的框架其最大应力较原有框架的最大应力有大幅度降低,同时解决了断裂位置的应力集中问题。在实验室振动台对改进后的框架进行振动测试,测试结果表明,改进后的框架没有发生断裂情况。     

电动汽车电池箱结构强度的有限元分析及其改进设计

以软件Ansys/Workbench为分析平台和利用有限元分析方法,针对某企业现有的某型号电动汽车电池箱结构,计算颠簸路面上急刹车和急拐弯两种工况下的电池箱的强度,并将某一节点等效应力值的有限元分析结果和理论计算结果进行对比,验证有限元分析模型的正确性。根据有限元分析结果,局部产生应力集中现象,整体应力有改进设计的余量,对结构应力集中处进行改进设计。利用软件Ansys/Workbench就该箱体各部件尺寸参数对箱体最大等效应力和重量的灵敏度进行分析,根据灵敏度分析结果选择设计变量,以箱体构件的最大应力为状态变量,以箱体总质量为目标函数,对该箱体进行轻量化处理。     

不同圆角半径对三通应力集中区域影响的量化分析

三通作为电厂管道的关键部件,在使用过程中经常出现开裂的现象.基于有限元软件,利用图像方法对不同圆角半径三通管件的应力集中区域进行分析.通过图像处理手段对异径三通的应力集中区域进行提取,并对不同圆角半径三通管件的局部最大等效应力、应力集中系数、应力集中区域的应力点分布以及应力集中区域的体积、表面积、厚度、长、宽进行量化分...     

注塑机合模装置连杆过渡结构设计分析

针对注塑机双曲肘内翻式合模装置十字头连杆过渡结构应力集中现象和出现断裂问题,以双曲肘内翻式合模装置为研究对象进行分析,研究并提出了一种采用曲面过渡的设计方法。对合模装置十字头连杆进行了动力学、静力学仿真分析表明过渡处应力集中明显,超出安全系数1.5的许用应力值,是导致十字头连杆断裂的原因。根据圆过渡设计方法中的半径和出现最大应力值位置的关系,提出了一种过渡曲线方程,以该曲线构造过渡曲面,降低过渡结构最大应力值。通过与圆过渡设计方法和楔形面过渡设计方法对比,研究结果表明,该方法对降低过渡处最大应力值具有有效性。     

重型自卸车车架结构强度分析与改进研究

针对TY型自卸车车架结构设计是否合理的问题,将有限元分析方法应用到车架结构强度分析中。首先对车架模型做了合理的简化,建立了基于Hypermesh的车架结构有限元模型,并分析了弯曲、扭转和举升等多种工况下车架的应力情况;针对举升工况下车架第四横梁区域应力集中现象,提出了相应的车架结构改进方案;将第4横梁及其上连接板高度相应的加高,重新布局该处的螺栓孔,并对改进后的方案进行了强度校核。研究结果表明:改进后举升瞬间车架的最大应力减小了71.8 MPa,举升45°工况下车架的最大应力减小了55.2 MPa,弯曲工况和扭转工况下车架最大应力也有不同程度地降低,避免了该区域的应力集中现象,验证了该改进方案的有效性,为后续车架结构的改进提供了参考依据。     

单闸板防喷器主壳体的有限元分析及结构优化

利用Ansys有限元分析软件对2SFZ14—21手动扁式单闸板试油防喷器的主壳体在额定工作压力和强度试验条件下进行了分析,得出了构件在受载后的应力分布及危险点,在分析的基础上对构件的几何结构进行了两次改进及优化,消除了构件上的应力集中点,降低了最大应力值,保证了设备的可靠性和安全性。     

技术文摘

注塑机合模装置连秆过渡结构设计分析简 【摘要】：针对注塑机双曲肘内翻式合模装置十字头连杆过渡结构应力集中现象和出现断裂问题，以双曲肘内翻式合模装置为研究对象进行分析，研究并提出了一种采用曲面过渡的设计方法。对合模装置十字头连杆进行了动力学、静力学仿真分析表明过渡处应力集中明显，超出安全系数1．5的许用应力值，是导致十字头连杆断裂的原因。根据圆过渡设计方法中的半径和出现最大应力值位置的关系，提出了一种过渡曲线方程，以该曲线构造过渡曲面，降低过渡结构最大应力值。通过与圆过渡设计方法和楔形面过渡设计方法对比，研究结果表明，该方法对降低过渡处最大应力值具有有效性。     

内压作用下波纹换热管应力分析

用有限元法和实验应力分析法对波纹换热管在内压作用下的应力分布规律进行探讨。结果表明，光管加工成波纹换热管后，在波峰过渡处与波谷过渡处均产生了较严重的应力集中现象，最大应力出现在波谷过渡处附近，比相应条件下光管中的应力大许多，且在管的厚度方向有应力梯度存在。通过分析指出影响波纹管上最大应力强度值的因素，并得出最大应力强度值最小时的优化波形。     

某型侧面起重机结构件应力集中问题分析及改进

根据某型侧面起重机结构应力测试结果可知,某结构件存在局部应力集中问题,结构件局部应力值超出结构件材料的需用应力,需要进行分析及改进。提出改进措施,并结合有限元方法对改进后的侧面起重机进行了受力分析,经过试验测试证明,局部应力集中问题得到了解决。     

模具钢铣削中刀具磨损的试验研究

以面铣刀刀片磨损为研究对象,结合类神经网络系统建构高速数控铣削加工的预测模型。以加工参数为模型输入条件,刀腹磨耗为输出条件。采用多因素试验方法,选择切削速度、进给速度、切削深度三个试验参数,利用直交表式的试验计划法设计试验点。依照试验点铣削工件后再测量刀具加工后的刀腹磨耗量,进而求得倒传递网络所需的36组训练范例与11组验证数据。刀腹磨耗预测模式是利用类神经网络中的倒传递网络原理,以田口法求得倒传递网络参数的最优值。试验结果显示,刀腹磨耗随着切削速度、进给速度、切削深度增加而上升。铣削模具钢后,刀具磨耗预测值的平均误差为4.72%,最大误差为11.43%,最小误差为0.31%。整体而言,类神经网络对于铣削加工可进行有效预测。     

GRNN-PSO视角下的网络安全势态预测研究

网络安全态势预测是属于网络安全态势最为关键构成部分之一,在对网络安全预防制订决策面发挥着非常重要作用。针对网络安全态势预测存在误差等方面问题,本文提出一种GRNN-PSO(改进广义回归神经网络)预测方法,其目的就是使得网络安全态势预估的精准度得到改善。运用时间窗口移动的方法,将各个离散时间监测点的网络安全态势值形成部分线性相关的多元回归数据序列,把它可以看作为样本集录进改进广义回归神经网络中再进行训练,从而形成相关预测模型。在改进广义回归神经网络对其进行训练之中,运用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优培训参数,使得选择广义回归神经网络训练参数等方面难题得到解决,最后通过对传统预测方法与改进过的广义回归神经网络预测方法进行相关实验,实验结果体现了前者比后者的方法具有更佳的性能。     

基于ANSYS车辆铲斗举升机构结构优化分析

铲斗举升机构是保证货物装卸顺利进行的最重要单元,受力情况复杂.针对车辆的铲斗举升机构进行优化设计,根据机构的结构特点进行力学假设,对模型进行简化,获取受力情况特点,在此基础上对系统各主要单元的受力进行分析;基于有限单元法对系统各部分进行建模,以受力分析结果作为加载条件,分析三种典型工况下各部分的应力分布,获取应力最大点...     

A vision system for surface roughness assessment using neural networks

In this study we use machine vision to assess surface roughness of machined parts produced by the shaping and milling processes. Machine vision allows for the assessment of surface roughness without touching or scratching the surface, and provides the flexibility for inspecting parts without fixing them in a precise position. The quantitative measures of surface roughness are extracted in the spatial frequency domain using a two-dimensional Fourier transform. Two artificial neural networks, which take roughness features as the input, are developed to determine the surface roughness. The first network is for test parts placed in a fixed orientation, which minimises the deviation of roughness measures. The second network is for test parts placed in random orientations, which gives maximum flexibility for inspection tasks. Experimental results have shown that the proposed roughness features and neural networks are efficient and effective for automated classification of surface roughness.     

The stress and strain concentrations of out-of-plane bending plate containing a circular hole

The elastic stress and strain fields of a finite thickness plate containing a circular hole subjected to out-of-plane bending are systematically investigated using the finite element method. It is found that the stress and strain concentration factors of the finite thickness plate are different except at the notch root of the free surface even if the plate is in elasticity state. The through-thickness distributions of strain components are not linear with the distance from the mid-plane in the stress concentration region. The nonlinearity of these distributions is very severe near the free surface especially in thick plate. The Euler-Bernoulli hypothesis and Kane-Mindlin's plate theory may not be reasonable to be used in the stress concentration region especially near the free surface. The maximum stress and strain do not always occur on the free surface and their locations depend on the moment ratio and the plate thickness. The maximum stress and strain concentration factors occur on the free surface only in thin plates of small moment ratio. The differences between the maximum value and surface value of stress concentration factor increase with the plate thickness and the moment ratio. This relation of strain concentration factor is similar to the one of stress concentration factor. But the difference magnitude of stress concentration factor is larger than that of strain concentration factor in same plate.     

可调对比度目标源装置中对比度的标定

搭建了可调对比度目标源装置,研究了图像对比度和光学对比度的关系,提出了用改进的BP神经网络标定对比度的方法.首先,设计了用于对比度标定的BP神经网络模型.然后,利用LM( Levenberg-Marquardt)算法结合缩放法改进神经网络以提高其收敛速度及泛化能力.最后,通过可调对比度目标源装置实验平台,由测量的辐照度得出了对应的图像对比度数据,使该装置可以通过调节辐照度实时获得规定的对比度.与传统BP神经网络方法相比,改进后的BP神经网络收敛速度快,泛化能力强.标定精度比经典BP算法提高了100倍,比最速下降法提高了10倍.训练次数仅需2 876次时,对比度的标定值与目标值的误差最大值是0.01％,训练均方误差收敛为0.000 459 441,测试误差收敛为0.000 467 003,满足了对检验装置中对比度标定的需要.     

磁记忆二维检测的研究与工程应用

磁记忆检测作为早期诊断的新兴技术已受到国内外无损检测界广泛关注,但现有的磁记忆检测技术主要以单一方向上的漏磁场信号(法向分量)来进行判断,没有充分利用磁记忆检测信号的全部信息,容易出现漏检、误检等问题。针对该项检测技术的不足,介绍一种将磁记忆检测信号法向分量存在过零点和切向分量存在极大值的特征曲线联合应用的二维检测方法。该方法同时采集法向和切向的磁记忆信号,利用矢量合成法获取切向最大值,然后求取法向、切向分量一阶微分后合成的李萨如图,利用李萨如图的面积对应力状态进行分析,并将自主研制的磁记忆二维仪器应用到工程实践中。实践证明,该二维系统及检测方法能高效地对应力集中进行判定,可望成为实现磁记忆检测定量分析的新方法。     

基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法的研究

神经网络是一种具有非线性映射能力强以及自学习、自组织、自适应等优点的智能方法,非常适合于滚动轴承的故障诊断。针对滚动轴承是机械设备重要的易损零件之一,大约有30%的故障是由轴承损坏引起的,提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有良好的效果和应用价值,并可方便地推广到其他类似的诊断领域。     

周向磁巴克豪森噪声分布及平面应力测量

磁巴克豪森噪声对应力非常敏感,是一种操作便捷、检测灵敏度高、重复性好的原位无损应力测量技术,在残余应力测定、零部件应力集中区评价、结构承载应力评估中有广阔的应用前景。工程中铁磁性材料表面平面应力测量时最大主应力及其方向测量是一项亟待解决的难题,提出了一种基于周向磁巴克豪森噪声分布的平面应力测量方法,建立了求解平面应力张量的模型,实现了测量点任意方向的正应力和剪应力解调。实验验证了该方法的有效性,测量结果表明,当主应力大于50 MPa时,实测的最大主应力方向偏差为10°,最大正应力偏差为5 MPa,最大剪应力偏差为6 MPa,具有较高的测量准确度。