镐形截齿截割参数及几何参数研究

 摘要：基于镐形截齿拉坏破岩模型,在考虑岩石性质的情况下推导出了镐形截齿合金头的理论长度和最佳截槽间距的表达式,并推导出了考虑破岩摩擦力情况下的镐形截齿破岩截割阻力的表达式,经计算与相关研究结果基本一致,且计算精度有所提高,分析表明摩擦力对截割阻力有一定的影响。这些对镐形截齿和采掘机械工作机构的设计选型具有理论指导意义。     

基于ANSYS的采煤机镐形截齿截割动态分析

主要借助ANSYS软件中的LS-DYNA模块,对采煤机截齿截割煤层作业过程构建三维有限元模型,通过对镐形截齿割煤过程的动态分析,得到截齿能量、速度等参数的时间历程曲线,并对截齿安装调度对割煤效率的影响进行分析,得到割煤效率最高的截齿安装角度,为优化采煤机截齿设计提供参考。     

镐形截齿破煤截割力的计算及影响因素分析

根据煤岩体的抗压强度，给出了镐形截齿破煤过程中截割力的计算公式。煤岩截割试验结果证明了截割力公式基本正确，在此基础上对破煤过程中镐形截齿截割力的影响因素进行了分析。     

采煤机镐形截齿截割力模拟

利用LS-DYNA对采煤机镐形截齿的截割过程进行了模拟,在给定不同的截割速度的情况下,得到了截割力3个方向分力的变化规律。模拟结果表明:在截割过程中随着截割速度的增大,截割阻力、牵引阻力和侧向力的平均值表现出不规则的变化趋势。     

截割参数对镐型截齿截割比能耗的影响

为了研究相关截割参数对截割比能耗的影响,基于直线截割试验装置,在不同截割角条件下,使用5种不同锥角的镐形截齿对一种砂岩进行截割试验,研究了相关角度参数对截割力和比能耗的影响;在截割角为55°时,使用锥角80°的截齿,在不同截割厚度和截线距条件下进行截割试验,探讨了截割厚度和截线距对截割力和截割比能耗的影响。试验结果表明,清理角对截割力和截割比能耗有显著的影响,当清理角过小时,截齿与岩石之间产生严重的摩擦使截割力明显较大,从而使截割比能耗较大。当清理角小于等于10°时,平均截割力随截齿锥角的增大呈线性增大,随前角的增大呈线性减小,此时截割比能耗明显小于清理角大于10°时的截割比能耗,但锥角和前角对截割比能耗未见明显的影响趋势。平均截割力随截割厚度和截线距的增大呈线性增大。截割比能耗随截割厚度的增大呈幂函数减小。截线距与截割厚度的比值存在一个最优值使截割比能耗最小,此时截割比能耗相对无截槽影响时约降低65.1%。截线距与截割厚度比值的最优值为2或3,且该比值不受截割厚度和截线距的影响。这些结论对镐型截齿工作角度的设计及采掘机械工作机构截齿布置有重要的指导意义。     

镐形截齿截割磨损研究

为了研究镐形截齿截割夹矸煤岩时截齿磨损的关键因素,对镐形截齿磨损形式进行分析,得出镐形截齿截割夹矸煤岩的磨损机制,根据夹矸煤岩的物理特性配制试验煤样,通过对镐形截齿结构的分析,并在牛头刨床上进行镐形截齿截割试验。试验结果表明,镐形截齿截割夹矸煤岩时齿身上部磨损较剧烈,有明显的磨损划痕,且划痕偏向基本一致,合金头一侧有大块崩落,其余部分有可见裂纹。试验得出镐形截齿截割夹矸煤岩的磨损特性,对镐形截齿的设计及应用具有指导意义。     

基于ABAQUS模拟镐形截齿截割脆性煤岩

根据镐形截齿截割煤岩工况,利用ABAQUS软件的动力学显式有限元方法对镐形截齿的动态截割煤岩过程进行了数值模拟。动态模拟分析了镐形截齿在截割煤岩过程中的应力分布、三向力、煤岩应力场及其断裂路径等。模拟结果表明镐形截齿的应力及三向力突变主要与块状煤岩的脆性崩裂有关,截割面的块状煤岩崩裂路径与水平面夹角近似30°,与截割方向垂直平面的煤岩破裂路径呈抛物线形。     

基于PFC3D的镐形截齿截割煤层的离散元分析

截齿作为与煤岩直接作用的刀具,其截割性能优劣直接影响着采掘装备的工作效率,其受力形式较为复杂。采用离散元分析软件PFC3D模拟镐型截齿的破煤过程,旨在研究镐型截齿的受力形式,以及镐形截齿的受力大小与煤层截割厚度的关系,为后续采掘装备截割性能的研究提供依据。     

基于EDEM截齿自旋转性能研究

为了研究镐形截齿的自旋转性能,针对普通镐形截齿和肋式镐形截齿进行了离散元仿真。通过在SolidWorks三维制图软件中对2种镐形截齿进行了建模,利用EDEM仿真软件对被截割的煤岩体进行了建模和参数设置,对2种截齿进行了截割煤岩体的仿真,通过分析截割过程中的切屑流出情况、截割过程中颗粒的流向以及截割过程中的受力情况,结果表明肋式镐形截齿的自旋转性能优于普通镐形截齿。     

采煤机镐形齿与刀形齿截割力试验分析

为分析镐形齿与刀形齿的截割力的关系 ,自制试验台并建立试验测试系统 ,通过对试验数据、理论的分析获得镐形齿的数学模型。     

基于神经网络的磨料水射流切割工艺参数智能选择

磨料水射流切割中影响切割深度的因素很多,各工艺参数的选择和合理搭配对切割效果有很大影响,并且难以用精确的数学模型来描述。建立了基于BP神经网络的磨料水射流切割工艺参数智能选择模型,该模型可以映射出切割深度与切割工艺参数之间的关系,并通过多次学习训练达到了较高的精度和较快的收敛速度。     

磨料水射流切割深度的神经网络模型

在磨料水射流切割混凝土实验基础上,应用BP人工神经网络理论,建立了基于射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度等射流参数的磨料水射流切割深度模型,通过模型预测结果与实验结果的比较,验证模型具有一定的精度,为实际的运用和进一步研究提供了参考。     

基于人工神经网络的爆破震动速度峰值的预报

介绍了BP神经网络知识，建立了三层BP神经网络模型，并将此模型应用于爆破震动速度峰值的预测，并将其预测值与常规方法的预测值进行了比较。     

基于人工神经网络系统的选矿指导子模块的构建

由于影响选矿流程及选矿指标的因素较多,且因果关系往往呈非线性关系,使传统的数学建模方法难以利用。本文基于矿物工艺矿物学参数实现计算机自动识别和初步计算的基础上,提出了建立基于BP神经网络的选矿指导专家系统来解决这一问题,对选矿子模块进行了构建。重点研究了5个重要环节:子模块的基本结构、基本感知单元和多层感知器的构建、输入与输出的合理转变以及神经网络的功能构架。通过这几个方面的探讨和研究,最终建立了实用性很强的基于人工神经网络系统的选矿指导子模块并将其预测指标与实际选厂指标进行了对比,结果表明,该遗传神经网络具有较高的预测精度。此子模块可用来预测选矿流程或选矿试验的基础数据及产品指标,为优化选矿工艺流程奠定基础。     

基于神经网络的综采设备配套专家系统研究

对基于神经网络的综采配套专家系统进行了研究,给出了具体处理方法。在此基础上建立了工作面生产能力预测BP神经网络模型和综采工作面设备参数神经网络预测模型,并采用上述模型对济二号煤矿试验工作面的产量、工效和综机设备主要技术参数进行了预测。     

基于神经网络的金属基复合材料结构中深层界面脱粘缺陷识别

在利用超声信号进行金属基复合材料结构的无损评价时,需要对不同界面脱粘进行识别。利用人工神经网络的方法可以对不同界面脱粘时的实验检测信号进行正确地识别。实验检测结果表明超声回波信号识别方法可用在金属基复合材料结构的无损检测中。     

人工神经网络方法在基坑变形预测中的应用研究

分析研究了人工神经网络方法在基坑变形预测中的建模方法,并通过实例应用,证明这种方法是切实可行的。同时将人工神经网络方法预测结果和灰色系统模型及时序模型预测进行比较,充分证明人工神经网络方法在变形预测中的优越性。     

基于神经网络的平面磨削表面粗糙度预测模型

针对平面磨削的特点,采用正交试验方法获取学习样本,用BP神经网络建立砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度与表面粗糙度关系模型,并用MATLAB实现对该模型的训练和仿真,由此得出表面粗糙度预测模型。结果显示:该模型具有较高的预测精度,在学习样本的采样区间平均预测误差为3.7%,最大预测误差为7.9%。为平面磨削表面粗糙度预测提供了一种新的可行方法。     

基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究

研究了人工智能网络的基本理论,并对人工神经网络在动态系统仿真模型和算法中的应用进行了研究。为推进人工神经网络在动态系统仿真模型中的运用提供一定的参考和借鉴。     

冶金过程人工神经网络建模及其参数优化策略

鉴于人工神经（ANN）网络在处理复杂系统方面卓越的能力,采用人工神经网络来处理冶金过程的系统建模问题,分析并建立了人工神经网络建模的框架及应用方法。在用网络模型仿真实际系统的基础上,详细论述了基于网络模型的3种系统参数优化策略。将已建立的模型应用于冶金实际生产,结果表明,预测结果与实际生产数值相当吻合。