基于试验数据的气缸疲劳寿命预测

该文以气缸信赖性试验平台为基础,依据国际标准规定的试验规则,进行气缸信赖性试验,获取相关试验数据;运用威布尔分布理论,对所测试验数据进行分析,建立气缸疲劳寿命分布模型,依此预测气缸的疲劳寿命,并对预测结果进行分析。     

基于加速退化数据的航空液压泵剩余寿命预测技术研究

航空液压泵是航空装备的关键件之一。如何很好地预测液压泵的剩余寿命,使得液压泵的有效寿命能够得到更加充分合理地利用,将具有很大的理论价值和经济效益。通过研究某型航空液压泵的失效模式、失效机理和退化参数,确定其加速退化试验方案,建立其加速退化模型,并在此基础上建立了一套基于加速性能退化试验数据的航空液压泵剩余寿命预测方法及步骤,并以该型航空液压泵的加速性能退化试验数据为例对其剩余寿命进行了预测,验证了该方法的正确性和有效性。     

机械装备的剩余寿命预测

一、引套任何机件均在一定的应力状态、环境介质及温度条件下服役。随着机械装备运转时间的推移,机件表面或内部将会产生诸如磨损、腐蚀、疲劳、蠕变、脆化等损伤。上述损伤累积的过程,也就是机件寿命不断减少的过程,直到该机件完全报废,即寿命终结为止。     

新型非线性退化建模与剩余寿命预测

鉴于数据驱动的寿命预测方法多采用线性退化模型建模,而实际退化数据多呈现为非线性形式,为此,提出一种新型非线性退化模型,利用首达时间原理推导出模型剩余寿命概率密度函数的解析表达式,采用极大似然法估计模型中的未知参数,并用AIC准则检验了模型的准确性。通过仿真数据与激光发生器的性能退化数据对模型进行了验证分析,结果表明了新型非线性退化模型的准确性和实用性。     

动态贝叶斯网络在设备剩余寿命预测中的应用研究

采用动态贝叶斯网络对设备剩余寿命进行预测,建立了基于动态贝叶斯网络模型的设备剩余寿命预测框架模型,运用动态贝叶斯网络的粒子滤波近似推理算法对加工过程中钻头寿命预测进行实例研究,结果表明了该方法的有效性.     

锂离子电池剩余寿命在线预测

针对现有研究中的不足,提出一种改进的相关向量机模型对锂离子电池的剩余寿命进行实时预测。首先,利用锂离子电池容量数据和相空间重构技术,构造模型的训练集。其次,在传统的单核相关向量机模型上做出改进,采用多核核函数,从而提高相关向量机模型的泛化能力和剩余寿命预测的精度。此外,利用粒子群优化算法,自适应的确定多核相关向量机模型的最优参数组合。实验结果表明,相比单核相关向量机模型,本文提出的多核相关向量机模型能够更为准确的对锂离子电池的剩余寿命进行预测。     

基于Gamma退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究北大核心

通过研究产品故障发生的机理,建立了基于Gamma退化过程的状态空间模型,运用EM-PF参数估计方法对模型中的参数进行求解,确定模型的具体形式,进而得出产品剩余寿命的分布函数和概率密度函数。该剩余寿命预测方法将退化状态与故障阈值联系起来,从而降低了剩余寿命预测的误差,以轴承磨损量特征进行建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的相互关系。利用剩余寿命的概率密度函数建立了以费用最小为目标的维修决策模型,确定最优的维修更换时间并实现维修决策的优化。最后用轴承寿命试验所得到的数据对模型进行了验证,实例结果证明该模型是可行有效的。     

腐蚀管道剩余强度的评价方法及剩余寿命预测

介绍了ASME B31G-2009、BS 7910-2005、PCORRC和API 579-1/AMSE FFS-1-2007四种标准中计算腐蚀管道剩余强度的经验公式,分析对比了四种管道剩余强度评价准则对预测结果的影响;并采用AMSE B31G-2009标准公式、有限元模拟和可靠性分析三种手段分别对某缺陷集输管道进行了剩余寿命预测。结果表明:对于不同钢级管道,API 579-1/AMSE FFS-1-2007标准方法预测的剩余强度最为保守,其次为ASME B31G-2009标准方法预测的,BS 7910-2005标准和PCORRC标准方法得到了相似的曲线,BS7910-2005标准的计算结果要稍大一些;为提高预测精度,需采用非线性有限元和可靠性分析法进一步预测剩余寿命;采用经验公式、有限元法和可靠性分析得到的剩余寿命结果较为接近,分别为10.8,12,13.6a。     

数字孪生驱动的航空发动机涡轮盘剩余寿命预测

为解决航空发动机涡轮盘剩余寿命在线预测难题,提出一种数字孪生驱动的涡轮盘剩余寿命预测方法。在建立数字孪生模型的过程中,首先,分析涡轮盘疲劳裂纹损伤机理,构建性能退化指标,建立涡轮盘性能退化过程的共性表征模型;其次,分析多种不确定性因素,采用状态空间模型建立涡轮盘性能退化过程的个性表征模型;然后,通过动态贝叶斯网络描述状态空间模型随时间的演化规律,建立涡轮盘性能退化过程的动态演化模型;最后,采用粒子滤波算法实现涡轮盘退化状态追踪和剩余寿命预测,从而完成涡轮盘性能退化数字孪生模型的建立。融合涡轮盘实时传感数据,通过贝叶斯推理实现对该数字孪生模型的动态更新。通过某型涡轮盘试验数据对该方法进行验证,结果表明该数字孪生模型能够较好地解决涡轮盘剩余寿命在线预测问题。     

缸套-活塞环的磨损分析与寿命预测

基于Archard黏着磨损模型,建立缸套-活塞环磨损模型,并设计仿真程序,对标定工况下PA6-280柴油机缸套-活塞的黏着磨损进行仿真分析。通过样机台架试验获得缸套-活塞环磨损试验数据,对试验和仿真数据进行比较分析,验证了仿真结果的准确性。引入柴油机工况因子建立磨损寿命预测模型,对PA6-280柴油机所有活塞环和气缸套的磨损寿命进行预测,预测结果与柴油机设计要求一致。     

一种面向工程机械再制造的剩余寿命预测方法的研究

针对工程机械的复杂工况史以及再制造的目的,以挖掘机动臂作为研究对象,研究一种面向工程机械再制造的剩余寿命预测方法。该方法结合了CAE工况仿真,并采用BP神经网络算法进行预测,在模拟预测过程中表现良好。     

超高压压缩机汽缸螺栓剩余疲劳寿命的计算

汽缸螺栓在压缩机的吸、排气的压差交变载荷作用下，在使用一段时间后可能会产生疲劳失效破坏，因此有必要对这些在役使用的汽缸螺栓疲劳寿命进行评估，以确保装置的安全生产。一般来说，汽缸螺栓使用一段时间后都会产生一些缺陷，因而，我们利用裂纹扩散速率与螺栓的临界裂纹尺寸对螺栓的剩余寿命进行计算，并得出了它的剩余使用寿命。     

基于改进BP神经网络的焦炭塔热机械疲劳剩余寿命预测

焦炭塔热机械疲劳剩余寿命的分析对于保证焦炭塔的正常运行、防止事故的发生有着十分重要的意义。结合人工神经网络技术,提出了根据有限的材料热机械疲劳试验结果,用改进的BP神经网络预测焦炭塔热机械疲劳剩余寿命的方法,编制了相应的程序,并在实际应用中证明了此方法的有效性。这为研究焦炭塔热机械疲劳剩余寿命提供了一种新的方法。     

基于改进的灰色—马尔可夫链模型预测管道剩余使用寿命

对于已经运行多年的油田管道,为了及时掌握管道腐蚀现状以及对管道运行状况进行科学评价,建立了一种埋地钢制管道腐蚀状况预测模型。结合规范SY/T 6151—2009《钢质管道管体腐蚀损伤评价方法》和改进的灰色—马尔可夫链模型,阐述应用改进的灰色—马尔可夫链模型预测管壁腐蚀状况的具体方法。以辽河油田曙一联至曙五联集输管道为例,计算得到该管壁腐蚀状态分布的预测值。结果显示,利用改进的灰色—马尔可夫链模型得到的计算值与实际检测值对应的腐蚀状态一致,在检测数据少的情况下,可对管道剩余使用寿命做出准确预测。     

钢瓶热处理对其残余应力影响的试验研究

对经过不同热处理工艺处理的YSP－15型钢瓶的残余应力进行测定,得出钢瓶残余应力的分布规律,并分析热处理对残余应力的消除效果。     

薄壁筒焊缝残余应力研究

介绍了薄壁筒焊缝残余应力的实验研究。研究结果表明 ,薄壁筒环焊缝存在残余压应力 ,且垂直于焊缝纵向呈压应力分布 ,同时通过电测实验 ,对电测法测定压力容器残余应力的可靠性及测试精度进行了探讨和评价。     

基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。