液压支架掩护梁结构优化及疲劳寿命预测

针对传统的液压支架设计具有耗时、耗材、成本高等缺陷,提出一种利用ANSYS和BP神经网络相结合对掩护梁进行轻量化和寿命预测的设计方法。首先应用ANSYS软件参数化语言APDL对ZY18000-25-45型液压支架掩护梁进行建模;再应用ANSYS/OPT模块对掩护梁进行尺寸优化分析,使其在满足液压支架设计准则的前提下,对掩护梁进行轻量化设计,并对原有掩护梁模型进行改造,整体质量减少了6.9%;最后利用遗传算法改进BP神经网络对优化后的掩护梁建立神经网络模型,对掩护梁的疲劳寿命进行预测。结果表明,掩护梁平均寿命为17228次,优化后的掩护梁满足可靠性要求。     

液压支架疲劳寿命的预测研究

本文主要研究液压支架疲劳寿命的计算方法。首先对液压支架进行有限元分析,获得主体结构件的应力分布云图;然后应用雨流计数法求出重要部位的应力直方图;最后根据修正Miner准则编写液压支架疲劳寿命求解器,为实际的设计计算提供帮助。     

基于DT-LSTM的矿山液压支架顶梁疲劳寿命预测

液压支架是矿井综采和综放开采智能工作面的关键支护与放煤设备.针对井下环境存在设备健康评估与故障维护困难、难以对液压支架疲劳寿命进行预测等问题,基于数字 孪 生 技 术 和 长 短 时 记 忆 (Long ShortＧTerm Memory,LSTM)循环神经网络,提出了矿山液压支架顶梁疲劳监测与寿命预测方法.该方法根据矿山液压支架顶梁的结构与工作原理,首先利用有限元法建立液压支架系统仿真模型并采用 ANSYS有限元分析获得液压支架顶梁状态参数与疲劳寿命值的相关数据集;然后利用 ANSYSTwinBuilder构建高置信度的数字孪生验证模型,并根据矿山液压支架顶梁的屈服强度和本构关系等真实的边界条件,进一步验证与优化有限元分析模型;再通过 LSTM 神经网络对训练集进行训练并利用测试集进行测试,以确定液压支架顶梁寿命的预测模型,从而实现对矿山液压支架顶梁疲劳寿命的准确预测,试验验证结果表明,与其他预测方法相比,基于 LSTM神经网络的预测方法性能最优,预测值相比仿真值平均误差仅为１．８％,为液压支架顶梁疲劳寿命预测与管理提供了新思路.     

矿用液压绞车卷筒疲劳寿命预测

为了研究矿用液压绞车卷筒结构的可靠性及其对井下运输的安全性的影响,对矿用液压绞车卷筒进行结构设计和静力学分析,并使用有限元分析法对其进行静强度校核,求解额定负载下卷筒的平均等效应力和形变位移分布。将计算结果与材料S-N疲劳寿命曲线结合,预测额定负载下卷筒的疲劳寿命和损伤分布,并研究非额定工况下负载大小对卷筒疲劳寿命的敏感性。预测结果表明,所设计的绞车卷筒结构满足静强度要求,其使用寿命预测值远大于设计寿命,预测寿命的载荷敏感性为液压绞车的设计和维护提供理论参考。     

矿山机械牵引链的疲劳和疲劳腐蚀寿命

<正> 高强度圆环链广泛用于矿山机械的刮板输送机、刨煤机和采煤机。牵引链在使用过程中要承受循环载荷和冲击峰值载荷的作用,剧烈的磨损和腐蚀。在含腐蚀性水的巷道中和在打眼放炮工艺下,腐蚀对牵引链使用指标的影响更加剧烈了,因为在高湿度和高温度条件下,放炮时溢出的瓦斯类气体将加速链表面的腐蚀进程。刮板输送机可靠性最低的零部件是牵引链。根据斯柯琴斯基矿业研究所的资料,刮板输送机发生在牵引链上的故障率为16%到36%,并且消除断链故障的难度要大于消除输送机其他故障的平     

液压支架顶梁疲劳寿命的改进神经网络预测

对液压支架顶梁疲劳寿命计算量大,耗时多而导致的顶梁疲劳寿命很难使用智能寻优算法进行优化的问题进行了研究。提出使用遗传算法优化了的BP神经网络对液压支架顶梁疲劳寿命进行预测的方法。首先选取对顶梁疲劳寿命影响较大的5个设计参数,使用ANSYS计算其80组参数水平下的疲劳寿命。再用遗传算法优化了的BP神经网络对前70组数据进行训练建立神经网络模型。最后用10组数据验证建立的BP神经网络疲劳寿命模型的预测精度。结果表明,遗传算法优化了的神经网络能快速估算出顶梁疲劳寿命,并且估算的疲劳寿命平均相对误差较低,仅为4.04%,完全满足工程实际要求。     

基于LM-BP神经网络的液压支架顶梁疲劳寿命预测及应用

本文提出基于LM-BP神经网络进行液压支架顶梁疲劳寿命预测方法,选取主筋板厚度、柱窝上方中心处横板厚度、两侧横板厚度、导向套筒孔半径、顶板厚度作为输入参量,将样本的液压支架顶梁疲劳寿命作为输出量,在进行训练时采用LM算法对BP神经网络进行改进,得到基于LM的BP神经网络模型,利用该模型进行液压支架顶梁疲劳寿命预测。研究结果表明:基于LM的BP神经网络模型的计算结果与测试样本拟合精度较高,具有广泛的应用前景。     

基于改进BP神经网络的液压支架前连杆疲劳寿命预测

为了解决液压支架前连杆疲劳寿命难以直接估算且预测成本较高的问题,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络模型进行液压支架前连杆疲劳寿命估算,建立液压支架前连杆5个主要参数与疲劳寿命的非线性映射关系。首先在ANSYS的Fatigue模块中输入液压支架前连杠的5个主要参数,获取30组疲劳寿命仿真结果。然后从30组数据中随机选取25组数据作为优化后BP神经网络的训练集,剩余5组数据作为测试集。预测结果表明,WOA-BP神经网络模型预测精度较高,最大相对误差仅5.19%。     

基于有限元法液压支架的疲劳寿命分析

根据ZY6000/25/50型两柱掩护式液压支架运行工况,对其进行有限元分析和动力学仿真分析,获得其应力分布和力-时间载荷历程。把静态应力与力-时间载荷历程相结合,计算出顶梁的动态应力,利用材料的疲劳寿命S-N曲线,对液压支架顶梁进行疲劳寿命分析,获得了其疲劳寿命分布云图和有关数据,为液压支架的研制和改进提供了参考。     

应用模糊推理预测混凝土构件的腐蚀疲劳损伤

应用特征展开模糊推理,对钢筋混凝土构件腐蚀疲劳损伤程度的鉴别方法进行了研究。根据在空气环境、淡水环境和盐水环境中梁构件疲劳试验研究结果,构造了模糊推理规则,并进行了算例计算。研究中充分考虑了腐蚀环境的多样性和循环荷载作用复杂性等影响因素,克服了腐蚀疲劳损伤度判别中遇到的困难。研究结果表明,在试验研究基础上给出的预测方法可作为钢筋混凝土构件腐蚀疲劳损伤度鉴别系统的核心算法,为在役构件损伤度评估和工程加固措施选择提供科学依据,具有工程实用价值。     

PSO优化算法在尾矿库空间预测中的应用

由于尾矿库的空间变异特殊性,传统的插值法预测精度不高,误差很大。为解决这一问题,考虑到粒子群算法在求解非线性问题时具有更强的全局搜索能力、并行性和多样性、适应性和自适应性,提出了一种基于粒子群算法优化Kriging模型来拟合尾矿库内部参数数据的克里格空间预测算法,旨在提高尾矿库内部参数信息的拟合精度,减少误差。为验证改进算法的有效性,采用多种预测评价指标进行分析,并与传统Kriging进行交叉验证分析,确定优化算法的可靠性。结果表明：相比于传统的加权最小二乘法拟合法,采用PSO算法拟合 Kriging 模型参数时,内摩擦角平均误差率降低了23.36%,黏聚力平均误差率降低了8.45%,证明算法可行和有效。     

钻柱腐蚀疲劳寿命评价和影响因素分析

油气钻井过程中钻柱受力复杂,容易发生断裂情况,根据现场情况评价钻柱腐蚀疲劳寿命可以为钻柱安全使用提供依据。从现场实用角度,通过轴向力、循环应力和疲劳极限的计算,对比了基于疲劳系数、寿命百分数和旋转计数的钻柱疲劳评价方法,并考虑了腐蚀的影响。分析结果表明,当在严重狗腿度的井段钻进时,弯曲应力和屈曲增加将加快钻柱疲劳失效;当对应的机械钻速降低、转速增加时,钻柱的剩余使用寿命将进一步降低;当发生较严重的腐蚀时,钻柱剩余使用寿命将迅速降低。在高抗拉井段和狗腿度变化大的井段的钻柱应定期倒换使用,以保障现场钻具安全规范使用。     

基于PSO算法锻轧宽度自动控制的仿真与优化

首先建立了带钢锻轧短行程自动控制模型,采用改进PSO算法对带钢宽度控制进行优化,并引入变异算子优化算法的全局性,采用VB6.0进行模块化编程,实现短行程控制曲线的离线仿真,结果显示,PSO算法优化控制曲线后,板坯头部宽度偏差得到优化,有效减少了带钢端部失宽量,基本消除了与带钢中心的宽度偏差,带钢头尾部失宽区域明显减小。     

基于AWE的连杆疲劳安全寿命预测的研究

连杆是内燃机的核心部件,其疲劳安全寿命直接影响内燃机的可靠性与安全性。以485Q型连杆为研究对象,采用ANSYS Workbench软件平台的DOE模块,对连杆进行力学分析,并在力学分析的基础上结合Miner线形累积损伤理论对连杆的疲劳安全寿命进行了预测,为连杆疲劳寿命估算提供了一种简单可行的方法,该方法结果精度高,且非常接近于实际工况。     

薄煤层采煤机可靠性分析与疲劳寿命预测

以刚柔耦合多体系统动力学理论为基础,建立了摇臂壳体和牵引部壳体为柔性件的采煤机刚柔耦合虚拟样机模型;根据滚筒工作阻力和采煤机主要技术参数,推导出了采煤机牵引阻力的取值范围,验证了动力学仿真分析中牵引阻力参数设置的正确性;基于Matlab编程,获得了前后滚筒的载荷文件,并通过ADAMS动力学仿真分析,发现了采煤机壳体的应力分布与变形情况,提出了改进措施;基于动力学仿真结果中壳体关键节点的主应力载荷,获得了用于疲劳寿命分析的载荷谱,通过疲劳寿命计算,得到了壳体的最小疲劳循环次数和疲劳损伤值,发现了壳体疲劳寿命的薄弱环节。为研究设备在大范围刚性运动与柔性构件小变形运动时的应力、变形和疲劳寿命情况提供了新的方法。     

渐开线齿轮疲劳寿命的预测方法

从疲劳极限应力曲线或寿命曲线出发,结合国外研究报道和使用单位的实际需要,开发了一套预测渐开线圆柱齿轮疲劳寿命的工程方法及相应计算软件,并对若干工程实例进行了考核,本文就是其计算基础部分。     

水平井抽油杆扶正器结构优化和疲劳寿命分析

水平井抽油杆管柱由于受力复杂,常常造成管柱断脱事故,严重影响了采油工作的正常进行。在水平井抽油杆管柱断脱事故中,抽油杆扶正器的断脱又占了较大比例。运用ANSYS Workbench软件对抽油杆扶正器进行了力学分析和疲劳寿命分析,改进了抽油杆扶正器的结构参数,获得了性能可靠的抽油杆扶正器。改进后的抽油杆扶正器通过现场的应用表明,扶正器没有发生剪断现象,大大提高了使用寿命。     

基于PSO算法优化的自组织竞争神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确率和方法的合理性,在分析突出机理的基础上,提出了运用经PSO算法优化的自组织竞争神经网络来预测煤与瓦斯突出的方法.由于影响突出的因素是多方面的,根据可以反映其相互关系最大钻屑量(S)、煤屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q)和煤的坚固性系数(f)来建立预测模型,并且运用PSO算法对网络权值进行优化.结果表明,该方法结果稳定,准确率高,因此运用该方法来预测煤与瓦斯突出是可行的.     

基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究

为提高最小二乘支持向量机的预测精度,拓展其应用范围,采用改进后的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并应用于芦岭煤矿煤与瓦斯突出危险性类型预测。结果表明优化后的模型比神经网络预测的结果精度高,总体效果良好。