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目的 为了提高螺栓连接结构的可靠性,分析剪切激励下螺栓连接结构松动失效机理,并研究润滑脂对螺栓连接松动行为的影响。方法 基于自主设计的试验装置,开展了剪切激励下螺栓连接结构的松动试验,分析了两种润滑脂(MoS2润滑脂和锂基润滑脂)对螺栓连接结构松动行为的影响,试验结束后使用扫描电子显微镜分析螺纹表面的损伤情况。结果 在相同预紧力条件下,使用润滑脂的螺栓连接结构初始预紧力矩可降低30%~40%。螺栓连接结构所承受的剪切载荷存在门槛值,即当剪切载荷低于门槛值时,连接结构不会完全松动。在螺栓前三圈接触螺纹表面添加润滑脂(局部润滑),门槛值降低;在螺栓全部接触螺纹表面均添加润滑脂(完全润滑),门槛值进一步降低。当承受载荷幅值低于门槛值时,局部润滑有利于防松,螺栓连接结构的松动程度可降低20%以上。结论 螺纹接触界面的微观滑移和微动磨损是螺栓连接结构松动的主要原因,在螺纹接触界面添加润滑脂可有效减缓螺纹表面的微动磨损。 相似文献
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发动机连杆螺栓发生断裂失效,通过断口宏微观观察、金相组织检查、硬度及拉伸性能测试、螺纹尺寸测量和化学成分分析,对连杆螺栓断裂原因进行了分析。结果表明:螺栓的断裂性质为疲劳断裂;螺栓的金相组织及化学成分未见异常,硬度及拉伸性能符合要求,螺纹尺寸不符合标准要求。综合分析认为:螺栓发生松动是螺栓断裂的根本原因;螺栓松动与装配时预紧力过小和螺纹直径偏小有关。针对断裂原因,提出了预防措施。 相似文献
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螺栓在工程结构和机械系统中有着广泛的应用,作为整个系统中较为薄弱的部分,一旦发生松脱可能会造成灾难性的后果,所以很有必要对螺栓的连接状态进行实时监测。由于在不同拧紧状态下,螺栓内部的微观结构不同,对不同拧紧力的螺栓进行敲击产生的声信号也有一定的区别,对7种不同拧紧力矩下的螺栓进行敲击,并将敲击发生后0.26 s声信号的频谱图与经过经验模态分解处理之后前两阶IMF分量的频谱图进行对比。实验结果中对原敲击信号直接做快速傅里叶变换的主频值随拧紧力矩变化的规律并不明显,而原信号经过经验模态分解之后,敲击信号的前两阶模态函数的频谱图中峰值点对应的频率值均随螺栓拧紧力矩的增加而升高。结果表明对敲击声信号进行经验模态分解,通过分析前两阶IMF分量的峰值频率可有效识别螺栓的连接状态。 相似文献
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为探究振动载荷频率对螺栓法兰连接结构松动行为的影响规律仿真分析,首先建立了带螺旋升角螺纹的螺栓法兰连接结构精细有限元模型,进行了全六面体网格划分,采用了施加力矩法施加初始预紧力,运用Yamamoto方法和Spowith方法验证了模型的有效性,然后进行了螺栓松动条件理论分析,最后进行了振动载荷下螺栓法兰连接结构松动行为仿真计算,基于螺栓预紧力变化和螺纹接触面、螺栓头接触面黏着-滑移接触状态变化情况分析了振动载荷频率对螺栓松动行为的影响规律。结果表明,存在一振动载荷频率临界值,使得螺栓松动最不容易发生;一定范围内,低振动载荷频率较高振动载荷频率振更容易引起螺栓松动;当达到一定值后,振动载荷频率将对螺栓松动影响较小。 相似文献
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针对传统变分模态分析(VMD)在轴承故障诊断中的分解结果主要受分量个数K和惩罚因子α的影响而导致解析力低的问题,提出了细菌觅食算法(BFA)优化VMD参数的滚动轴承故障诊断方法。首先利用细菌觅食算法优化VMD的参数K和α,得到最优参数组合[K,α],再利用优化后的VMD分解故障信号得出不同中心频率的本征模态分量(IMF),最后根据IMF的散布熵值选择最佳的IMF分量进行Teager能量谱分析。实验结果分析表明优化参数后的VMD算法解析力更强。 相似文献
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通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用并加以改进,建立了基于电弧声信号特征的MIG焊熔透状态诊断网络模型.声波信号经小波去噪和小波包频带能量特征提取后,作为小波神经网络模型的输入特征向量,网络训练中采用具有全局优化能力的遗传算法动态修改网络结构和参数,避免了神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的缺点,从而完成数据挖掘和复杂的非线性建模功能.结果表明,将网络模型用于熔透状态诊断,证实了方案的可行性和有效性. 相似文献
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针对研究振动信号分析识别轴承状态的方法,在实践应用中受到各种噪声的影响很难达到准确识别预期目标的效果,提出了基于VMD能量熵特征与PNN神经网络结合的分类滚动轴承故障状态的方法。首先,通过运用变分模态分解(VMD)的信号预处理方法,实现振动信号的VMD降噪,同时利用集合经验模态分解(EEMD)对仿真信号进行对比两种方法的分解效果;然后,通过VMD能量熵和时域特征组成特征向量。最后,特征向量导入概率神经网络模型中准确识别滚动轴承故障状态。结果表明,该方法能将非平稳振动信号分解有效降噪且抑制模态混叠现象,同时能有效识别故障状态,对于在线监测机床健康状态领域的发展有重大的意义。 相似文献
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提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法.不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题.在该方法中,先对图像进行纹理分析.提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,采用图像分割的方法,确定焊缝区域位置以及焊缝中心.结果表明,该方法能够适用于多层焊盖面焊焊缝识别. 相似文献
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基于多类支持向量机的板形识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于多类支持向量机理论的板形识别分类器,通过对冷轧工序中板形仪测得的数据进行预处理,获取所需样本数据。采用“一对多”方法训练多类支持向量机分类器,最后用测试样本对训练出的分类器进行性能测试。仿真结果表明该方法在处理小样本数据时识别率非常高,泛化能力更强,为板形识别提供了新的研究方法。 相似文献
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