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分析了液力缓速器的结构、制动原理和冷却方式,并将其在整车上进行匹配设计。商用车变速箱匹配液力缓速器不仅可有效延长行车制动系统寿命,改善轮胎磨损,降低车辆维修费用,还可提高车辆驾乘的安全性和舒适性,降低行车过程中交通事故的发生率。 相似文献
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针对输送用模锻易拆链存在的磨损状况难以准确检测、预测和检修用时长等难题,开展了基于灰色模型和可视化辅助决策的磨损寿命预测和主动检修技术研究。采用基于机器视觉的磨损检测装置获取磨损数据,通过定义和分析磨损关键参数对磨损数据进行清洗,基于灰色模型建立了磨损预测模型;基于预测数据、历史数据及运行工况等建立辅助决策模型,通过综合评估后输出最优检修方案,并基于可视化仿真技术立体、动态地呈现磨损状况,快速精确定位磨损链条。实验结果表明,磨损寿命预测模型的拟合精度较高,磨损预警误报率和漏报率较低,可满足磨损寿命预测要求。通过磨损预测及可视化辅助决策技术,可有效地提高检修效率,减少生产线受迫停运的风险。 相似文献
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湿式离合器损伤失效是制约传动系统可靠性提升的主要因素。为获取湿式离合器损伤特征的临界损伤阈值,开展湿式离合器摩擦磨损台架试验。以表面粗糙度变化率、Fe和Cu元素浓度变化率、临界磨损率为研究对象,建立基于PSO-BP神经网络算法的湿式离合器损伤阈值模型。结果表明:阈值模型的预测结果与实测值的相对误差绝对平均值为5.74%,阈值模型的预测结果贴近实测值;Cu元素浓度变化率比Fe元素浓度变化率大一个数量级,摩擦元件的磨损主要是摩擦片表面镀铜层的磨损;多磨损特征参数随油压与转速增大而呈非线性增大,且多磨损特征参数对油压的变化更加敏感。 相似文献
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航空制造领域因轻量化、强度等特殊的应用需求,大量使用钛合金、镍基合金等难切削材料,刀具磨损速率快,刀具过度磨损会影响产品质量,在保证产品质量的前提下,为了充分发挥刀具使用价值,亟需监测刀具磨损状态和预测刀具剩余寿命。针对刀具剩余寿命预测的定义、分类和主要预测方法进行了阐述,同时,刀具磨损监测作为刀具寿命预测的基础和先决条件,简述了其重要的流程和常见模型。刀具剩余寿命预测模型主要包括基于物理模型的预测、基于数据驱动的预测和混合预测三大类,对不同预测方法的优缺点和适用场景进行总结,并讨论了刀具剩余寿命预测的未来研究方向。 相似文献
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针对车辆变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,提出了一种基于经验模态-小波包结合的二次模态分解(Two-layer-mode decomposition,TMD)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)特征值提取方法,并结合粒子群(POS)-BP神经网络应用于变速箱故障诊断中.首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、滚动体故障、外圈裂纹、齿轮磨损4种典型状态下的振动信号;然后,用EMD分解提取信号前5个IMF分量,由于IMF1频谱依然较复杂,采用小波包继续进行2层分解;最终,由二次模态分解得到8个子序列,构建信号分量矩阵,再提取分量矩阵的奇异值作为特征值,将特征值输入构建好的POS-BP神经网络诊断模型中,根据输出识别变速箱故障类型.分析结果表明,该方法能有效应用于特种车辆变速箱故障诊断,诊断正确率达到92%,为复杂工况下变速箱状态识别提供了一种有效的参考途径. 相似文献
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针对起重机减速齿轮箱的磨损过程具有非线性与时变性,传统磨损趋势预测方法无法有效兼顾预测精度与执行效率的问题,提出了一种基于组合核函数的在线支持向量机回归(online support vector regression,OSVR)预测算法。OSVR的在线学习算法能够适应时间序列的时变性并提高执行效率,同时可利用不同的核函数性能,通过组合模型提高预测精度。采用实际齿轮箱铁谱数据对预测算法进行验证,结果表明,基于组合核函数的OSVR预测算法具有很好的预测精度和适应性,能有效预测起重机齿轮箱的磨损故障,且相比于单一OSVR算法和灰色神经网络组合算法有更高的效率和预测精度。 相似文献
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为解决车桥齿轮剩余寿命随时间变化趋势难以预测的问题,提出一种基于马尔科夫链的齿轮剩余寿命预测模型。该方法首先从采集的原始振动信号中提取齿轮的1~3倍啮合频率边频能量作为退化指标,再求取退化指标的增量序列并用于寿命预测;然后通过聚类方法对增量序列进行状态划分,从而获得状态转移概率矩阵;从而建立基于马尔科夫链的剩余寿命预测模型。采用车桥耐久试验的全寿命数据验证模型的有效性,结果表明,提出的模型在车桥开始退化后的预测平均相对误差为9.5%,相比于传统的马尔科夫模型具有更高的预测精度。 相似文献
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钢丝微动疲劳过程中,钢丝裂纹萌生特性直接影响其裂纹扩展特性,进而制约钢丝微动疲劳寿命,因此开展钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测研究具有重要意义。基于有限元法、摩擦学理论和断裂力学理论,运用Smith-Watson-Topper(SWT)多轴疲劳寿命准则建立考虑磨损的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,基于多种不同的钢丝疲劳参数估算方法对钢丝的微动疲劳裂纹萌生寿命进行了预测,并探究接触载荷、疲劳载荷、交叉角度及钢丝直径等微动疲劳参数对钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命的影响规律。结果表明:基于中值法的预测结果最接近实际值;在微动疲劳过程中,钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命主要与接触载荷和疲劳载荷相关。通过引入微动损伤参数建立简化的适用于钢丝绳的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,通过与考虑磨损的预测模型计算结果进行对比验证了该模型的准确性。 相似文献
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Yohng-Jo Kim Chang-Hyok Choi 《International Journal of Precision Engineering and Manufacturing》2009,10(3):105-113
In this study, the forging die life was investigated using fatigue life and wear quantity, which are generally considered
for estimation of die life. The main aim is development of the equations to adapt finite element analysis to life estimation
for a hot forging die. The Archard’s model was used to estimate the wear life of the die and Goodman’s and Gerber’s equations,
using the stress-life method, were applied to estimation of the fatigue life. These techniques were applied to die life estimation
for the hot forging die of a ball joint socket used in an autovehicle system. Rigid-plastic finite element analysis was first
carried out for the forging process of the ball joint socket and then the elastic stress analysis was performed for the die
in order to obtain fundamental data for the prediction of fatigue life. The die stress analysis requires the deforming loads
of the workpiece to be translated into the contact loading of the die. In this case, the size of finite elements of the die
and the workpiece is important for good interpolation of the loading. Therefore, the influence of element sizes on the interpolation
results of the contact loading was also investigated. The wear volume of the die was measured using a 3-dimensional scanner
of probe type. It was found that the measurement had a good agreement with the results of the finite element analysis for
the die life estimation. 相似文献
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以升船机同步系统用弧齿锥齿轮箱为研究对象,综合考虑锥齿轮副刚度激励、误差激励和啮合冲击激励等内部动态激励,建立了包含弧齿锥齿轮副、传动轴、轴承和箱体等的齿轮系统动力有限元模型,采用ANSYS对齿轮系统进行动态响应分析,得到齿轮箱的振动位移、振动速度及振动加速度;以箱体表面节点振动位移为边界激励条件,在SYSNOISE中建立箱体声学边界元模型,采用直接边界元法进行辐射噪声预估,得出箱体表面的声压云图及场点的辐射噪声。结果表明:齿轮箱动态响应及辐射噪声的峰值频率均出现在啮合频率及其倍频处。 相似文献
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Reliability of micro-gears is known to be adversely affected by wear. In this work we report a strategy to predict local wear with the aim of predicting their effective life span. For the prediction of local wear we start from the relevant model experiments, choice of a suitable wear model and identification of the wear coefficient from these experiments. This wear model is then implemented in an efficient finite element based scheme to predict local wear. Here we report the further development of this finite element based wear simulation tool, the Wear-Processor, to handle this multi time scale problem of gear tooth wear. It is needed to bridge the various time scales between the very fast pass of a contact over a surface point and the long-term wear simulation that is required for a prediction of the life span. Additionally it is necessary to account for any change in the slip rate due to wear. The results presented in this article show how fast the gear tooth geometry, the slip rates and the line of action deviate from their original values as a consequence of wear. We predict a maximum of 3 μm of wear on silicon nitride micro gear tooth flank with width of 200 μm just after 3500 contact cycles. 相似文献