气动电磁换向阀恒定应力加速寿命试验

对气动电磁换向阀的使用寿命进行研究有着极其重要的意义.传统的寿命试验方法需耗费大量的时间与成本,而加速寿命试验则通过提高应力水平来加速产品性能衰退,在可以接受的时间内得到有效的试验数据,并预测出产品在正常应力下的寿命.在分析S系列直动式电磁换向阀结构特性的基础上,建立其故障树;分析磨损、疲劳、老化3种故障机理下的敏感应力,据此选定加速模型,并确定加速应力后进行加速寿命试验,最后对目前所得的试验数据进行分析.分析结果表明电磁阀的机械性能比电气特性更稳定.     

齿轮泵磨损加速寿命试验方法研究

针对齿轮泵在设计过程难以有效估算其寿命的问题,提出了一种通过增加油液介质污染度的齿轮泵加速寿命试验方法。该方法分析了影响齿轮泵寿命的失效原因,并选择介质污染度作为加速寿命的应力选择;给出了齿轮泵的磨损加速寿命试验方法;建立加速寿命模型并以试验数据为基础,利用统计分析方法得出了齿轮泵的寿命及可靠性指标计算方法。结果表明：该方法是可行的,能有效缩短试验周期,节约试验成本,为齿轮泵寿命估算提供了参考。     

液压泵加速寿命试验台中的节能设计

分析加速寿命试验具有试验时间较长及功率消耗多的特点,介绍液压泵试验系统3种常用的功率回收方法原理;提出在液压泵加速寿命试验台中,采用基于机械补偿方式的功率回收方法,解决流量匹配和转矩匹配的问题;并从理论推导计算得到该类系统理论功率回收率为70%左右,具有显著的节能效果。     

加速疲劳寿命试验在飞机结构日历寿命研究中的应用

给出了以日历年限作为“加速应力”的线性加速模型 ，它是科学地确定飞机结构日历寿命的新方法.     

交流接触器机械寿命加速试验的数据处理及结果分析

本文对CJ10-10型交流接触器的机械寿命加速试验数据用图分析法进行了处理,并得到一些很有意义的结论.     

基于疲劳加速寿命试验的滚动直线导轨副寿命评价

针对滚动直线导轨副疲劳加速寿命试验中存在的单次跑合长度影响评价结果的问题,分析了传统的滚动直线导轨副寿命评价指标MLBF存在的不足,在加载载荷应力的基础上将跑合速度应力引入加速因子,并考虑不同长度导轨副的单次跑合长度差异,提出平均故障间隔跑合频次MFBF(Mean Frequency Between Failure)作...     

基于FANUC数控系统实现刀具寿命管理

文章结合HARDINGE数控车床实例，介绍了如何利用FANUC18T数控系统中提供的计数器跟踪刀具加工的次数，通过新增一个刀具寿命管理功能模块的PMC子程序，为用户提供一个友好、可视、便捷的刀具寿命管理功能。对今后类似的设备功能设计和改进都具有实际的指导意义和参考价值。     

基于刀具寿命等级的铣削加工参数自适应调整优化方法

为了解决铣削加工过程中传统优化参数无法随着刀具寿命的变化动态调整,导致刀具性能无法充分利用的问题,对铣削参数自适应优化方法进行研究,提出一种基于优化灰狼算法的铣削参数动态多目标优化方法。通过BP神经网络构建铣削过程中铣削参数与优化目标之间的非线性映射关系;提出刀具寿命等级的概念,通过粒子群优化灰狼算法进行寿命等级内铣削参数自适应优化。试验结果表明：该方法能够在整个刀具寿命周期内根据刀具的寿命衰变程度提供时段内最优的铣削参数方案,在提高刀具使用价值的同时降低碳排放量。     

基于BP神经网络的聚酯玻璃钢加速老化寿命预测

采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测.通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对壤酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比.结果表明:在以弯曲强度达到初始强...     

基于改进遗传算法的数控加工切削用量优化

针对数控加工的特点,建立以加工成本最低、生产率最高和利润率最大为目标函数,以机床性能、刀具、工件、工艺等限制因素为约束条件的切削用量优化数学模型,运用改进遗传算法对切削用量进行优化。与传统遗传算法相比,该算法采用实数编码,基于搜索点的适应值变化趋势进行定向变异并自适应地改变变异步长,局部搜索能力和全局优化能力更强。优化结果表明:在切削用量优化计算中,该方法收敛速度快,结果也较稳定。     

基于改进自适应遗传算法的轧制规程优化设计

综合考虑影响冷连轧轧制规程的多种因素,以等功率裕量和预防打滑为目标函数,建立了轧制规程多目标优化模型,并采用改进的自适应遗传算法对轧制规程进行优化设计。该算法解决了标准遗传算法早熟收敛、收敛速度缓慢等问题。在某钢厂1270mm冷连轧机的生产实践证明,优化后的规程实现了各机架功率相对均衡分配,降低了打滑发生的概率,提高了产品质量。     

锅炉蛇形管摩擦焊接头残余寿命计算模型

以可靠性理论为基础,制定了电站锅炉蛇形管焊接接头的加速寿命试验规范。通过对大量新制的15CrMo摩擦焊接头的高温内压爆破持久试验。证明了试验规范的正确性和各组合应力水平的失效机理的一致性。在此规范的基础上,对已运行过132kh的12CrMoV摩擦焊接头,建立了带有可靠度指标的残余寿命数学模型,计算结果表明摩擦焊接头,在设计寿命期内是完全可靠的,摩擦焊这种焊接工艺是质量是稳定可靠的。文中提出的试验方法和数学模型对高温承压部件的残余寿命的预测和确定那些短期服役管道或接头的更换时间方面具有实际意义。     

高碳当量灰铸铁成分的遗传优化

高碳当量灰铸铁具有良好的铸造性能，但提高强度是一个重要研究课题。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力，直接从试验数据中提取推理规则，建立了成分与抗拉强度和硬度之间的自适应模糊推理模型。模型由一系列规则组成。能帮助人们认识合金化规律，且具有较高的预测精度和泛化能力。同时，将自适应模糊推理模型与遗传算法耦合，得到了最高强度下的成分。研究形成的建模与优化方法可推广应用到其它材料的建模与成分优化。     

基于改进遗传算法的盘式制动器的优化设计

为了提高盘式制动器的制动效果,建立起制动力矩的数学模型,并使用一种改进遗传算法进行优化设计.该方法较简单遗传算法作了改进,采用实数编码,在判断个体适应度时提出了最优保存策略.与简单遗传算法相比,改进后的遗传算法在解决有约束非线性问题时,表现出良好的速度和有效性.最后通过实例计算分析表明该方法高效可行,优化结果可直接作为工程设计的参考.     

基于自适应遗传算法的冷连轧轧制力模型自学习

为提高轧制力模型的设定精度,以包含冷连轧带钢轧制过程变形区金属塑性变形和入口、出口弹性变形的Bland-Ford-Hill模型作为冷连轧轧制力模型,提出利用改进自适应遗传算法对平均变形抗力和摩擦系数进行寻优搜索,得出满足实际轧制力精度的平均变形抗力和摩擦系数,进而通过指数平滑法计算出平均变形抗力和摩擦系数的自学习系数,实验结果表明,该模型自学习后轧制力的设定精度可以满足在线控制的要求。     

基于IAGA的多行设施布局优化方法

针对横向和纵向通道位置和数量均不确定的多行设施布局问题,提出一种基于IAGA的多行设施布局优化方法。考虑设施最大纵横比约束,建立以物流成本、搬运设备空载成本及占地面积成本的加权平均值最小化为优化目标的布局优化模型;设计基于柔性隔间结构编码的改进自适应遗传算法(IAGA)对模型进行求解。算法中设计了自适应调整交叉概率、自适应选择交叉算子(双点交叉算子和单亲单点交换算子)及分别针对隔间结构和设施编号排列的基本位变异算子,提高了其收敛速度和搜索能力。最后,通过案例分析验证了IAGA算法的有效性。     

基于自适应遗传算法的电液伺服系统控制

针对提高冲压发动机可调尾喷管用电液伺服系统控制性能问题,通过定义负载流量与负载压力,利用小偏量法建立系统线性模型,并设计基于自适应改进遗传算法的控制器,从而提升系统控制性能。分别对经典PID控制中比例、积分、微分3个参数及智能模糊控制中隶属函数、控制规则的58个参数进行全局寻优,前者采用二进制编码,后者采用十进制编码,克服设计者在进行无优化算法控制器设计时的经验主观性及控制系统性能未达最优的缺点。利用MATLAB进行数字离散系统编程仿真,结果表明:较优化前,遗传算法优化后的PID控制调节时间与超调更小,优化后的模糊控制响应时间更短且无超调,且后者响应时间和超调皆小于前者,即非线性智能模糊控制较线性PID控制更具优化潜力。