ANSYS发布旗舰产品新版本——ANSYS 15.0将促进结构、流体和电磁仿真前沿技术的发展

2013年12月4日,ANSYS（NASDAQ：ANSS）重磅推出ANSYS15．0．在结构、流体和电磁等领域,ANSYS15．0的仿真技术都有重要的进展,并且能满足工程多物理场仿真工作的需求．在结构领域中,ANSYS15．0能帮助用户更深入地洞察复合材料仿真;新的流体动力学求解功能使旋转机械的仿真更加精确;在电磁领域中,ANSYS15．0提供更全面的电机设计过程．     

旋转机械的故障预测方法综述

旋转机械是工业上应用较为广泛的机械.许多大型旋转机械都是石化和电力等行业中的关键设备.首先以烟气轮机为例,阐述了预测维护的重要性;然后将现有的旋转机械故障预测方法整体分为定性分析法和定量分析法两大类,分别介绍了各种方法的实际应用情况;最后,探讨了旋转机械故障预测技术的难点问题以及发展趋势.     

基于多关节机器人运动学分析的故障检测方法

基于多关节机械臂运动学的理论和对不同状态下机械臂末端轨迹的分析,利用不同时刻旋转连杆对于末端的增量关系,提出了一种基于机械臂整体分析的故障检测方法,做到了在不增加传感器的前提下,快速定位故障和识别机器人关节的渐变故障.     

ANSYS在机械结构设计中的应用

本文介绍了ANSYS软件在机械结构设计分析中的应用现状,阐述了基于ANSYS软件的机械结构有限元分析的思路和方法,并指出ANSYS软件在机械结构设计分析中的应用前景。     

新型角加速度测量系统及其在旋转机械中的应用

设计了一种新型角加速度测量系统,包括机械测量平台及信号处理模块.其中机械测量平台包括底座、磁粉制动器与控制器、被测旋转机械、可升降支架、角加速度传感器和三维滑台;信号处理模块包括无线发射电路、无线接收电路、信号采集电路和上位机可视化联机软件.通过调节机械测量平台中的升降支架和三维滑台,可以实现被测旋转机械与传感器的高度同心,通过信号处理模块够将角加速度信息通过无线的方式发送至上位机软件,处理后可以实时的显示角加速度值.最后将研制的角加速度测量系统用于实际旋转机械的运行状态测试,验证了系统的可靠性.     

基于LabVIEW的旋转机械故障诊断模块的开发

针对目前旋转机械大型化、复杂化的发展趋势,把故障诊断模块按旋转机械的组成分为转子、齿轮箱和滚动轴承三个部分。其中每个部分都采用了神经网络、决策树和专家系统等多种智能诊断方法。采用LABVEIWE来实现,稳定性高、方便编写。     

证据理论在旋转机械故障诊断中应用

针对旋转机械故障诊断中的不确定性问题,提出基于多传感器D-S(Dempster-shfer)证据理论和模糊数学相结合的信息融合算法;通过多传感器测出旋转机械振动位移和振动加速度,得出D-S证据理论中多传感器分别对旋转机械的信度函数分配值,使用改进的D-S证据算法得到融合后的信度函数分配值,由D-S合成规则确定故障类型,通过在多功能旋转机械平台上的试验得出改进后的证据理论明显提高了旋转机械故障诊断的精度.     

高速转子组件振动在线监测系统的研究与设计

转子组件是旋转机械的核心部件,转子组件稳定运行对旋转机械的安全而言意义重大;转子在高速运行时会产生振动信号,这些信号能全面反映出旋转机械的工作状态;文中以高速转子组件为研究对象,利用自主研发的采集模块进行振动信号数据测最;通过对转子振动信号的在线监测能对转子故障进行准确的判断,迅速找出故障原因;实验中主要对振动信号进行了自功率谱、振动烈度和轴心轨迹的分析,实验结果表明,系统能对转子组件的典型故障进行准确诊断,为旋转机械安全运行提供了保证.     

Superpave旋转压实仪控制系统的研究与开发

针对目前我国Suprpave旋转压实仪控制系统研究的不足,综合运用电子、机械、自动化等知识提出并设计了基于嵌入式单片机的数字化、智能化方向的Superpave旋转压实仪控制系统;通过对三位移传感器采集数据进行相应处理实现Superpave旋转压实仪压实角的精确检测和定位,建立了控制电机转角和旋转压实角对应关系的数学模型;当压实角偏离规定工作范围时,通过算法调节控制电机使其快速回到正常区间.     

基于Infogram的重复瞬态特征提取与旋转机械故障诊断

针对旋转机械常见故障类型与检测问题,考虑到旋转机械故障振动信号的重复瞬态、冲击和循环平稳特性,提出基于Inogram的重复瞬态特征提取与旋转机械故障诊断方法.不同于谱峭度、快速谱峭度图以及包络谱,Infogram不仅能够同时在时域和频域捕获重复瞬态特征,而且以热力学的平衡态分离思想为基础能够测量信号平方包络和平方包络谱的负熵,因此它对冲击和循环平稳较为敏感,有助于实现旋转机械故障诊断.通过对仿真和电机轴承实验数据分别用提出方法和集总经验模式分解提取故障征兆特征,结果表明提出方法优于集总经验模式分解方法,能够实现旋转机械关键零部件的故障诊断.     

基于ARM-DSP的旋转机械振动测量分析系统

介绍了一种新型旋转机械振动测量分析系统.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式处理器(ARM),实时检测设备运行的转速、振动信息,由DSP进行振动信号处理和特征分析,ARM上运行Windows CE.NET操作系统,完成人机接口、故障诊断以及通讯等功能.系统充分结合了DSP的实时信号处理能力和ARM的事务处理能力,满足了对旋转机械运行状态实时监测和诊断的要求.     

基于混沌动力学的滚动轴承故障诊断研究

为了研究旋转机械非平稳信号的非线性动力学特征,探索旋转机械故障诊断方法,以滚动轴承为研究对象,采用嵌入式传感器获取滚动轴承振动信号,通过计算滚动轴承振动时间序列的关联维数、Kolmogorov熵等混沌特征量,提取设备运动状态特征,并对其进行了详细分析。结果表明：该方法可以实现对滚动轴承的故障诊断,从而为旋转机械的故障诊断提供了一种新的方法。     

基于ANSYS的汽车发电机连接螺栓布局设计优化

针对汽车发电机连接螺栓经常出现的应力集中问题,用ANSYS对发电机连接螺栓在实际工况下的应力情况进行模态分析和谐响应分析.分析已量产的相同设计接口的产品,设定螺栓的疲劳强度.在不增加成本,且不对发电机本身结构做较大改动的前提下,采用旋转连接螺栓整体分布的策略,使新设计的连接螺栓符合设定的疲劳强度.该方案在实际运用中已经得到验证.     

BP旋转算法在故障诊断中的应用

针对BP算法神经网络训练时收敛速度慢的缺陷,选用了一种改进的BP算法--BP旋转算法.选用旋转机械故障诊断中的实际故障样本,采用BP旋转算法训练神经网络,进行故障诊断.研究结果表明,BP旋转算法大大加快了网络训练时的收敛速度,具有实际应用价值.     

旋转机械两种常见故障的分析

一、旋转机械故障诊断旋转机械状态监测和故障诊断技术从70年代兴起以来发展十分迅速,在国内外越来越引起人们的重视。旋转机械故障诊断,就是应用各种状态监测系统(如美国BENTLY公司的DDM系统、SMART系统、ADER系统或其它的计算机管理系统)或各种分析仪器(如各种示波器、频谱分析仪、BENTLY的DVF-2数字矢量滤波器等),对运行中出现异常的旋转机械,检测各种动态和静态参数,并作出时基波形、轴心轨迹、频谱分析、波特图等进行分析,再结合振动监测理论,以及各种故障的机理分析和故障诊断经验,对出现异常情况的机器进行诊断,分析引起故障的原因,从而采     

双旋转变压器高精度轴角合成算法研究

本文提出了一种双旋转变压器轴角合成算法,将电机一侧的旋转变压器测量值与机械臂一侧的旋转变压器的测量值进行合成,提高了轴角合成的精度,并且应用DSP2407A实现算法,将其成功应用到多关节机械臂控制系统中,实际使用效果验证了算法的有效性.     

基于矢谱和模糊Petri网的旋转机械故障诊断研究

讨论了矢谱融合技术和模糊Petri 网的相关理论,提出了基于矢谱和模糊Petri网的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断Petri网模型。模拟实验结果表明：与基于单通道数据的诊断结果对比,矢谱和模糊Petri网应用于旋转机械常见故障进行诊断,可有效提高旋转机械故障诊断的准确率。     

旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制

旋翼飞行机械臂是一种具有强耦合特性的机器人系统,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等.本文针对传统的基于图像与基于位置的视觉伺服的缺陷以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型和提出了基于力平衡原理的动力学联合建模,并通过欧几里得单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,在图像空间控制平移、笛卡尔空间控制旋转,减弱了平移与旋转之间的相互影响实现解耦效果,改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性.通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性.     

增强型等效旋转矢量算法在圆锥运动下的仿真

研究惯导系统,为提高精度,姿态算法在整个捷联算法中占重要地位.其中基于旋转矢量的姿态算法,提高计算精度的主要手段,在等效旋转矢量的更新周期中增加陀螺采样次数,采样次数增加带来的后果是导航计算机的负担加重,使数据采集、传输、运算的工作量都大大增加.为不增加陀螺采样次数能提高算法精度的角度出发,对等效旋转矢量算法进行研究.通过陀螺采样值充分利用增加高阶项来提高等效旋转矢量的计算精度,给出了等效旋转矢量算法新的表达式.并且用计算机对原有方法和增强型算法分别进行了仿真,证明算法可以保证航向和姿态精度要求.     

基于超环监测器的滚动轴承异常度监测方法

滚动轴承是旋转机械的重要部件,如何快速高效地监测滚动轴承的异常程度一直是旋转机械故障诊断的难点问题.针对人工免疫系统的智能机理,依据滚动轴承正常运行数据,提出了多级超环监测器的概念,继而提出了基于超环监测器的滚动轴承异常度监测方法及实现算法.通过滚动轴承试验数据检验,结果表明:所提出的方法能够较好地分辨出滚动轴承的正常状态、异常状态及异常程度,较好地解决了滚动轴承异常监测问题.