机械重大装备寿命预测综述

寿命预测理论是机械零件与装备安全服役的关键基础,也是现代机械设计与制造必须涵盖的重要方面.机械重大装备寿命预测技术对国民经济发展和国防建设具有重要意义.在过去近一个世纪与失效事故的斗争中,人类通过对诸如飞行器、舰船、车辆、发电机组等机械重大装备的研究,建立了基于力学的寿命预测理论、基于概率统计的寿命预测理论以及基于信息新技术的寿命预测理论等学科分支.针对机械重大装备寿命预测研究方法的特点和应用状况,综述国内外相关文献的研究现状,总结当前机械重大装备寿命预测研究的热点与成就,归纳当前机械重大装备寿命预测研究在理论建模与试验中存在的若干问题,分析机械重大装备寿命预测具有理论建模难、试验验证难以及数据积累分析难的特点,为今后进行深入的寿命预测研究提供可以借鉴的研究方向.     

渣浆泵现场寿命的预测方法

采用数理统计和回归方法对渣浆泵现场使用寿命的试验资料进行了分析研究,得出了预测渣浆泵使用寿命的经验公式,为渣浆泵设计研究、选型和现场运行提供了有利的工具。     

考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命自适应预测方法

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,同时考虑不完美维修活动对设备退化状态和退化速率的影响,并利用随机游走模型描述退化速率随观测数据的更新过程以表征设备的个体差异性。基于历史退化数据,利用极大似然估计法得到退化模型参数的初值;基于状态观测数据,利用卡尔曼滤波算法和期望最大化算法自适应的更新模型参数。利用卷积算子和蒙特卡洛方法推导得到了首达时间意义下设备剩余寿命的概率密度函数。最后,通过仿真算例和陀螺仪的实例研究验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述

随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测技术受到了普遍关注,同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方法受模型的选择影响明显,而机器学习具有强大的数据处理能力,并且无需确切的物理模型和专家先验知识,因而机器学习在剩余寿命预测领域表现出了广阔的应用前景。鉴于此,详细分析和阐述了基于机器学习的设备剩余寿命预测方法。根据机器学习模型结构的深度,将其分为基于浅层机器学习的方法和基于深度学习的方法。同时疏理了每类方法的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和缺点,最后探讨了基于机器学习的剩余寿命预测方法的未来研究方向。     

用于寿命评价的新型测温技术

1　引言温度是工质和过程的重要参数 ,化工、石化、炼油、发电等行业有大量设备运行在高温下 ,即运行在构件的材料蠕变温度范围内 ,然而在实际生产中 ,出于经济等众多方面的考虑 ,除了对某些重要生产过程、重要设备的瞬态温度进行跟踪监控外 ,对其它设备的温度少有监控。近期国外针对设备的预测维修、寿命评价等方面的研究活跃 ,提出了许多方案。我国建于 70年代的一大批石油化工厂以及一些电厂都已陆续到达设计寿命期 ,而由于经济、环保等种种原因 ,不可能将它们全部更换或重建 ,所以希望对这些设备进行延寿处理[1]设备的延寿一般分为以下…     

考虑设备劣化的加工工时预测方法

针对加工设备在不同寿命阶段造成的机加工工时波动问题,提出了考虑设备劣化的加工工时预测方法。针对单工况,构建了基于BiGCU-MHResAtt-Weibull模型的机加工工时预测模型,采用双向门控卷积单元(BiGCU)提取局部特征,利用多头残差自注意力网络,获取不同特征间的影响关系,全连层输出优化后的残余寿命值并通过Weibull概率分布函数实现加工工时倍率映射;针对多工况,结合单工况模型,设计了大数据集和特征迁移模型,并通过聚类和曲线拟合生成加工工时预测谱系。最后,采用美国国家航天局提供的涡扇发动机数据集完成了模型训练和预测,验证了所提方法的有效性。     

基于神经网络的多特征和多步轴承寿命预测方法

试图用ＢＰ神经网络建立轴承寿命预测模型,并在该模型上进行多特征参数和多步预测方法的研究。实践表明：该模型能够较好地逼近轴承的运行状态的变化曲线,有效地消除了随机干扰,提高和改善了预测的精度和效果。     

汽车车轮疲劳寿命预测方法的研究

根据疲劳寿命预测理论 ,建立 14× 5 .5J车轮受力危险点的疲劳寿命曲线。以车轮弯曲疲劳试验和有限元分析数据为基本参数 ,采用名义应力法和局部应力—应变法中的莫罗修正公式和史密斯修正公式 ,对 14× 5 .5J车轮分别在等幅载荷和载荷谱作用下进行疲劳寿命预测。运用可靠性理论 ,分别对等幅载荷和载荷谱作用下计算出来的疲劳寿命进行可靠度分析。结果表明 ,名义应力法和史密斯修正公式预测汽车车轮疲劳寿命具有较高的可靠性     

机械装备的剩余寿命预测

一、引套任何机件均在一定的应力状态、环境介质及温度条件下服役。随着机械装备运转时间的推移,机件表面或内部将会产生诸如磨损、腐蚀、疲劳、蠕变、脆化等损伤。上述损伤累积的过程,也就是机件寿命不断减少的过程,直到该机件完全报废,即寿命终结为止。     

钛合金加工刀具寿命预测技术分析与研究

钛合金材料相较于其他材料耐高温性较好,而且有着良好的抗腐蚀性和抗裂纹扩张能力.从实际应用来看,钛合金材料在石油精炼、环境控制、外科手术、核废物存储以及航空航天等领域都有着广泛的应用,并发挥着重要作用.但是,分析钛合金加工方面的性能,发现其具有导热性差、弹性模量小、化学活性高和加工硬化严重等缺点,导致钛合金加工刀具出现切...     

复合材料的疲劳寿命预测

较详细地介绍了疲劳寿命预测的剩余刚度，强度和疲劳模量模型，并且指出了这些方法的主要不足。在此基础上提出了一种基于疲劳损伤过程能量衰减的剩余能量模型，以及进行复合材料结构疲劳寿命预测的二元方法的构想。     

预测腐蚀疲劳寿命的概率方法

在建立航空发动机铝合金构件点状腐蚀和腐蚀疲劳裂纹扩展模型的基础上，将铝合金叶片的机械腐蚀特性和由环境诱导的电化学行为看作是随机量或随机过程，提出腐蚀疲劳寿命预测的概率方法，利用重要随机变量的累积分布函数，估算寿命累积分布函数，预测腐蚀疲劳寿命。     

电子封装焊点可靠性及寿命预测方法

高功率、高密度、小型化是现代电子封装结构的基本特征，软焊料是电子封装中应用最广的连接材料，一个焊点的破坏往往导致整个封装结构的失效。软钎料的无铅化是目前发展的重要趋势。针对目前所开发的无铅焊料，文中介绍电子封装结构中焊点的破坏行为和焊点寿命预测的基本方法。     

大模数齿条寿命预测方法研究综述

随着大模数齿轮齿条结构在大型重载机械设备的广泛应用,面对设备的正常运转、维修计划的合理安排以及通航船只和人员的安全保障等要求,如何正确对齿条进行可靠性寿命预测越来越受到重视。因此,论文从对国内外寿命预测的研究现状出发,将不同寿命预测技术和方法进行了分类,总结了各自仍然存在的不足,指出了大模数、小批量和低速重载的齿条早期寿命预测研究中,基于数学模型与实测数据相结合的寿命预测方法是最准确和有效的方法。     

基于加速寿命试验的引信贮存寿命预测

引信的贮存寿命预测对提高弹药装备可靠性指标具有重要的意义。在分析某引信在自然贮存环境下的失效模式和失效机理的的基础上,建立其贮存可靠性模型,确定贮存加速模型和加速寿命试验方案,利用恒湿恒温箱进行试验,对某引信试验数据进行处理,利用威布尔分布和极大似然估计预测其贮存寿命为10.50年,该方法的采用有效提高了引信后勤保障的费效比。     

几种疲劳寿命预测方法的探讨及评价

回顾和总结疲劳寿命预测的主要方法和模型,根据试验结果和有关的文献对各方法和模型进行探讨和评价.Miner法则的最大优点是其方法及理念适合于所有的结构,但是其预测数据比较分散,缺乏精度,应用受到一定的限制.在一定条件下,相对Miner法则预测方法的精确度比较高.局部应变法本身已考虑材料非线性,这是其优于Miner法之处.Willenborg和Wheeler模型是比较初级的.裂纹扩展预测法还有很多问题难以解决,比如裂纹闭合的三维特性等.文中所述方法均有其有效性和局限性,要具体问题具体分析,正确选用不同的方法.     

促进设备寿命周期费用方法应用的考虑

一、寿命周期费用方法的概念和基本内容 设备寿命周期费用是指设备在其寿命周期(从规划、研制、生产、使用和维修直至报废处置为止)内,为购置和维持其正常运行、发挥功能而支付的全部费用。它是用户对设备本身在寿命周期内的总“投入”,是一项十分重要的经济评价指标。然而,过去人们重视的是设备的购置费,而对重复多次支付的使用和维修费并不重视。随着设备的现代化,性能日趋优良,功能走向多样,结构不断复杂,其使用和维修费成倍或十几倍地超过了购置费,使得许多设备买得起、用不起,或造成效益严重下降甚至亏损。于是,设备的寿命周期费用问题得到了高度重视,开始了对其识别、量化和估算的研究,逐步发展成为完善的寿命周期费用方法及管理程序。此方法科学地划分设备在寿命周期内的一切费用项目,又利用统计资料和方法建立费用估算关系式和费用模型,从而可按不同需要相当准确地估算出设备寿命周期费用,供决策和管理之需。 二、寿命周期费用方法的应用场合和效果 从寿命周期费用方法的基本内容可知,它可提供     

固体推进剂贮存寿命整体预测方法

在修正的阿伦尼斯公式基础上,提出固体推进剂贮存寿命的整体预测方法和两步回归预测方法.由于修正的阿伦尼斯公式考虑了温度变化对活化能的影响,所以与将活化能看成常数的阿伦尼斯方法相比,文中方法可以更准确地预测固体推进剂的贮存寿命.而且,固体推进剂贮存寿命整体预测方法能将各个老化温度下的固体推进剂试验数据作为一个整体进行统计分析,具有更大的信息量,可以提高寿命预测精度或节省大量试样.