基于神经网络的电梯导轨多步校直弯曲形式预测

根据压力校直原理分析了电梯导轨校直过程中影响校正挠度的主要因素,以此作为神经网络输入数据。利用正交化方法设计得到的实验组进行有限元仿真,所得到的结果对神经网络进行训练,经检验神经网络可以达到很高的计算精度。以T127-B导轨为例,进行了五步校直,同时以训练后的神经网络对每步校直弯曲进行了预测,经验证神经网络预测结果达到导轨校直要求,此方法为电梯导轨校直专家系统提供了参考。     

考虑初始残余应力的电梯导轨校直研究

初始应力分布状态对电梯导轨校直过程有一定的影响,而现有研究均未考虑初始残余应力的影响,针对此问题,对导轨的侧弯变形和校直过程的残余应力进行了研究.基于弹塑性力学理论对导轨侧弯变形和校直过程的加载应力和残余应力进行解析分析,给出了截面的残余应力分布函数,证明了反弯校直的M-C特性受弯曲变形历史的影响,并通过数值差分法建立...     

电梯导轨几何误差测试系统

开发了一套电梯导轨测试系统，该系统用于静态测量电梯导轨的几何参数，包括导轨三个导向面的直线度、平面度、导轨的宽度、高度、垂直度和扭曲度等。在测量系统中，5个光栅传感器通过适当配置用于测量电梯导轨三个面的直线度，两侧面的平面度和导轨的其他参数可以通过这些传感器的值经过适当的数学变换获得。用一个双频激光干涉仪标定了系统导轨的运动误差，用有限元分析方法对测量时导轨的挠度进行建模，进行了系统误差和挠度的补偿。实验表明，系统的测量误差小于0．05mm。     

从导轨校直中分析研究细长杆件校直精度的影响因素

通过对磨床下导轨热校直工艺的研究与规范,较为详细、全面、系统的分析了高精度细长杆件校直精度的影响因素,指出了细长杆件校直中应注意的问题,提出了保证、提高校直精度的措施。     

电梯导轨的抗震设计

本文系统地论述了电梯导轨抗震设计的计算方法和防止靴脱轨的结构措施，并以实例说明了计算方法的应用。     

轴的校直及校直载荷计算

从弹塑性理论出发以圆截面轴为例对校正应力与残余变形进行了分析研究,提出了在给定弯曲误差下的校正载荷的计算公式。     

基于蚁群算法的电梯导轨选择装配

电梯运行的舒适度很大程度上取决于电梯导轨安装质量,由于标准导轨长度为5 m,因此导轨间的配合间隙大小就会影响电梯轿厢运行过程的振动程度。如何进行选择装配导轨,以使导轨间的间隙均匀且满足国标要求,是一个非常重要的课题。提出一种基于蚁群算法的计算机辅助选择装配导轨的方法,能够很好地解决该问题。蚁群算法(ACO)是一种新型的基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法。为了对各导轨进行组合优化,提出一个以装配质量综合指标为优化目标的数学模型,作为厂家在包装之前的调配依据。通过实际项目应用,验证了该方法的实效性。     

复杂环境下登船液压电梯导轨受力特性分析

为保证登船电梯在偏载、动载与风载等复杂环境下的安全稳定性,同时得到导轨受力随风速变化的关系,建立了液压缸、导轨有限元模型和两者之间的受力平衡方程。通过运用有限元方法,得到液压缸和导轨的挠度变形,从而求出导轨受力大小。通过对瓯江明珠号登船电梯导轨受力分析为例,计算出导轨在不同风速下的受力大小,为登船电梯导轨的设计选型提供理论参考。     

基于PSD的电梯导轨动态测量系统

研制了1种基于PSD的激光准直测量系统。该测量系统利用PSD的高分辨率、高响应速度等特点，可以准确、动态地测量电梯导轨的直线度，铅垂度等参数。现场实验表明该测量系统易用且可靠。     

异形杆件校直精度的影响因素

通过对磨床下导轨热校直工艺的研究与规范，较为详细、全面、系统的分析了异形杆件校直精度的影响因素，指出了细长杆件校直中应注意的问题，提出了保证、提高校直精度的措施，发表了作者本人的观点与看法。     

重轨复合矫直参数控制模型

作为重轨生产中最后变形工艺,矫直对提高重轨质量、提高成材率等具有重要意义.按照重轨生产的需要,建立了重轨平立复合矫参数控制模型,模型包括结构参数模型、力能参数模型、工艺参数模型、平直度模型,对重轨的矫直工艺进行控制,如果工艺参数不能满足要求,再由自学习模型和应力应变模型通过智能学习数据库中历史数据参数相互关系,给出优化的调整值.模型不仅实现了对复合矫直工艺的控制,也很好满足了企业对多规格重轨工艺参数的控制需求.     

电梯振动综述及其导轨测量方法的探讨

电梯是一个复杂的机电系统,由于设计制造,安装调试,以及运行损耗、磨损等方面的原因,会造成系统运行不平稳,即产生振动现象。这些振动若不及时消除,就容易产生各类故障,带来安全隐患。综述性的介绍电梯振动进行时振动产生的原因,介绍各类传统与现代的测量方法,提出未来电梯振动测量的方向。     

结构分析有限元系统与神经网络

从系统的稳定过程网络结构,计算实质等方面详细地分析有限元计算与神经网络的关系,指出结构分析有限元系统与神经网络系统在上述各方面是完全等价的可用适当的神经网络表达具体的力学问题,并加以分析有计算,最后,针对神经网络应用于不同力学问题时有限元计算的具体问题进行讨论。     

电梯故障诊断的RBF神经网络方法研究

以电梯曳引机为研究对象,在阐述其振动故障的基础上,针对涡轮蜗杆减速器故障,给出了故障特征现象和故障代码.对已发生的蜗杆不平衡故障,分别采用RBF神经网络和BP神经网络,利用Matlab工具建模,给出了故障诊断结果,并进行结果分析比较.多次数据离线检验和实时在线监测结果均表明采用RBF神经网络方法能够及时、有效地检测出曳引机工作过程中的故障,并能够满足曳引机运行的实时性和鲁棒性等要求.     

基于遗传神经网络的压铸机座板结构优化设计

在对压铸机合模机构进行结构设计时,利用神经网络的非线性映射能力,通过少量样本的有限元分析结果,训练出表述结构参数间函数关系的神经网络模型,然后利用遗传算法的全局寻优性找到神经网络模型表述的目标函数的最优结构参数,从而解决结构优化设计的瓶颈和智能问题,利用这种优化设计策略,设计了压铸机合模机构座板,结果表明了该方法的高效性。     

基于ANSYS的重轨淬火过程的温度场研究

重轨热处理温度及气冷温度对重轨淬火质量的提高有直接的影响.利用ANSYS有限元软件建立重轨温度分布模型,并对其淬火过程中的温度场进行了模拟计算,分析重轨淬火过程中重轨内部温度变化情况.研究结果表明温度的模拟结果与实测结果吻合较好,为下一步研究重轨应力场奠定基础,并对重轨淬火工艺和生产工艺具有重要指导意义.     

基于改进BP神经网络的鸟体材料参数反演

针对鸟撞飞机结构耦合解法中鸟体建模问题所遇到的困难,基于神经网络理论,建立了用于鸟体材料参数反演的改进BP神经网络模型。利用此模型和鸟撞平板实验测量值,以有限元分析的响应数据训练网络,实现了对鸟体材料参数的反演。由鸟体材料参数反演值计算得到的数值结果和实验结果吻合较好,说明基于神经网络的参数反演方法适用于解决鸟体材料参数反演问题,该方法为进一步提高鸟撞有限元数值模拟耦合解法的精度提供了有力的保证。     

棉麻纤维自动识别技术研究

本文提出根据纤维的直径和颜色特征,应用神经网络技术实现棉麻纤维的计算机自动识别。并用MATLAB仿真的方法进行神经网络的设计和模拟。通过调整网络的参数,有效地提高识别率。