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目的 针对太空尘导致的固体润滑轴承失效机理难以揭示的问题,提出采用分子动力模拟的方法,从原子尺度对空间滚动轴承二硫化钼(MoS2)润滑薄膜的摩擦特性进行研究。方法 首先建立MoS2薄膜的原子模型,在此基础上,根据实际场景,将MoS2薄膜的摩擦接触条件分为两体和三体接触。其次,通过对比两体和三体接触的摩擦结果,探究三体接触条件下MoS2薄膜的摩擦磨损机理。最后,通过改变基底结构,探究粗糙基底对MoS2薄膜三体接触磨损的影响。结果 三体接触对薄膜的磨损和摩擦系数均小于两体接触。在相同的滑移速度下,磨料的自旋速度越快,摩擦系数越低,但薄膜上出现的损伤越多。三体接触条件下,基底的粗糙表面不利于薄膜吸附,并且加快了薄膜的磨损。结论 三体与两体接触的摩擦磨损机理不同。三体接触摩擦过程中,薄膜表面不会出现犁削现象进而造成薄膜的撕裂。原子尺度下,摩擦过程中磨料的自旋作用削弱了薄膜表面切向力的积累,从而有效减小了摩擦力,减少了薄膜磨损。在保持磨料滑移速度不变的情况下,磨料的自旋速度会对薄膜的摩擦... 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断过程中,难以提取细微故障特征的问题,文章提出一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在特征值提取过程中,采用了多尺度卷积核并联的方式,对滚动轴承振动信号提取了更多的故障特征细节;然后在特征值降维、去噪处理过程中,采用了leaky_relu激活函数,解决了部分神经元处于抑制状态的问题;最后在分类识别过程中,针对多层全连接计算复杂的问题,采用了全局平均池化代替部分全连接。通过滚动轴承不同损伤程度、不同故障位置的诊断实验,证明了所提方法能够提高故障识别率、降低训练时间、具有较好的可行性。 相似文献
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针对滚动轴承寿命状态识别过程中,单一传感器蕴含的信息不能全面反映寿命状态的问题,文章提出了一种基于信息融合的滚动轴承寿命状态识别方法。该方法首先采用多路卷积层提取不同传感器的数据特征信息,克服单一信息源的局限性;然后采用多层卷积、池化交替级联的方式,实现多源信息的特征值深度融合,最后采用全连接和多分类函数,实现动轴承的寿命状态识别。通过不同方法的对比实验,结果表明了所提方法能够提高滚动轴承寿命状态识别率,具有较好的可行性。 相似文献
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针对滚动轴承退化性能难以评估、寿命状态难以识别的问题,提出一种基于相空间欧式距离相关性(phase Euclidean distance cross-correlation, PEDCC)指标和多通道卷积长短时记忆网络(multichannel convolutional neural long short term memory network, MCRNN)的状态识别方法。首先将正常轴承样本信号进行相空间重构,计算样本内重构后相邻数据之间的欧式距离,并将样本内的所有欧氏距离构成距离向量;然后利用互相关函数计算其余样本距离向量与正常样本距离向量之间的相关性,并将其作为轴承退化指标;最后利用所建立的PEDCC退化指标对轴承状态进行划分,将其输入到MCRNN网络中进行退化状态识别。其中MCRNN网络在不同通道中分别采取了不同卷积核,不同激活函数,以便于提取轴承振动信号的多尺度特征。通过轴承全寿命数据集对所提退化指标及网络模型的实用性进行验证,试验证明所提出的方法能更精确的实现轴承的退化状态识别。 相似文献
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路基是路面的基础,是公路的重要组成部份,它与路面共同起着承受行车荷载的作用。路基的施工质量直接关系到整个公路工程的质量。在公路路基施工过程中,由于受气候、施工工期及地质条件等限制,经常会遇到采用过湿土填筑路基的情况。对此,必须采取有效措旌进行认真处理,确保路基旌工质量。 相似文献