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51.
提出一种新型可控挤压油膜阻尼器(简称CSFD),并实验研究该CSFD支撑的轴承-转子系统的振动特性。利用数值方法计算得到了转子系统的临界转速和振型图;搭建柔性转子振动试验台,在不同转速和不同的供油压力下,对轴颈处位移信号进行测试和分析研究。实验结果表明:与普通圆瓦轴承相比,CSFD轴承对转子的振动起到良好的抑制作用;无论是在低速还是高速情况下,CSFD轴承的供油压力越大,转子的振幅越小,特别是在临界转速下减振效果显著。通过Hilbert-Huang变换对升速位移信号进行分析,发现随着供油压力的增加,竖直方向上在临界转速时的能量发散现象严重,出现较多高频成分。 相似文献
52.
针对超临界二氧化碳(S-CO2)动力机组在启动和停止阶段气体轴承产生非常大的摩擦磨损,以及气体轴承承载力低、刚度低、阻尼小、稳定性较差等问题,设计并改进一种新型动静压S-CO2润滑径向可倾瓦轴承结构。设计并搭建S-CO2润滑轴承实验台,针对于实验台转子刚启动和极低转速工况,对新型S-CO2润滑动静压径向轴承在静压状态下的动态特性进行实验研究,得到轴承的动态刚度和动态阻尼,并分析静压对轴承动态性能的影响。实验结果表明,设计的S-CO2动静压径向可倾瓦轴承在启停阶段,在轴瓦与轴颈之间产生了足够的静压压力,可将二者完全分隔开,从而能减少启停阶段的摩擦磨损;随着静压压力的增大,轴承X、Y方向上的整体刚度、主阻尼都增大,且2个方向的主刚度系数差别不大,而交叉刚度和交叉阻尼都接近于0。研究结果为进一步揭示S-CO2润滑径向轴承动压状态特性提供参考。 相似文献
53.
54.
55.
深度神经网络在滚动轴承故障诊断领域得到广泛应用,而将深度神经网络应用于滑动轴承-转子系统故障诊断的研究较少。其中大多数研究假设轴承故障的训练数据与测试数据分布相同,基于该训练数据得到的神经网络能较好地对轴承故障进行描述,但当轴承转子系统的结构和工况发生变化,原神经网络就不能对故障进行准确诊断。提出一种基于改进型联合分布差异(Improved Joint Distribution Discrepancy,IM-JDD)方法的深度卷积迁移学习框架(Deep Convolutional Transfer Learning Network,DCTLN),该框架采用二维振动图像作为网络输入,通过深度卷积神经网络提取图像的可迁移特征,提出的改进型联合分布差异方法实现了不同结构及工况下滑动轴承-转子系统故障特征的迁移学习。最后在结构不同的滑动轴承-转子实验台上进行测试,结果表明,本框架在不同工况下和不同机器间对无标记故障样本具有较强的诊断能力,并优于其他竞争方法。 相似文献
57.
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59.
60.
基于一般项目全生命周期,结合虚拟团队组织的优势,分析企业项目管理中虚拟团队组织设计原则,研究企业项目管理中虚拟团队组织构建思路。在项目组织理论的基础上,进一步完善企业项目管理组织结构理论。 相似文献