齿轮的可靠性设计

<正> 一、序言可靠性设计是现代设计方法中的一种。随着科学技术的发展,近年来“可靠性”已从定性要求成为可以用数值量度的定量指标。常规的设计方法,即安全系数法、强度条件通常表达为:这种计算存在的问题之一是把材料的极限应力σ_(lim),作用于零件上的载荷P以及零件     

材料特性对板材成形界限的影响研究

本文对影响板材成形的重要因素——材料特性(应变硬化指数n、塑性应变比R、扩孔率λ)进行了较深入的分析、研究,深入地揭示了裂纹形成的内在规律及解决方法,从而为保证生产高精度的、高质量的合格制品提供可靠依据。     

滑动轴承可靠性电算程序

本文按液体动压润滑理论,在液体动压滑动轴承设计基础上,为了确保滑动轴承在液体动压润滑状态下工作具有足够的可靠性,考虑到由于制造误差和工作条件的不稳定,使一些参数为随机变量,并视为正态分布规律。液体动压润滑状态的设计准则是H_1-K_1≥0。H为油膜厚度,K_1为表面粗糙度等组成的总厚度。取H与K_1为正态随机变量函数。根据干涉理论,求得液体动压润滑状态的可靠度。     

基于灰色系统理论的径向主动磁浮轴承控制

建立了径向主动磁浮轴承在电流控制下的转子动力学方程模型，并推导出系统传递函数。针对高阶传递函数系统使用灰PID控制器，根据系统稳定的条件确定理想的控制环节参数。数值仿真结果表明，灰PID控制器与磁浮轴承系统相结合，实现了对转子稳定良好的控制效果。     

人工神经网络在压铸模浇注系统中的应用

针对压铸模浇注系统的人工设计目前仍采用经验类比的方法确定内浇口速度与充填时间等两项重要参数,本文在总结归纳了生产现场的大量实践经验后,结合模糊论与人工神经网络BP算法创建了内浇口速度与充填时间的模糊神经网络数学模型,并用Turbo C语言开发了《压铸模浇注系统模糊神经网络GANF1.0》.     

人工神经网络在压铸模浇注系统中的应用

针对压铸模浇注系统的人工设计目前仍采用经验类比的方法确定内浇口速度与充填时间等两项重要参数，本文在总结归纳了生产现场的大量实践经验后，结合模糊论与人工神经网络BP算法创建了内浇口速度与充填时间的模糊神经网络数学模型，并用TurboC语言开发了《压铸模浇注系统模糊神经网络CANF1．0》。     

模糊可靠性在压铸模斜抽芯机构设计中的应用

针对斜抽芯机构中斜拉杆的负荷及失效特点,分析了斜拉杆工作状态完好这一事件的模糊性的来源和模糊性对其疲劳强度可靠性的影响,建立了斜拉杆工作状态完好这一模糊事件隶属函数的一般表达式及斜拉杆疲劳强度模糊可靠性的计算模型。提出了一种利用疲劳强度的模糊可靠性对斜抽芯机构中斜拉杆的直径进行设计的方法,改造了当前压铸模斜抽机构设计方法。     

成组作业计划的一个启发式算法

本文描述了成组技术的基本概念和成组作业计划的基本问题.并利用动态规划方法的基本概念和基本思想,提出了一种计算量小,实用价值高的算法.     

大型铝压铸模板设计中的有限元法与CAD

用材料力学的常规方法对矩形和园形模框的厚度及动模支承板厚度进行了较详细的推导和计算,针对动模支承板的实际最大工作应力值常常大于常规公式计算值,采用两种方法为其强度的可靠性设计提供依据,即有限元法和增加支撑的措施,使其强度和刚度等获得明显改善。对已有的智能型压铸模CAD软件菜单界面重新进行了改组和设计,加进了模板设计等模块,获得了较为完善的压铸整体结构──CAD软件。设计的压铸模模块CAD应用软件可以在计算机上完成模块设计的计算工作。     

考虑弹流润滑的齿轮传动多目标优化设计的遗传算法实现

应用弹性流体动力润滑理论,分析了模数、齿数等参数对齿轮副润滑性能的影响。在齿轮传动优化设计中,通过协调弹流效应和重量最轻建立了齿轮传动多目标优化的数学模型。采用遗传算法求解合连续及离散变量的优化设计问题,并用神经网络建立计算中各种曲线的插值模型。该系统发挥了神经网络与遗传算法各自的特点,数值例子表明了该方法的有效性。