基于改进能量法的行星齿轮裂纹损伤研究

行星齿轮的裂纹损伤是其主要故障之一。以改进的能量法为理论基础,构建数学模型,对行星齿轮正常及裂纹齿的啮合刚度进行数值计算,得到其变化规律,获得裂纹啮合区的刚度突变程度;并通过有限元法对这一突变量进行仿真计算,得到理论与仿真的突变值存在约6%的误差。开展了故障模拟实验,分析了其振动信号的时-频域变化情况,给出其无量纲指标的变化情况,发现峭度指标对冲击信号特别敏感,变化量可达64.82%,该指标可以更明显地反映行星齿轮裂纹的损伤情况,验证了啮合刚度理论分析的结果。     

粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用

为提高齿轮箱故障诊断性能，建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入，以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值，利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断，并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能，收敛速度快，迭代步数少，诊断精度高，具有良好的故障识别率。     

煤矿雾化喷嘴内气液两相流动的CFD数值模拟

应用FLUENT软件,对2种不同K系数的雾化喷嘴进行了数值模拟计算。分析了不同入口压力方案,得出如下结论:相对于K=0的喷嘴,K=0.3的喷嘴可有效地抑制喷嘴口气穴的形成,提高了喷嘴流量的均匀性,更好地实现了流体的有效雾化。     

掘进工作面离心风机集流器设计及内部仿真

为了提高掘进工作面离心风机导流效果,提出对离心风机圆弧形集流器加米字支撑架改造。通过建立离心风机几何模型和数值模型,并施加边界条件,利用Fluent软件对加米字圆弧集流器和普通圆弧集流器离心风机进行了整机内部流场数值模拟,采用Tecplot软件进行后处理,显示同流量下离心风机的压力云图。     

齿轮箱传感器优化布置研究

提出利用粒子群优化(PSO)算法解决齿轮箱故障检测中传感器优化布置问题的方法。在着重分析加速度传感器优化布置的模态置信准则后,构建了应用PSO算法解决此类优化问题的适应度函数。以齿轮箱有限元建模和模态分析结果为依据,以适应度函数作为评价目标,应用加速度自适应粒子群优化算法,实现了齿轮箱传感器的优化与定位。通过齿轮箱的试验模态分析和频响函数特性分析,证明了基于PSO算法的齿轮箱传感器优化布置方法是可行的。用优化后的6个测点布置传感器,故障诊断精度提高26.1%.     

煤矿喷雾降尘系统雾化喷嘴的CFD数值仿真研究

矿井采煤过程中会产生大量的粉尘,目前主要以喷雾降尘为主。为深入研究入射水压和喷嘴口径对喷嘴内部流场和雾化效果的影响。笔者利用FLUENT软件对常用的带旋流芯的喷嘴在不同入射水压下内部流场进行了数值模拟仿真,得出了喷嘴内部的速度场在不同入射压力下的分布规律,以及在同一入射压力(1 MPa)下,不同口径喷嘴内部流体运动规律。并得出在一定范围内,喷嘴入射压力越大,雾化效果越好;喷嘴口径越大,雾化效果越好这一结论。     

基于CFD的轴向柱塞泵流动特性的仿真研究

通过CFD仿真对柱塞泵柱塞腔和配流盘的流动特性进行了研究,建立了SCY-14型柱塞泵流体的几何模型和物理模型,在对配流过程非定常流场各个位置流态进行流态判断后,采用层流加局部湍流的数学模型模拟流场的实际状态。根据轴向柱塞泵工作时的两个主运动,采用滑移网格模型模拟柱塞与缸体相对配流盘的旋转运动及采用动网格模型模拟柱塞沿缸体轴线相对缸体的往复运动。通过设定边界条件和工作条件,对处于不同旋转角度柱塞泵的流态特性进行CFD仿真。仿真结果表明:柱塞泵在吸排油过程中,即低压向高压转换和高压向低压转换的过程中,柱塞腔内部有比较明显的压力冲击现象。柱塞腔的压力冲击主要是由柱塞泵配流过程中的流量倒灌和阻尼槽的节流作用共同影响形成,压力脉动周期由泵的转速和柱塞数决定。     

斜盘式柱塞泵的瞬时流量的研究

综合研究了影响柱塞泵瞬时流量的各个主要因素,对比于瞬时流量只考虑油液泄漏的传统分析方法,新建立的瞬时流量的计算方法还考虑了可压缩介质的容积损失和经阻尼槽的倒灌现象等因素,由此得出的结论更加接近实际情况。实例分析对比2种算法得到的结果,可知在计算柱塞泵瞬时流量时考虑可压缩性及经阻尼槽的倒灌等因素比不考虑这些因素所得结果要小很多。     

液压波动激振机理及其在模拟振动筛中的应用

研究液压波动机理,建立以激波器为激振执行机构的激波器-液压缸激振系统,并将激振原理应用于模拟振动筛,解决现有惯性激振存在的问题。系统的激振原理是通过激波器的强制配流在液压管路中产生周期性的液压冲击波,从而使活塞、活塞杆及其固结的负载不断地振动。将激振原理应用于模拟振动筛,并进行试验,研究了模拟振动筛不同工况、不同参数的振动控制规律。试验结果表明：模拟振动筛的振动频率受激波器激振频率的独立控制,振幅大小可通过溢流阀来调节;振幅一定时,压力随激振频率的提高而增大;压力一定时,振幅随激振频率的增加而减小。     

基于粒子群优化的核主元分析特征的提取技术

针对核主元分析在参数设置上的盲目性,提出应用粒子群优化算法优化核函数参数.并将核主元分析应用于特征提取中.首先建立核函数参数优化的数学模型,然后应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,并通过Iris数据集进行仿真研究,验证其提取特征的有效性.将优化的核主元分析方法应用于齿轮箱典型故障的特征提取中,结果表明:参数优化的核主元分析能有效降低齿轮箱特征向量的维数,较线性主元分析取得更好的故障识别效果.该方法在机械故障信号的非线性特征提取中具有优势.