排序方式: 共有48条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
介绍了小波分析的理论方法,并把小波分析方法应用在隔膜泵监测信号处理中,根据隔膜泵的故障特征,研制了大型机械故障监测与诊断系统,实现信号的多尺度分解,能获得信号的局部特征,为设备故障诊断提供了一种有效的工具。 相似文献
2.
3.
4.
通过对圆运动单轴惯性振动筛进行运动学和动力学分析,建立了基于结构工艺参数、运动参数、动力参数和具有模糊约束的整机模糊优化模型,论述设计计算中模糊信息的处理方法、表格数据在程序中的处理方法以及优化的求解算法,最后通过实例计算比较,得到了客观而较佳的整机参数。 相似文献
5.
从振动信号的角度出发,探讨了用时域特征作为诊断参数,提取经过多分辨分析各个不同频带的时域参数作为特征向量,进行隔膜泵状态监测和故障诊断的可行性。为隔膜泵的状态监测和故障诊断方法的研究开辟了一个新思路。 相似文献
7.
为了分析无心车床精整车削钛合金线材过程中切削速度、进给速度、切削深度对切屑形貌、切削力和残余应力的影响,使用仿真模拟软件ABAQUS建立基于无心车床的三维有限元精整车削模型,并且通过试验设计与仿真结果进行对比分析。车削钛合金的过程中,高转速会形成较短的C形屑,有利于切屑的分离与断裂。由于主轴转速的增加,工件与刀具之间摩擦力降低,切削力随着主轴转速的增加而减小。由于进给速度增加,每转进给量随之增加,工件去除量增加,随着进给速度的增加切削力也随之增加。由于切削深度增加,切削去除量不断增加,因此切削力随切削深度的增大而增大。车削钛合金的过程中需要提高转速来降低切削力,有利于切削过程。同时进给速度较小时,易于生成C形屑,有利于车削过程。 相似文献
8.
9.
10.
目的 通过无心车床车削去除GH2132线材的表面缺陷,分析无心车床加工参数对线材表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的响应关系,并建立GH2132线材表面灰色关联度多目标优化模型,确定可行工艺参数域。方法 采用响应曲面中心复合设计,测量车削后GH2132线材的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度;利用响应曲面法(Response Surface Method,RSM)分别建立表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型,确定单目标优化最优工艺参数组;基于灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GRA)理论,以表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度为优化指标进行降维处理,构建车削工艺参数与灰色关联度的二阶回归预测模型;绘制车削工艺参数与灰色关联度值的等值线图,确定可行工艺参数域。结果 对建立的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型进行方差分析,显著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工艺参数组,切削速度n=373.919 r/min,进给速度vf =0.475 m/min。得到了最小尺寸误差工艺参数组,n=375.636 r/min,vf =0.596 m/min。得到了最大表面显微硬度工艺参数组,n=337 r/min,vf = 0.903 m/min。对于灰色关联度多目标预测模型,误差范围为0.13%~9.4%,确定的可行工艺参数域对应的最小灰色关联度值为0.544 37。结论 基于灰色关联分析的多目标预测模型的准确度较高,主轴转速n对多目标的响应程度大于进给速度vf。通过确定可行工艺参数域,为GH2132线材去除表面缺陷提供工程参考。 相似文献