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螺栓紧固技术分析及转矩转角法的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从螺栓联接的拧紧过程入手,从理论上对目前螺栓紧固的三种控制方法:转矩法、转矩转角法、屈服点法所能达到的控制精度、使用条件进行了分析比较。介绍了492Q汽油机主轴承盖螺栓拧紧应用转矩转角法(转矩控制角度监测)工艺参数的设定,及采用不同的工艺参数解决主轴孔变形的工艺措施。文章指出了当前螺栓拧紧质量检测方法上存在的问题,提了拧紧设备本身保证紧固质量的建议。 相似文献
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屈服区域转角扭矩法拧紧系统 总被引:1,自引:0,他引:1
郑友存 《柴油机设计与制造》2009,16(2):43-47
针对发动机关键螺栓,采用屈服区域转角扭矩拧紧法,考虑拧紧工艺参数的选择确定、轴向预紧力的超声波测量以及拧紧过程质量控制的整个过程,建立一套可靠的拧紧系统。 相似文献
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袁云峰 《柴油机设计与制造》2018,(3)
现今已有很多成熟的方法用于螺栓拧紧过程的监测,如扭矩控制法、扭矩-转角控制法、过屈服点控制法、斜率控制法等,还有通过复测扭矩进行的事后检验。鉴于取得了较好的使用效果,这些方法在行业中获得了广泛的应用。在实际应用中,各种在线拧紧设备在使用前的检测,对这些方法的使用效果有很大的影响。这不仅涉及整个拧紧过程中的各道工序,更关乎于产品的装配质量。本文介绍几种在线拧紧设备的检测和评定方法,并开展讨论。 相似文献
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1概述ND5型机车自1986年配属大连机务段以来,已经运用了近20年。由于该型机车整体质量水平比较高,因此,在运用的前10年里故障率很低,尤其是柴油机的关键部件损坏的很少,但随着使用时间的增加,有些部件陆续出现问题,给机务段的生产带来了严重影响。2003年3月,大连机务段ND5型316号机车柴油机左7动力组的1根安装螺栓在运用中出现断裂,螺栓断裂以后该动力组水套被振裂,冷却水大量泄漏,造成机破。螺栓断裂的主要原因,当时有两种观点,一种观点认为该动力组在安装的过程中,安装螺栓紧固力矩不足,螺栓在振动条件下松动,在冲击载荷的作用下屈服失… 相似文献
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李春玲 《柴油机设计与制造》2011,17(1):16-20
用ABAQUS软件进行了发动机横隔板的强度及疲劳分析.分析模型包括机体、主轴承盖、轴瓦、主轴承盖螺栓、假体缸盖、缸盖螺栓.应用接触非线性分析方法,对机体横隔板进行装配、最大爆发压力工况和最大惯性力工况下的强度和疲劳求解计算. 相似文献
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针对风力发电机螺栓由于预紧力松弛而导致的疲劳断裂问题,以风电塔筒环形法兰连接单段模型为研究对象,采用有限元的方法进行摩擦和常温蠕变对预紧力松弛的敏感性分析。结果表明:摩擦系数降低时螺纹最大应力降低了8.04%,平均应力增大了16.4%,且材料蠕变特性较低和屈服应力较高时预紧力仅分别减小了15.74%和6.37%。因此,当螺纹接触处和外部接触表面的摩擦较低,且螺栓材料具有较低蠕变特性和较高屈服强度时,螺栓抗蠕变性能较好且不易发生预紧力松弛现象。此时螺栓连接状态和预紧力分布较好,螺纹最大应力较小,且法兰间的接触压强和夹紧力较高,有效减小了预紧力松弛。研究结果为解决风电螺栓预紧力松弛问题提供了理论依据。 相似文献
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文章首先对进口机组汽缸中分面螺栓用材进行分析,通过与国内亚临界汽轮机高温螺栓用钢之比较,确定了该螺栓的代用材料,完成了螺栓热加工及冷加工制造。通过对螺栓强度的分析计算,确定了工作状态下保持汽密时螺栓中的应力及螺栓的初始应力。最后对螺栓现场安装技术要求进行了详细阐述。成功实施了进口机组中分面螺栓的国产化。 相似文献
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用力矩扳手测量紧固螺栓的预紧力是螺栓预紧时的主要方法,但这种测量方式直接将各种误差掺入测量结果导致测量不准确,通过先将预紧力的理论值用机械设计的方法折算成预紧后螺栓的线性伸长量,再通过专用的伸长量测量仪控制预紧过程中螺柃的伸长,从而间接控制了预紧力的大小. 相似文献
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Bolt looseness may occur on wind turbine (WT) blades exposed to operational and environmental variability conditions, which sometimes can cause catastrophic consequences. Therefore, it is necessary to monitor the loosening state of WT blade root bolts. In order to solve this problem, this paper proposes a method to monitor the looseness of blade root bolts using the sensors installed on the WT blade. An experimental platform was first built by installing acceleration and strain sensors for monitoring bolt looseness. Through the physical experiment of blade root bolts' looseness, the response data of blade sensors is then obtained under different bolt looseness numbers and degrees. Afterwards, the sensor signal of the blade root bolts is analyzed in time domain, frequency domain, and time-frequency domain, and the sensitivity features of various signals are extracted. So the eigenvalue category as the input of the state discrimination model was determined. The LightGBM (light gradient boosting machine) classification algorithm was applied to identify different bolt looseness states for the multi-domain features. The impact of different combinations of sensor categories and quantities as the data source on the identification results is discussed, and a reference for the selection of sensors is provided. The proposed method can discriminate four bolt states at an accuracy of around 99.8% using 5-fold cross-validation. 相似文献
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