基于路面加权因子的油液监测重型车辆可靠性试验研究

传统的重型车辆的可靠性试验方案依据经验制定,缺少车辆磨损数据的量化指标。对车辆动力传动系统在不同路面的油液磨损光谱元素浓度进行分析,确定路面起伏程度对动力传动系统磨损可靠性的影响因子;提出基于路面影响因子的油液灰色理论可靠性预测方法,预测动力传动系统的磨损寿命,并和实际试验数据进行对比分析,验证模型的正确性。基于路面影响因子的油液灰色理论可靠性预测方法,可制定出基于量化指标的合理的重型车辆试验方案。     

基于小波变换-模糊聚类的变速箱齿轮故障诊断

在对车辆变速箱齿轮振动加速度信号进行小波变换的基础上，提出了基于尺度-能量谱的特征提取和模糊聚类相结合的车辆变速箱齿轮故障诊断方法。该方法应用于LC5T81变速箱齿轮的故障诊断中，能够比较准确地识别与诊断出变速箱齿轮的走合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态，具有一定的实用价值。     

重型商用车变速箱液力缓速器结构及原理

分析了液力缓速器的结构、制动原理和冷却方式,并将其在整车上进行匹配设计。商用车变速箱匹配液力缓速器不仅可有效延长行车制动系统寿命,改善轮胎磨损,降低车辆维修费用,还可提高车辆驾乘的安全性和舒适性,降低行车过程中交通事故的发生率。     

输送用模锻易拆链磨损预测及可视化辅助决策

针对输送用模锻易拆链存在的磨损状况难以准确检测、预测和检修用时长等难题,开展了基于灰色模型和可视化辅助决策的磨损寿命预测和主动检修技术研究。采用基于机器视觉的磨损检测装置获取磨损数据,通过定义和分析磨损关键参数对磨损数据进行清洗,基于灰色模型建立了磨损预测模型;基于预测数据、历史数据及运行工况等建立辅助决策模型,通过综合评估后输出最优检修方案,并基于可视化仿真技术立体、动态地呈现磨损状况,快速精确定位磨损链条。实验结果表明,磨损寿命预测模型的拟合精度较高,磨损预警误报率和漏报率较低,可满足磨损寿命预测要求。通过磨损预测及可视化辅助决策技术,可有效地提高检修效率,减少生产线受迫停运的风险。     

油液监测技术在推土机变速箱故障诊断中的应用

综合采用理化性能分析、铁谱分析和原子光谱分析技术等多种油液监测分析技术,对SD16型推土机变速箱润滑油的油品状态、油液中磨粒的大小、形貌及元素种类、含量等进行分析。确定变速箱合理的换油时间,并判断变速箱的磨损部位及磨损状态,为研究变速箱关键零部件的磨损规律打下基础。     

自润滑关节轴承寿命估算方法

减振器关节轴承在发生大负荷、低速和润滑不充分的情况下,很容易产生高摩擦和严重磨损,所以关节轴承的寿命主要是其摩擦与磨损寿命。而摩擦、磨损现象是十分复杂的,要准确计算这种寿命是十分困难的。结合经验公式、试验结果和对车辆使用的关节轴承磨损情况,对自润滑关节轴承的寿命估算法进行了研究,得到关节轴承寿命的计算方法,可以有效地对轴承寿命进行预测。     

航空难加工材料切削刀具磨损与剩余寿命预测研究进展

航空制造领域因轻量化、强度等特殊的应用需求,大量使用钛合金、镍基合金等难切削材料,刀具磨损速率快,刀具过度磨损会影响产品质量,在保证产品质量的前提下,为了充分发挥刀具使用价值,亟需监测刀具磨损状态和预测刀具剩余寿命。针对刀具剩余寿命预测的定义、分类和主要预测方法进行了阐述,同时,刀具磨损监测作为刀具寿命预测的基础和先决条件,简述了其重要的流程和常见模型。刀具剩余寿命预测模型主要包括基于物理模型的预测、基于数据驱动的预测和混合预测三大类,对不同预测方法的优缺点和适用场景进行总结,并讨论了刀具剩余寿命预测的未来研究方向。     

基于多磨损特征参数的湿式离合器损伤阈值模型研究*

湿式离合器损伤失效是制约传动系统可靠性提升的主要因素。为获取湿式离合器损伤特征的临界损伤阈值,开展湿式离合器摩擦磨损台架试验。以表面粗糙度变化率、Fe和Cu元素浓度变化率、临界磨损率为研究对象,建立基于PSO-BP神经网络算法的湿式离合器损伤阈值模型。结果表明：阈值模型的预测结果与实测值的相对误差绝对平均值为5.74%,阈值模型的预测结果贴近实测值;Cu元素浓度变化率比Fe元素浓度变化率大一个数量级,摩擦元件的磨损主要是摩擦片表面镀铜层的磨损;多磨损特征参数随油压与转速增大而呈非线性增大,且多磨损特征参数对油压的变化更加敏感。     

基于ADAMS的操纵摩擦件寿命仿真预测方法

针对磨损失效,本文提出一种寿命预测方法,建立了磨损失效寿命仿真预测的数学模型。基于ADAMS软件进行含操纵摩擦件系统虚拟样机建模,利用动力学仿真获取实际工况下的摩擦件磨损过程的(表面)压力、速度变化规律,采用干摩擦磨损试验获取摩擦副的磨损率与压力、速度之间的函数关系,在MATLAB中编制程序,计算磨损寿命,实现摩擦件的寿命预测。     

水润滑艉轴承的磨损寿命研究

磨损破坏是水润滑艉轴承最为常见的破坏形式,对其磨损寿命的预测和研究有着重要的现实意义。根据水润滑艉轴承的Streibeck曲线和Meeks模型设计轴承加速寿命试验,并通过试验获得轴承的寿命特征参数;采用基于灰色估计法求解Weibull分布,获得轴承的寿命评估模型;将寿命特征参数代入评估模型中,获得水润滑艉轴承的寿命分布模型。实验结果表明该模型的精度很高,在工程实践中可以利用该模型对滑动轴承的磨损可靠性寿命进行预测。     

基于光谱分析技术的风机齿轮箱系统维护策略研究

风机齿轮箱中轴承和齿面的磨损是齿轮箱最常见的累积故障,当齿轮箱中的系统部件的累积磨损达到一定量时就会严重威胁到整个风电机组的正常运行,甚至大大降低其使用寿命。基于光谱分析技术对风机齿轮箱进行维护策略的研究,依据设备的不同累积磨损情况建立3种不同维护方式下的齿轮箱的维护策略,基于概率模型建立齿轮箱系统的时间成本模型,以最少维护时间成本为优化目标,利用蒙泰卡罗方法模拟设备随机衰退过程对巡检周期进行仿真,仿真结果表明提出的方案可行且有效。     

基于油液监测的风机主齿轮箱磨损预测

针对风电机组主齿轮箱运行过程中因润滑不良导致异常磨损等故障的问题,提出偏最小二乘回归分析(PLS)方法来处理油液监测数据,并采用灰色等维递补模型进行故障预测.通过对油液监测数据中的运动黏度、酸值和铜元素、硅元素、锌元素、磷元素以及铁元素含量进行数据初值化与主成分提取,构建PLS模型并进行数据拟合分析.结果表明:运用偏最...     

基于组合核函数OSVR算法的起重机减速齿轮箱磨损趋势预测

针对起重机减速齿轮箱的磨损过程具有非线性与时变性,传统磨损趋势预测方法无法有效兼顾预测精度与执行效率的问题,提出了一种基于组合核函数的在线支持向量机回归（online support vector regression,OSVR）预测算法。OSVR的在线学习算法能够适应时间序列的时变性并提高执行效率,同时可利用不同的核函数性能,通过组合模型提高预测精度。采用实际齿轮箱铁谱数据对预测算法进行验证,结果表明,基于组合核函数的OSVR预测算法具有很好的预测精度和适应性,能有效预测起重机齿轮箱的磨损故障,且相比于单一OSVR算法和灰色神经网络组合算法有更高的效率和预测精度。     

高速列车车轮多边形对齿轮箱疲劳寿命的影响

车轮多边形是高速列车运行过程中常见的磨耗现象,该现象使轮轨作用力增大,齿轮箱持续异常振动,并会影响其疲劳寿命。为研究高速列车车轮多边形对齿轮箱疲劳寿命的影响,建立了含有齿轮箱支撑轴承的驱动系统和柔性齿轮箱的刚柔耦合整车动力学模型,采用数值仿真分析方法,通过分析不同车轮多边形幅值下轮轨垂向力和齿轮箱垂向振动加速度确定极端工况,对该工况下的齿轮箱进行应力分析并确定危险点,进而分析这些点的疲劳寿命。研究发现:列车在350 km/h三阶0.1 mm车轮多边形极端工况时,轮轨垂向力及齿轮箱垂向加速度明显增大,齿轮箱剧烈振动,此时齿轮箱多处出现应力集中,存在多个危险点。其中齿轮箱输出轴轴承端支撑筋处应力最大,该危险点疲劳寿命只能达到256万km,远小于1200万km的正常寿命。因此,在高速列车实际运营中要高度重视车轮多边形对齿轮箱疲劳寿命带来的影响,可通过车轮镟修来降低车轮多边形对齿轮箱疲劳寿命的影响。     

基于马尔科夫链的车桥齿轮剩余寿命预测研究

为解决车桥齿轮剩余寿命随时间变化趋势难以预测的问题,提出一种基于马尔科夫链的齿轮剩余寿命预测模型。该方法首先从采集的原始振动信号中提取齿轮的1～3倍啮合频率边频能量作为退化指标,再求取退化指标的增量序列并用于寿命预测;然后通过聚类方法对增量序列进行状态划分,从而获得状态转移概率矩阵;从而建立基于马尔科夫链的剩余寿命预测模型。采用车桥耐久试验的全寿命数据验证模型的有效性,结果表明,提出的模型在车桥开始退化后的预测平均相对误差为9.5%,相比于传统的马尔科夫模型具有更高的预测精度。     

钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测研究*

钢丝微动疲劳过程中,钢丝裂纹萌生特性直接影响其裂纹扩展特性,进而制约钢丝微动疲劳寿命,因此开展钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测研究具有重要意义。基于有限元法、摩擦学理论和断裂力学理论,运用Smith-Watson-Topper（SWT）多轴疲劳寿命准则建立考虑磨损的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,基于多种不同的钢丝疲劳参数估算方法对钢丝的微动疲劳裂纹萌生寿命进行了预测,并探究接触载荷、疲劳载荷、交叉角度及钢丝直径等微动疲劳参数对钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命的影响规律。结果表明：基于中值法的预测结果最接近实际值;在微动疲劳过程中,钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命主要与接触载荷和疲劳载荷相关。通过引入微动损伤参数建立简化的适用于钢丝绳的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,通过与考虑磨损的预测模型计算结果进行对比验证了该模型的准确性。     

弧齿锥齿轮箱动态特性分析及辐射噪声预估

以升船机同步系统用弧齿锥齿轮箱为研究对象,综合考虑锥齿轮副刚度激励、误差激励和啮合冲击激励等内部动态激励,建立了包含弧齿锥齿轮副、传动轴、轴承和箱体等的齿轮系统动力有限元模型,采用ANSYS对齿轮系统进行动态响应分析,得到齿轮箱的振动位移、振动速度及振动加速度;以箱体表面节点振动位移为边界激励条件,在SYSNOISE中建立箱体声学边界元模型,采用直接边界元法进行辐射噪声预估,得出箱体表面的声压云图及场点的辐射噪声。结果表明:齿轮箱动态响应及辐射噪声的峰值频率均出现在啮合频率及其倍频处。     

A study on life estimation of hot forging die

In this study, the forging die life was investigated using fatigue life and wear quantity, which are generally considered for estimation of die life. The main aim is development of the equations to adapt finite element analysis to life estimation for a hot forging die. The Archard’s model was used to estimate the wear life of the die and Goodman’s and Gerber’s equations, using the stress-life method, were applied to estimation of the fatigue life. These techniques were applied to die life estimation for the hot forging die of a ball joint socket used in an autovehicle system. Rigid-plastic finite element analysis was first carried out for the forging process of the ball joint socket and then the elastic stress analysis was performed for the die in order to obtain fundamental data for the prediction of fatigue life. The die stress analysis requires the deforming loads of the workpiece to be translated into the contact loading of the die. In this case, the size of finite elements of the die and the workpiece is important for good interpolation of the loading. Therefore, the influence of element sizes on the interpolation results of the contact loading was also investigated. The wear volume of the die was measured using a 3-dimensional scanner of probe type. It was found that the measurement had a good agreement with the results of the finite element analysis for the die life estimation.     

混合动力汽车动力耦合器传动效率试验研究

传动效率是机械传动装置的一项重要技术指标,它直接反映机械传动装置传输动力的能力。本文针对混合动力汽车动力耦合器,利用电控动力传动系试验台试验了动力耦合器在不同的输入转速、扭矩以及温度下的传动效率。该传动效率值反映出动力耦合器在不同输入条件下的功率损失,可判断耦合器在不同条件下的结构变形、运动干涉以及异常磨损等多项性能。本试验不仅为动力耦合器传动效率试验方法提供了参考,还为混合动力汽车运行工况优化提供试验支持。     

Multi time scale simulations for wear prediction in micro-gears

Reliability of micro-gears is known to be adversely affected by wear. In this work we report a strategy to predict local wear with the aim of predicting their effective life span. For the prediction of local wear we start from the relevant model experiments, choice of a suitable wear model and identification of the wear coefficient from these experiments. This wear model is then implemented in an efficient finite element based scheme to predict local wear. Here we report the further development of this finite element based wear simulation tool, the Wear-Processor, to handle this multi time scale problem of gear tooth wear. It is needed to bridge the various time scales between the very fast pass of a contact over a surface point and the long-term wear simulation that is required for a prediction of the life span. Additionally it is necessary to account for any change in the slip rate due to wear. The results presented in this article show how fast the gear tooth geometry, the slip rates and the line of action deviate from their original values as a consequence of wear. We predict a maximum of 3 μm of wear on silicon nitride micro gear tooth flank with width of 200 μm just after 3500 contact cycles.