地铁车辆辅助变流器柜随机振动疲劳分析

以某新型辅助变流器柜为研究对象,利用HyperMesh建立有限元模型,分别采用IEC 61373—1999标准和IEC 61373—2010标准中的加速度谱密度（acceleration spectral density, ASD）作为激励,基于频域法分析辅助变流器柜在随机振动载荷作用下的响应,得到结构的von Mises应力分布。根据Miner线性疲劳累计损伤理论和高斯三区间法,估算随机振动载荷作用下辅助变流器柜的疲劳寿命。结果表明：IEC 61373—2010标准比IEC 61373—1999标准保守,从安全性上考虑,建议按照IEC 61373—1999标准对辅助变流器柜进行疲劳寿命分析。     

矿用液压支架的轻量化设计及强度试验

在分析液压支架在煤矿安全生产中的重要作用及国内现状的基础上,本文首先利用Solidworks软件建立液压支架的三维实体模型,并采用Abaqus软件计算整个支架的静态强度和应力;然后对各种工况条件下的受力状况进行仿真,确定最大的受力部位;最后针对应力的分布特点,判断其在轻量化条件下可优化的区域。     

D型打结器架体的随机振动分析与结构优化

针对D型打结器架体易断裂、寿命短等问题,采用动力学与疲劳分析相结合的研究方法.基于模态-谐响应分析,得到架体应变幅值曲线.采用随机振动分析与Miner线性损伤累加法则对架体进行疲劳寿命分析,结果得出架体的疲劳寿命不高.设计架体四因素三水平的正交试验,对架体进行结构优化.结果 表明优化后的架体疲劳寿命显著提高.     

基于数字疲劳传感器的疲劳监测系统及寿命评估

疲劳寿命计是电阻-疲劳响应记忆元件,其电阻值随疲劳而增加,栽荷卸除后电阻变化值保留.通过设计适用于桥梁疲劳栽荷检测的数字式传感器和监测系统,对大桥实施长期实时监测和定期技术状态评估,考察大桥在服役期内完成设计预定功能的能力,提高桥梁的安全性.为解决疲劳损伤及寿命评估问题,通过编制的疲劳评估系统,对东海大桥48个危险截面测点进行疲劳分析,得到实际损伤及损伤度,并进行寿命评估.成功地建立了东海大桥疲劳损伤及寿命评估系统,并可推广应用于其他桥梁.     

液压支架疲劳寿命近似估算

针对常规的液压支架寿命近似分析方法需对危险点进行循环加载和获取,导致计算机负载增加的问题,提出了一种基于遗传算法与BP神经网络的寿命估算模型。利用遗传算法的全局搜索性优化BP神经网络,使其不易陷入局部最小点;利用优化后的BP神经网络建立危险点结构参量到疲劳寿命的网络映射模型。针对样本容量和隐含层节点数进行了测试,测试结果表明,样本容量为40、隐含层节点数为7时,模型估算精度较高;液压支架平均寿命估算值为36 456次,与理论值的最大相对误差为5.27%。     

某车型发动机悬置后支架优化设计和疲劳分析

针对某车型发动机在振动强化试验中悬置后支架出现开裂的问题,建立悬置后支架有限元模型并进行应力分析,发现应力分析结果与试验结果一致,且原支架结构应力集中现象非常明显,主要分布在侧筋根部;用OptiStruct对悬置后支架进行拓扑优化设计,结果表明拓扑优化材料应主要布置在底部和侧筋.在此基础上,通过4种优化方案的对比得到质...     

液压支架前连杆疲劳寿命预测方法

针对液压支架前连杆疲劳寿命值计算繁琐的问题,提出采用遗传算法优化后的BP神经网络预测液压支架前连杆疲劳寿命。首先采用最优拉丁超立方方法选取40组参数水平下的设计参数,然后采用ANSYS有限元分析软件计算每个参数水平下的疲劳寿命值,最后采用经遗传算法优化后的BP神经网络学习前30组数据,建立设计参数与疲劳寿命之间的神经网络模型,用剩余的10组数据检测模型预测精度。预测结果表明,遗传算法优化的BP神经网络对液压支架前连杆疲劳寿命的预测误差较小。     

随机振动载荷下电子箱PCBA焊点疲劳寿命分析

电子箱在力学载荷环境下,振动引起的高周循环疲劳应力会造成箱体中电路焊点失效,影响电子箱整机可靠性;针对一种印制电路板组件焊点进行整机级振动试验,通过建立电子箱整机有限元模型,进行与试验状态一致的随机振动试验仿真分析,提取焊点上的应力、加速度响应水平;基于Basquin模型,建立了PCBA疲劳寿命预测模型,将几种不同振动载荷下的焊点响应结果代入到预测模型,计算得到电子箱在不同振动载荷下的寿命分析结果,得到电子箱PCBA焊点的应力-寿命（S-N）曲线;结果表明,在工况随机振动条件下电子箱PCBA焊点具有足够可靠性,随着振动激励增大,焊点疲劳寿命显著缩短,该方法可用于电子箱整机级PCBA焊点随机振动疲劳寿命分析。     

基于UG的汽车钢板弹簧前支架疲劳分析

本文运用软件UG NX5.0建立某汽车钢板弹簧前支架的三维模型,并利用UG高级仿真功能对该支架进行了结构受力分析,得到了该构件的应力、应变及位移分布云图,在此线性静力分析基础上进一步对该构件进行疲劳分析,为零件的合理设计提供了有价值的参考。     

基于结构拓扑优化方法的发动机支架轻量化设计

为实现某发动机支架轻量化设计,在支架总成整体结构有限元分析的基础上,运用等效刚度原则建立支架局部有限元模型,得到不同工况下的支架位移分布结果.基于TOSCA软件,通过提取结构分析结果对支架结构拓扑优化模型进行敏度分析并形成优化模型列式.优化求解后,在每轮循环迭代中将新的单元密度值重新赋予结构模型,直至满足预先给定的收敛判定条件;设置过滤半径和各类制造加工约束,消除结构拓扑优化中的数值不稳定性问题,改善优化结果的可加工性.对优化前后的计算结果进行对比分析.     

航空发动机支架零件振动疲劳及结构优化

针对某型航空发动机支架零件侧面根部经常出现疲劳裂纹的问题,基于功率谱密度（power spectral density, PSD）通过谐响应分析推导疲劳损伤传递函数,使用ANSYS Workbench搭建振动疲劳分析流程,结合模态信息使用Dirlik方法在nCode DesignLife中进行疲劳求解。仿真结果表明,该支架零件侧面根部的疲劳裂纹主要是由倒角半径过小导致的。发动机工作时可与支架零件产生2个共振带,虽然增大倒角半径有利于避开支架零件的2阶共振带,但是降低支架零件根部应力集中水平才是提高零件使用寿命的直接方法。当零件侧面根部倒角半径增大为2.5 mm时,支架零件的使用寿命最大。若配合零件背面根部倒角尺寸进行优化设计,可进一步提高零件的使用寿命。     

宽带随机振动控制器的设计与分析

提出了一种随机振动控制器的实现方法,它可以实时地产生高精度随机振动激励信号．采用这种方法得到的宽带随机信号信噪比可达到70dB,可用于精密随机振动台的驱动控制信号．准确地实现了被试验产品的模拟试验．计算机仿真和试验结果证实了该方法的可行性．     

基于ANSYS的挖掘机动臂疲劳寿命仿真研究

针对挖掘机动臂载荷复杂性使得疲劳寿命难以预测的问题,提出一种基于仿真载荷谱的疲劳寿命分析方法。通过仿真工作装置各铰点载荷谱对动臂进行静强度校核,并运用Miner准则对动臂进行疲劳寿命预测,确定了最小疲劳寿命部位。由疲劳寿命敏感度分析结果可知,载荷幅值、缺口系数、表面质量系数和尺寸系数对疲劳寿命有显著影响;在计算疲劳寿命时用Goodman修正公式更保守。研究结果可以预测挖掘机动臂疲劳寿命,为动臂的设计和改进提供参考。     

用小波分析提高随机振动频谱均衡性能的研究

研究了一种改进的随机振动系统的频谱均衡自调整算法 ,通过对随机振动对数功率谱模型的分析 ,提出了其离散小波变换的系数噪声可近似为高斯分布 ,设计了与尺度相关的阈值非线性处理方法对随机振动功率谱进行平滑 .与传统方法相比 ,缩短了均衡时间、提高了系统的均衡精度 .经实际运行表明该方法是成功的 .     

基于CAE软件的风电机组齿轮疲劳寿命预测

在复杂多变的外界载荷作用下,风电机组齿轮的寿命难以准确预估是导致风电机组失效的一个重要因素。风电机组齿轮疲劳寿命准确预测对降低故障率有重要的意义。采用计算机辅助工程(CAE)技术来估计风电机组齿轮的疲劳寿命。通过刚柔耦合模型建立和疲劳分析得到风电机组齿轮疲劳寿命的分布情况和最危险点的寿命值,并与风电机组齿轮理论计算年限作比较,验证了改进方法的可行性,对风电机组的齿轮箱的设计和优化具有指导作用。     

集装箱门式起重机金属结构及焊缝的疲劳分析

建立轨道式集装箱龙门起重机金属结构的有限元模型,基于港口实际工况计算的应力结果,利用专业疲劳分析软件MSC Fatigue对该场桥的金属结构及焊缝进行全寿命疲劳分析,得到整体的疲劳寿命分布和危险点的寿命值,为产品的疲劳耐久性设计提供重要参考.     

燃料电池轿车变速器齿轮接触应力分析及疲劳寿命计算

为有效分析燃料电池轿车变速器齿轮接触应力以及更精确地计算齿轮的疲劳寿命,满足齿轮的使用要求,建立齿轮三维模型,应用有限元方法结合变速器实际载荷谱对齿轮接触应力进行仿真计算.根据计算结果,应用齿轮有限寿命设计理论对齿轮疲劳寿命进行计算,得到齿轮的接触应力和疲劳寿命.该方法可以为燃料电池变速器齿轮接触应力分析和疲劳寿命计算提供参考.     

疲劳分析软件MSC Fatigue的工程应用

为实现交叉杆的疲劳寿命预测,应用实测载荷和材料数据,进行有限元的应力分析,采用名义应力法,基于MSC Fatigue进行交叉杆的疲劳寿命预测,与交叉杆的实际使用寿命较为吻合.表明基于虚拟疲劳设计软件的疲劳设计方法合理可行,为交叉杆的结构优化设计和疲劳寿命预测提供参考.     

基于自适应算法的车载无人机的疲劳寿命分析

根据基本的疲劳分析理论和解非线性方程及方程组的数值分析的算法,设计了一种自适应算法对无人机在路面激励下的疲劳寿命进行预测。并应用该算法对一种车载无人机在典型任务剖面下的疲劳寿命进行了预测。     

基于神经网络的结构疲劳寿命仿真的研究

疲劳是一个相当复杂的过程 ,受大量难以监控的因素影响。目前的疲劳寿命估算基本是采用传统的经验公式 ,计算程序复杂 ,精度低 ,试验成本高。随着人工神经网络的迅速发展 ,使用人工神经网络对疲劳寿命计算成为可能。该文通过对疲劳寿命的影响因素分析 ,采用改进的BP网络对疲劳寿命计算进行仿真 ,仿真结果表明这种方法对疲劳寿命估算是可行的 ,并且有很好的精度。