混合预紧下高速电主轴涡动频率的理论研究

为了有效预测并控制高速电主轴的支撑刚度和临界转速,建立了角接触球轴承在混合预紧机理下的数值计算模型,对主轴系统进行有限元建模,耦合轴承组模型与转轴模型构成转轴-轴承模型.通过对整体模型计算获得主轴系统的动态特性参数,将结果反代入整体模型,进而进行循环迭代,从而研究主轴涡动频率.制定转轴-轴承模型动力学计算流程,研究了电主轴在不同工况下轴承支撑刚度和涡动频率等动态特性.理论计算结果表明:与传统计算方法相比,所建模型计算电主轴在高速运转时的动态特性具有更高精度.采用合理的预紧方式和预紧力有利于提高主轴系统在高速运转时的临界频率.     

基于BP神经网络模型的温度预测方法

车间里特定高温环境下对多点的温度监测数据是风机是否工作的重要参数。为了能更好地保护风机,提出一种基于BP神经网络来分析预测温度变化趋势的方法,达到了减少风机工作时间,延长风机寿命的效果。     

基于炉区分段的BP神经网络钢坯温度预测

利用神经网络可以逼近任意非线性系统的特点,建立加热炉内钢坯温度预报模型。由于钢坯的边界热流系数和热传导系数、比热、重度等物理参数都是随温度变化的函数,所以,按加热炉的分区采用多个BP神经网络进行分段预测,以适应钢坯的物理参数的变化。仿真结果表明:所建模型简单,精度高,能满足工程实际需要。     

数控机床高速电主轴的热态特性分析

本文介绍了高速电主轴的结构、主要传热机理和热源的生热率计算方法,在此基础上建立有限元分析模型,并分析了轴承预紧力,电机转速,轴承冷却空气流量三种工况对电主轴热态特性的影响,为改善电主轴的热态特性提供理论依据。     

基于接触热阻的高速精密电主轴热特性分析

主轴系统热问题是高精度机床必须要考虑的关键问题,接触热阻的大小影响机床的传热性能,从而影响其加工精度.利用表面接触的分形理论,计算接触面的量纲一的接触面积,针对接触微凸体的热阻由基体热阻和收缩热阻形成接触对,建立了一个考虑接触界面基体热阻和收缩热阻的表面接触热阻模型,讨论了不同的分形参数对接触热阻的影响.以立式加工中心电主轴系统为研究对象,分析了电机的损耗发热和轴承的摩擦发热,运用有限元软件对电主轴模型在有无接触热阻2种情况下的稳态温度场和稳态热变形进行仿真分析.讨论了有无热阻情况下电主轴温度和变形变化量,论证了接触热阻对电主轴热温度场和热变形的影响.结果表明:电主轴考虑接触电阻时温度将升高,变形将增加.     

高速电主轴单元的热态特性分析

由于电主轴系统高速运转时,产生大量的热,并导致热变形,本文基于ANSYS对高速电主轴单元的热态特性进行分析。文中采用有限元法对高速电主轴系统模型进行建模,并计算了电主轴系统的发热量及各部位热对流,通过ANSYS进行分析,得到了高速电主轴单元的温度分布、主轴端部的轴向和径向偏移量及位移图。从热态性能中可以分析得出热感应预载荷,并计算得出相应的强度和临界速度。同时研究发现,为了获得更多的预载荷,应该考虑热感应预载荷的影响。     

高速电主轴直接转矩控制系统的建模与仿真

目的为了提高高速电主轴的静动态特性,实现高速电主轴的宽调速范围.方法采用高性能的直接转矩控制对异步高速电主轴进行控制和驱动,在掌握电主轴和直接转矩控制基本工作原理的基础上,利用MATLAB/Simulink模块库中提供的各种基本模块搭建各个子系统.并利用SIMULINK中的子系统封装技术把各子系统封装成各个模块,连接各个模块构成完整的高速电主轴直接转矩控制系统模型,并进行仿真实验.结果建立了高速电主轴直接转矩控制系统仿真模型,完成了仿真系统调节器及其参数设计,对系统的恒定负载和负载变化两种情况进行了仿真研究.结论仿真结果表明,将直接转矩控制方法应用于电主轴驱动控制系统是可行的,适应高速数控机床驱动控制系统的动态响应要求.     

基于机器学习的高速列车轴承温度状态识别

通过研究大量的高速列车轴承温度实测历史数据,提出了利用轴承温度关联测点之间的变化相似作为实现轴承温度状态连续性识别的依据。首先,应用无监督学习One-class SVM算法进行异常识别,结果表明该算法虽然可以较好地识别异常即"紧急"状态,但无法实现轴承温度状态的连续性识别。然后,进一步地根据相对温度变化将轴承从正常到故障失效整个过程定义为4个阶段,即长、中、短、紧急,并提出了以包含相对温度及温变速率等信息的图像样本来描述轴承温度状态变化的数据表达方式。最后,应用深度学习CNN算法进行轴承温度状态的连续性识别,结果表明CNN模型能够可靠地识别轴承温度的不同状态,从而为实现高速列车轴承预测性维护提供了一定支撑。     

应用BP神经网络分析电主轴频率可靠性灵敏度

为研究结构参数变化对电主轴抗共振性能的影响,采用ANSYS有限元分析软件,建立某电主轴的参数化模型,并进行模态分析;将ISIGHT软件集成ANSYS,筛选出电主轴重要的几何参数和材料参数作为设计变量,并使用优化的拉丁方抽样方法随机抽取足够的样本;利用BP神经网络拟合出电主轴低阶固有频率与各随机变量的函数关系,建立电主轴频率的可靠性极限状态方程;采用改进的一次二阶矩方法得到电主轴的频率可靠度和可靠性灵敏度,并以Monte-Carlo方法对计算结果进行验证.结果表明:电主轴的密度、弹性模量及总长度的均值和标准差对电主轴频率可靠度影响显著;利用BP神经网络构建的频率可靠性功能函数较合理;改进一次二阶矩方法能够比较准确、有效地分析频率可靠性灵敏度,且比Monte-Carlo方法效率更高.     

填脂量对高速电主轴轴承性能的影响

使用滚动轴承高速试验台和BRG 3000轴承力矩测量仪研究了填脂量对轴承温升、摩擦力矩和振动性能的影响。试验结果表明,高速工况下填脂量对轴承温升、摩擦力矩和振动的影响均呈非线性变化,中低速工况下填脂量与温升呈正相关关系。高速工况条件下存在一个填脂量值使轴承的温升、摩擦力矩和振动的综合性能最好,确定最佳填脂量时需在一定的温度范围内兼顾振动性能,本文中在给定高速工况条件下轴承填脂量为自由空间的15%时轴承综合性能最佳,且少于FAG超精密轴承样本中推荐的26%的填脂量。     

Experimental Investigation on the Bush Inner Surface Temperature of a High Speed Spiral Oil Wedge Sleeve Bearing

The temperature of bush inner surface temperature is measured by using infrared thermometer and transparent bearing, and temperature rise is measured by using thermocouple. The influence of rotating speed and axial location on the bush inner surface temperature is studied, and the influence of supply pressure and rotating speed on the temperature rise is analyzed. The results show the bush inner surface temperature and temperature rise of spiral oil wedge hydrodynamic bearing increase with the increase of rotation speed. In axial direction, the temperature is higher around the oil return hole. The temperature rise decreases with the increase of supply pressure. The highest temperature of bush inner surface and temperature rise are higher at higher speed, so the temperature rise is the fundamental reason which restricts the increase of rotation speed for high speed sleeve bearing.     

基于小波神经网络预测的退火炉温控制

目的 通过对退火炉炉温控制系统的设计,使得控制系统的控制性能和控制精度提高、抗干扰性增强.方法 针对被控对象一退火炉本身的非线性、大滞后性、时变性等特点,采用把小波函数引入神经网络预测模型对退火炉温进行预测,再把此预测模型与BP神经网络控制器相结合对退火炉的脉冲燃烧器进行控制,进而控制炉温.结果 由小波神经网络预测模型组成的控制系统,综合了小波分析和传统神经网络的优点,且具有不断吸收环境新信息的函数学习能力和推广能力.从仿真曲线上看,此控制方法 相比较传统控制的方法 具有收敛速度快,预测精度高的特点.结论 实现了对具有大干扰、大滞后性和不确定随机干扰因素的炉温控制系统进行精确控制,具有良好的动态和稳态性能.     

高速重载静压推力轴承温度场速度特性

针对重型立式数控装备中所用的大尺寸静压推力轴承的润滑问题,建立了模拟静压推力轴承本体及间隙油膜三维流动的数学模型及边界条件,采用ICEMCFD软件对环形腔的静压推力轴承内部流体温度场进行仿真模拟,获得了旋转速度和间隙油膜温度的关系,得到了其温度场的分布规律.结果表明:间隙油膜温度随着工作台旋转速度增加而增加,最高温度出现在半径内侧与外侧封油边和油腔形成的阶梯附近,最低温度出现在回油槽处.     

高速旋转体的光纤温度传感器的实验研究

设计了一种新颖的半导体光纤温度传感器,实验结果表明用该光纤温度传感系统可实现对高速旋转体的非接触稳定测量。     

高温陶瓷氧化损伤及高温力学性能预报

ZrB2-SiC陶瓷材料在高温环境下发生氧化.介绍了复合材料在高温环境下氧化行为及复合材料组元变化规律;利用质量守恒方程及在固体区域内的体积守恒情况,推导出材料发生高温环境下各组分的体积分数随温度的变化规律;根据Eshelby等效夹杂理论,结合Arrhenius方程及细观力学理论研究了ZrB2-SiC陶瓷在高温环境下的...     

个旧高松矿田多成矿地质因素BP网络成矿预测

研究了BP网络模拟多成矿地质因素和矿床特征之间的非线性关系,创建了BP网络成矿预测流程图。以个旧高松矿田为例,分析矿区地质背景、控矿地质要素、地球化学特征,组建了多成矿地质因素预测模型;圈出了4个一级远景区（成矿有利度〉0.6）,2个二级远景区（0.6〉成矿有利度〉0.5）。经踏勘验证,与实际情况较为符合。     

Research on the Critical Speed of a Mixed-Flow Turbocharger with Hybrid Ceramic Ball Bearing

The critical speeds for a vehicle turbocharger with hybrid ceramic ball bearing are researched. The ball bearing-rotor system produces resonance when it working in critical speed and that makes the turbocharger injury working for a long time. The calculation and analysis methods of the critical speed for the vehicle turbocharger are described. The critical speed is computed by two methods including Riccati transfer matrix and DyRoBeS finite element method for a vehicle turbocharger with hybrid ceramic ball bearing. The vibration experiment had been taken to validate the calculating result. Comparison between the results by two calculation methods and the test results show that the first critical speed differences are 6.47% and 5.66%, the second critical speed differences are 2.87% and 2.94% respectively. And then, the primary factors which influence the critical speed are analyzed, the conclusions will be helpful for the vehicle turbocharger bearing-rotor system design.     

变形预测的一种新方法

采用一种新的变形预测方法,即将GMDH神经网络预测方法运用到变形预测中进行短期以及长期预测,并且将预测得到的结果与采用BP神经网络预测得到的结果进行比较.结果表明,GMDH神经网络是一种比较好的预测方法,在变形预测中具有一定的实用性.     

刀具几何角度对高速铣削性能影响的仿真分析

切削力和切削温度是影响刀具耐用度及被加工表面质量的重要因素,其中刀具几何角度在金属切削加工过程中对切屑的形成、切削力的大小以及散热条件等影响很大。因此,合理地选择刀具几何角度对提高刀具使用寿命和生产效率、降低生产成本具有重要意义。以铝合金7075-T651高速铣削为研究对象,借助金属切削工艺软件AdvantEdge对铣削加工进行模拟仿真,得到加工过程中切削力和温度随时间的变化关系,并结合单因素法,分析了不同刀具角度的选择对切削力和切削温度的影响。该结果为高速铣削刀具几何角度的选择提供参考。