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考虑物料作用的复合同步振动圆锥破碎机的动力学特性 总被引:2,自引:2,他引:0
在分析物料破碎过程和物料层的滞回特性的基础上 ,给出了有间隙物料层滞回力模型 ,建立了复合同步振动圆锥破碎机振动系统的力学模型和考虑物料作用的非线性运动方程 ,为进一步研究提供了基础。 相似文献
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从频域细化角度,提出了细化共振法来准确辨识纤维增强复合薄板的非线性阻尼参数。首先,基于频率细化法和共振法理论,重新推导具有振幅依赖的复合薄板结构非线性阻尼的表达式,明确从频域测试角度获取非线性阻尼参数的理论原理。然后,通过仿真信号算例,验证了该方法的正确性,并讨论了频率分辨率和细化倍数对阻尼辨识精度的影响。最后,总结并概括出一套合理、规范的阻尼辨识流程,并对TC500碳纤维/树脂基复合薄板进行实际测试。研究发现,利用该方法可定量评价具有振幅依赖特点的复合薄板的非线性阻尼,且随着激励幅度的增大,其阻尼特性呈现逐步增大的趋势。 相似文献
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基于萤火虫优化的核自动编码器在中介轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着科技进步与工业规模的快速壮大,现代工业监测领域步入大数据时代,如何自动地从大规模原始信号中提取故障特征并诊断是一个重要课题。为了提高深度自动编码网络处理非线性问题的能力,提出一种基于核函数与去噪自动编码器(Denosingauto-encoder,DAE)的深度神经网络方法。采用径向基核函数改进传统的去噪自动编码器,提出核去噪自动编码器(Kernel denosing auto-encoder, KDAE);构建包含一个KDAE层与多个AE层的深度神经网络对故障特征进行层层提取,并添加softmax分类层;采用误差反向传播算法对网络参数进行微调,并采用混沌萤火虫算法优化核参数与深度网络中的待定参数,得到故障诊断模型。针对传统自动编码器泛化性较差的问题,在目标函数中添加L2惩罚项。通过航空发动机中介轴承典型故障试验数据,验证了所提方法与传统去噪自动编码网络相比能够得到更高的准确率。 相似文献
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本文提出采用大气等离子喷涂NiCrAlY阻尼硬涂层的方法来抑制叶片的裂纹扩展。首先,分别对无涂层和带涂层叶片试验件开展共振疲劳测试。结果表明,阻尼硬涂层具有一定的裂纹修复和扩展延缓能力。然后,建立了含裂纹叶片试验件的有限元模型,并通过对比叶片试验件固有频率随裂纹扩展的变化验证了该有限元模型的有效性。进一步引入裂纹扩展模型并获得了无涂层和带涂层叶片试验件在不同裂纹扩展阶段的裂纹尖端应力强度因子,揭示了阻尼硬涂层延缓裂纹扩展的机理。最后,给出了不同条件下叶片试验件的裂纹扩展曲线,并讨论了涂层参数厚度、涂层弹性模量和涂层密度对裂纹扩展速率的影响,还分析了涂层施加阶段对裂纹扩展的影响。进一步讨论了裂纹深度和裂纹角度对裂纹扩展的影响,这有助于优化涂层布局。实验和数值分析结果表明,阻尼硬涂层可以有效地延缓叶片裂纹扩展,是一种实用的延缓裂纹扩展技术。 相似文献
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为了研究硬涂层阻尼结构的疲劳寿命合理的分析方法和对结构寿命影响的基本规律,利用有限元模拟技术进行带硬涂层阻尼的悬臂薄壁梁结构的随机振动疲劳寿命计算。以一个悬臂薄壁梁为对象,首先,对该结构涂敷硬涂层前后的模态和谐响应进行计算,获得模态频率和危险部位应力响应函数;其次,采用随机振动疲劳寿命频域分析法对涂层前后悬臂梁进行有限元仿真计算,获得相应的寿命和损伤云图;最后,在电磁振动台上进行随机振动基础激励的编谱加载,获得涂层前后悬臂梁的振动疲劳寿命和损伤行为。结果表明,硬涂层能够延长悬臂梁振动疲劳寿命,可以减缓疲劳裂纹扩展速率。通过对比模拟和试验结果的误差分析,证明振动疲劳寿命模拟方法的合理性。 相似文献
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硬涂层阻尼减振是一种新兴的振动被动控制方法,而测试出硬涂层复合结构的阻尼特性参数是阻尼减振研究的基础。由于硬涂层阻尼机理的复杂性,目前还没有通用而有效的方法辨识涂层复合结构的阻尼。本文主要研究基于自由振动衰减信号包络线法辨识硬涂层-薄板复合结构阻尼特性的方法。首先,用实验说明了锤击激励、半功率带宽法拾振对于测试薄板结构阻尼特性的局限性。接着,推导了自由振动衰减信号包络线法辨识阻尼特性的原理性公式,提出了具体的测试复合结构模态阻尼比的流程,并在此基础上,搭建了相应的振动测试实验系统。最后,以涂敷NiCrAlY的钛板为对象,对其涂层前后的阻尼特性进行了测试,测试结果表明,本文所提出的方法具有较好的可重复性,从而确保具有较高的测试精度。同时,还讨论拾振传感器的类型以及激振力幅等对薄板结构阻尼测试结果的影响。 相似文献
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为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型(improved logistic regression model,简称ILRM)的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析(principal component analysis,简称PCA)选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心(intelligent maintenance systems,简称IMS)滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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