为了实现钣材焊接自动线的自动化生产,设计了一套基于WinCC组态软件的过程监控系统。为了保证系统监控的全面性以及防止监控数据的冗余,通过对钣材焊接自动线的生产工艺和监控需求进行分析,确定系统的监控参数;对于钣材焊接自动线订单的多样性问题,利用WinCC组态软件中集成的VBS脚本开发了数据库管理系统;并且针对不同产品复杂工艺参数的设置问题,开发出参数配置功能模块,实现参数的灵活组态。应用表明系统运行良好,能够保证产品质量,提高企业经济效益。

针对风电联轴器样机膜片组的共振问题,对其展开了受载前后的频率与模态分析。首先用ABAQUS对自由状态下未受载的膜片组进行数值分析;再由理论计算获得风载传递的极限扭矩,将极限扭矩转化为ABAQUS软件里的集中力,并且在ABAQUS固定约束条件下对膜片组进行数值分析。根据数值分析可知受载前后的膜片组频率不同、模态振型不同,说明施加载荷与固定约束能够改变膜片组的频率与模态。对比膜片组受载前后的频率与模态,发现在极限扭矩下膜片组未发生共振破坏。最后通过试验证明膜片组在极限扭矩下未发生破坏。

以12 000 k N船用构件力学性能检测平台油缸座为研究对象,根据测试平台的尺寸和实现的功能设计了油缸座结构,对相关参数进行计算,给出其三维模型;利用有限元方法对油缸座进行了静力学分析与冲击动力学分析。分析结果表明,油缸座在极限静载荷及冲击载荷作用下的最大应力均未超过材料屈服极限,验证了油缸座结构的合理性。当试样断裂时,油缸座的应力峰值比静力学分析结果提高了54%左右,因此对于大型结构试验机而言,有必要对关键受力零部件进行冲击动力学分析。

为了掌握机床设备润滑泵泵芯磨损的变化规律,分析集中润滑系统的可靠性。基于灰色预测的方法对润滑泵泵芯磨损进行预测。建立了灰色预测G(1,1)模型;然后,结合润滑泵2000 h磨损试验数据进行预测;通过模型得到机床润滑泵泵芯2000 h后的5个磨损量。通过将试验数据与预测数据进行对比,验证了灰色预测模型的准确性和可行性。结果表明:利用灰色预测模型能获得后期润滑泵泵芯的磨损情况,且该方法的预测结果符合磨损相关规律,对后续机床设备润滑泵的稳定运行及泵芯的修理和更换具有参考意义。

镍基高温合金是多元素组成的合金,车削变形复杂,车削温度极不好掌控,刀具和工件中产生的热通量对工件和刀具磨损有较大影响。建立车削过程仿真模型,提取热通量数据,对数据进行分析处理;建立车削过程神经网络模型。结果表明:将工件热通量、刀具热通量分别作为单一变量进行极差与方差分析,吃刀量是影响热通量的重要因素。将工件与刀具热通量相结合作为双变量,建立神经网络模型,验证了吃刀量是决定性因素;通过神经网络内部的隐藏函数,得到了分析误差与重要性的正态分布图;通过MATLAB求得隐藏函数,该函数与吃刀量拟合度较高。

为了确定引起机床润滑泵发生故障的主要原因,针对传统故障树分析方法在不确定复杂系统分析中的诸多不足,将灰色关联度分析方法与传统故障树法相结合,并应用到机床润滑泵故障分析中。通过故障树底事件的结构重要度,得到机床润滑泵每个底事件的灰色关联度,进而能够准确判断出各种故障模式发生的可能性大小,结果表明:控制板故障是引起润滑系统失效的最主要原因,这与实际中试验结果相符。该方法能为今后机床润滑系统改进、故障诊断、提高可靠性提供了一种新思路,并为状态预测提供参考。

为了能够顺利找到影响机床设备润滑系统失效的主要因素,并提出相应的措施来提高系统的可靠性,首先对机床设备润滑系统失效的原因进行分析;其次,建立润滑系统失效的故障树;然后,采用下行法求出了系统的24个全部最小割集;最后,定性分析了引起润滑系统失效的主要因素并定量分析了顶事件的可靠度及零件的重要度。结果表明：影响润滑系统失效的主要因素为：管路、接头泄露,元器件损坏,磨损,误操作等。针对上述出现的影响因素,提出了改进系统结构、改善加工工艺、提高员工技能等措施,来提高润滑系统的可靠性,为机床设备润滑系统故障调查提供了一种更系统而全面的分析方法,为机床设备润滑系统的故障分析提供技术支持。

为了解决水下生产配套装置线性覆盖工具输出的液压推力过小不能完全打开水下采油树阀门的问题,根据水下生产配套装置线性覆盖工具的运动特点,设计一套液压系统。通过Simulink/SimHydraulics模块构建线性覆盖工具中主活塞缸液压系统仿真模型,并对该系统进行仿真研究。仿真结果表明:线性覆盖工具主活塞缸在打开水下采油树阀门的工作状态下活塞杆运动平稳、无杆腔压力稳定,能够完全打开采油树阀门。通过与现场试验结果对比分析,该液压系统的各项仿真数据与实验结果基本吻合,证明了该液压系统具有合理性与可行性,同时也说明了该液压系统符合设计要求。