这里以角接触球轴承25TAC62B为研究对象,采用SKF法计算轴承的发热量,将轴承座外表面分为五个面,基于随机有限元方法对轴承座与轴承的装配体有限元模型进行仿真分析,研究轴承内外圈及滚动体温度的离散程度变化规律,以及对轴承座五个外表面对流系数的敏感性,并分析轴承座内表面与轴承外圈外表面的径向热变形情况。研究结果具有一定的工程实用价值,为进一步研究轴承温度控制和轴承部件热结构耦合随机特性奠定基础。

复合材料拉挤多腔板在线生产时有时会产生缺陷,导致生产线故障甚至全面停车,因此需要对在线生产的复合材料进行实时无损检测。为此,采用敲击测试的方法,获取振动信号,利用小波包分析对敲击振动信号进行多层分解,分解后的频带能量作为特征向量。把经过归一化处理的特征向量用支持向量机(SVM)进行分类识别。经过实验验证,识别率达到100%。这表明使用小波包分析和支持向量机结合的方法可以对复合材料拉挤多腔板进行故障诊断,在实际应用中具有较好的前景。

针对VMD在实际工程中需要凭借人为经验设定本征模态分量(IMF)个数,提出了一种通过频谱极值点与自适应阈值之间的关系确定VMD中的最佳IMF数量的策略,称为自适应变分模态分解(Adaptive Variational Modal Decomposition,AVMD),并将其结合最小二乘支持向量机(LSSVM)用于滚动轴承故障诊断。首先利用AVMD对轴承信号分解获得多个IMF分量后根据峭度值将分量信号重构,然后提取重构信号的多尺度排列熵作为训练LSSVM的特征向量,最后用获得的诊断模型对未知的轴承故障进行分类。通过仿真分析及轴承信号的诊断结果表明,AVMD能够有效的将多频率组成的复杂信号分离成几个有效的IMF组合形式,且结合LSSVM的诊断模型具有较高的识别率。

为了提高四杆机构设计的精度,提出了一种改进的教与学(MTLBO)算法。与其他经典的智能优化算法如差分进化(DE)算法,粒子群优化(PSO)算法与教与学(TLBO)算法相比,此算法在学习阶段提高了各组之间的交叉率,扩大种群寻优空间,增强局部搜索能力,避免早熟收敛。这里通过建立平面四杆机构模型,分析模型的相关参数,并采用改进的教与学算法对模型参数进行优化。数值实验表明,改进的教与学算法比传统的教与学算法收敛速度快,在对四杆模型的优化中,能够更好的获得模型的最优解,四杆的设计精度提高了70%,由此说明了该优化算法能有效优化四杆模型,提高设计精度。

针对旋转机械滚动轴承的故障振动信号具有时序性的特点,提出了改进LSTM的滚动轴承故障诊断方法。首先利用卷积神经网络(CNN)对振动信号进行局部特征提取,然后通过长短期记忆神经网络(LSTM)获取振动信号时间维度上的特征,使得CNN提取的信号特征经过LSTM处理后更加具有时间依赖性,最后运用Softmax分类器输出故障状态类型。并且对改进LSTM模型、CNN模型和原LSTM模型进行了泛化性能和抗噪性对比。实验表明改进LSTM模型比CNN模型和原LSTM模型更能有效的识别滚动轴承的十种故障类型,泛化性和抗噪性均优于CNN模型和原LSTM模型。

针对传统的故障诊断技术在实际工程中滚动轴承多故障耦合情况下的故障诊断准确率偏低的问题,提出了一种基于Adam算法优化的卷积神经网络(CNN)诊断模型。该方法的原理是从多故障耦合情况下轴承振动数据中自主学习有用的轴承故障检测特征信息然后进行准确的故障诊断。为了证明该方法的有效性和保证实验的公平性,在滚动轴承单种故障和多种故障同时存在的情况下,将提出的方法与随机梯度下降法优化的卷积神经网络,支持向量机进行比较。比对使用相同的数据来客观的评估相应的性能。该方法对滚动轴承多故障耦合情况下的15类故障进行实验诊断,准确率达到了100%,使多故障耦合情况的滚动轴承故障诊断准确率大大提高。

针对现实复杂工况下的振动以及噪声问题,提出了基于多域特征提取、Fisher得分和极限学习机(Extreme Learn?ing Machine,ELM)的滚动轴承诊断方法。首先,通过多域特征提取方法构造多域特征集,其次利用Fisher得分算法按照多域特征集特征值的重要性进行排序,选择具有代表性的敏感故障特征,最后,将重新构造的多域特征集输入极限学习机中实现智能诊断。利用美国西储大学轴承试验数据进行分析,为贴近现实工况,在原始振动信号上加50dB的白噪声,结果表明,提出的方法能够有效识别滚动轴承的故障大小和类别,并具有良好的抗噪性。

滚动轴承是机械设备中的重要元件,它的热结构耦合特性对机器性能影响较大,即准确又快速的计算出滚动轴承温度场分布是有重要意义的。无网格法是一种不需要进行网格划分,仅以分散的节点信息作为依据构造近似函数的数值计算方法,作为无网格方法的一种,加权最小二乘无网格法以其具有的精度高、速度快的优势被应用于众多领域。本文将加权最小二乘无网格法应用于滚动轴承的温度场求解中,并对其进行瞬态建模分析,编制了相应的计算程序,将计算结果与试验数据进行对比后,证明该方法是一种准确高效的滚动轴承温度场分析方法。

为研究推力圆柱滚子轴承工作过程的热行为,以81107-TN推力圆柱滚子轴承为研究对象,通过APDL编程建立了“滚道-滚动体-保持架”系统的有限元模型。然后采用ANSYS/LS-DYNA模块进行了干摩擦条件下的热力耦合分析,并进行了试验验证。研究结果发现,轴承“滚道-滚动体-保持架”系统在干磨过程的接触表面等效应力和温度分布规律与试验后得到的滚动轴承滚道表面状态基本吻合。

为实现70Mn表面的小直径激光重熔强化,以重熔区深度0.30mm、宽度0.80mm为目标,研究了在不同扫描速率和不同激光功率下的70Mn钢表面“条纹型”重熔单元制备工艺,确定了适用于2mm厚70Mn钢的激光表面重熔工艺参数组合。结果表明大气环境下,重熔得到的条纹表面较氩气保护环境下的条纹表面粗糙,条纹两侧氧化严重并伴有严重的凸起;在氩气保护环境下,激光扫描速率10mm/s、激光功率400W时,试样可以获得目标重熔区深度(337.3μm)和宽度(817.2μm)。这为滚动轴承滚道等表面的激光重熔强化提供了重要参考。