基于数控机床故障信息的可靠性模糊分配

提出一种基于用户反馈的数控机床故障信息的可靠性模糊分配方法.通过对某机床厂的某系列数控机床故障记录数据进行统计整理,分类得到10个子系统,对故障信息进行分布模型优选、参数估计和皮尔逊χ2法假设检验,建立整机和各子系统的故障间隔时间的可靠度函数.在分析影响机床故障间隔时间的4种因素基础上,用熵权法求解权重进行加权,引入模糊数学理论,建立机床整机故障率的分配模型,指导机床可靠性指标的再分配过程.基于故障信息的这个方法更具实际应用性,能较好地解决机床可靠性的再分配问题,提高整机系统的可靠性水平.     

铣削加工颤振稳定性可靠度的计算方法

铣削过程中的系统参数往往具有随机性,严重影响了铣削加工的稳定性.利用BP神经网络综合分析了随机因素对铣削加工过程的影响,提出了一种铣削加工再生型颤振稳定性可靠度计算方法.建立铣削加工再生型颤振动力学模型,使用全离散法获取铣削稳定性叶瓣图.利用神经网络拟合极限轴向切深的函数表达式,再分别使用蒙特卡罗法和一次二阶矩法进行可靠度计算.结果表明,基于BP神经网络的方法兼具高效和精确的优点.     

横向载荷与预紧力对螺栓断裂寿命的影响

螺栓连接依靠自身简单可靠的特点被广泛应用于各个行业,然而螺栓的疲劳断裂却是一个非常突出的问题.因此,为准确预测螺栓断裂失效寿命,进行了螺栓材料的疲劳裂纹扩展实验,求得了螺栓材料的断裂参数,从而建立了Paris裂纹扩展模型.然后运用有限元方法与疲劳裂纹扩展实验进行对标,并取得较好的效果,为螺栓断裂失效寿命的计算奠定了基础.最后,考虑到螺栓预紧力与横向载荷对螺栓断裂的影响,建立了带裂纹的螺栓有限元模型,并采用有限元方法进行螺栓失效寿命计算的定量分析.结果表明：横向载荷与螺栓预紧力对应力强度因子和螺栓使用寿命具有较大的影响.     

车削颤振时变可靠性分析

考虑车削加工过程中刀具磨损对切削力系数的影响,用Gamma过程描述了切削力系数随时间的变化过程,并建立了车削颤振时变可靠性模型.提出了主动学习的Kriging模型与基于首次超越的子集模拟相结合的时变可靠性分析方法(AK-SSFP).对某一车床建立车削颤振稳定性模型,分别采用Monte Carlo方法(MCS)、基于主动学习Kriging的Monte Carlo方法(AK-MCS)和AK-SSFP方法计算车削颤振时变可靠度.AK-SSFP方法的结果与MCS方法的结果一致性很好,且AK-SSFP方法减少了真实极限函数的调用次数并缩短了运算时间.AK-SSFP在保证精度的同时提高了计算效率,解决了车削加工系统颤振时变可靠度的计算问题.     

平面机构运动性能系统可靠性分析

将可靠性理论与机构运动精确度理论相结合, 提出了平面机构运动性能系统可靠性分析方法. 从平面机构的几何约束方程出发, 推导机构运动性能误差表达式. 引入可靠性及系统可靠性理论, 建立机构运动功能失效的极限状态方程. 采用Edgworth级数和4阶矩技术, 求解平面机构运动性能系统可靠度, 放松了对基本随机设计变量分布概型的限制. 数值算例表明所述方法精度较高, 满足工程实际需要, 通用性强, 易于推广.     

打磨机器人的打磨头螺栓组系统可靠性分析

在使用螺栓组连接的整体结构中,螺栓组的可靠性直接影响整体结构的可靠性.传统的螺栓组可靠性分析方法认为螺栓参数是确定的,而在实际工况中螺栓参数具有一定的随机不确定性,从而产生较大误差.为准确评估螺栓组的可靠性,以某打磨机器人的打磨头螺栓组为例,建立打磨头有限元分析模型并进行静力学分析,通过螺栓连接实验验证螺栓连接有限元模型的准确性;将螺栓组视为系统,考虑螺栓参数随机性的影响,以螺栓最大应力值是否超过屈服极限为判别条件建立极限状态函数,结合Kriging模型拟合方法进行可靠性分析,探究系统可靠度随螺栓预紧力的变化规律.结果表明,螺栓组系统可靠度受到随机因素的影响,由多个螺栓共同决定,并随螺栓预紧力增大而减小.     

风力发电机主轴轴承零游隙位置概率分析

预紧量对轴承的运行状态和使用寿命有着重要的影响.为了保证主轴轴承的合理装配，需要确定轴承的零游隙位置.首先，采用厚壁圆筒理论计算了轴承游隙的变化量，从而确定轴承的零游隙位置.而后，建立了轴承零游隙的有限元位移模型，提出了一种更加准确的零游隙位置计算方法.考虑到随机因素的影响，提出了Kriging代理模型的方法，分析了风电主轴轴承零游隙下内外圈位置的概率分布特性.最后，数值算例表明，Kriging模型预测的最大误差在0.1%以内，表明所提出的方法具有较高的精度和适用性.     

基于SFS-SVR的高速铣削刀具剩余使用寿命预测

在高速铣削加工中，为了判断更换刀具的最佳时间，迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测，但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此，本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法，通过随机分形搜索(SFS)算法优化模型中的关键参数.相比于传统方法，本文所采用的方法可获得更优的模型参数和更快的收敛速度.最后，将所采用的方法与隐马尔可夫模型(HMM)方法进行比较，平均精确度由0.627 7提高至0.819 9,为刀具的更换提供了可靠的参考.     

基于双向流固耦合的锥阀阀芯位移可靠性分析

传统的阀芯位移稳定性是在系统参数确定的前提下进行的，然而，在实际生产的使用过程中，各种系统参数具有不确定性.针对此问题，建立了一个锥阀工作动态过程的有限元分析模型，采用双向流固耦合和重叠网格方法分析求解压力入口下锥阀的动态响应过程.考虑参数随机性的影响，以阀芯稳定后位移是否超过许用位移量为衡量标准建立阀芯位移波动的极限状态方程，通过Monte-Carlo仿真和Kriging方法，对阀芯稳定后位移的波动情况进行了可靠性分析.研究发现，阀芯稳定位移波动范围小于理论值的19%,阀芯稳定位移的可靠度随着入口压力的增大而降低.