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101.
武器装备费用确定方法及效费比分析探讨 总被引:2,自引:2,他引:0
分析了武器装备的全寿命周期费用的构成及特点,提出用装各经济寿命分析的方法计算出装备的全寿命费用;分析了效能费用的辩证关系,对效费比计算进行了初步的探讨。 相似文献
102.
求任意腐蚀损伤的T-H曲线 总被引:2,自引:2,他引:0
给出一种在腐蚀日历寿命计算中,任意腐蚀损伤的 T-H曲线的求解方法。该方法求解独特,制作简便,经济适用,只要有 3条以上的标准腐蚀损伤T-H曲线,就可导出任意腐蚀损伤的T-H曲线,供金属日历寿命预测使用。 相似文献
103.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
104.
105.
106.
107.
本文研究了管路补偿器补偿位移疲劳寿命和耐久振动寿命的有限元分析计算方法。通过对某型管路补偿器有限元仿真计算结果和传统工程计算法计算的结果进行对比分析,研究管路补偿器补偿位移疲劳寿命的有限元计算方法,探索耐久振动寿命的有限元计算流程,并将结果同试验数据对比,以验证其设计方法的计算精度。结果表明,补偿位移的疲劳寿命有限元法的计算精度优于工程设计法;耐久振动寿命有限元法能够给出确定的振动应力分布情况,并预测出耐久振动寿命时间,工程设计法仅能计算出管路补偿器的自振频率,不能明确振动应力和寿命。 相似文献
108.
采用表面打磨,80℃、接触压固化的方法,利用碳纤维/双马复合材料预固化补片对边缘裂纹的铝合金厚板进行双面胶接修补,测试修补前后的静态和疲劳性能,并结合高低温老化和常温油浸试验考核其耐煤油性。结果表明:修补后平均破坏载荷由94.313 kN增加到143.593 kN,提高了52.25%;疲劳寿命由2 019次循环增加到34 698次循环,提高了16.19倍;临界裂纹长度由13.5 mm增加为27.5 mm;裂纹扩展速率由2.72 mm/1 000循环降低为0.59 mm/1 000循环。在300次循环高低温油浸及180 d的常温油浸试验条件下,燃油对试验件疲劳性能无影响,同时修补试验件对煤油品质无明显影响。 相似文献
109.
舰载机壁板剪切后屈曲承载能力预测与试验验证 总被引:1,自引:1,他引:0
舰载机着舰撞击对机翼盒段产生巨大的扭矩,蒙皮以剪切形式承受扭矩,这是机翼壁板的重要设计工况。为准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,采用MSC.NASTRAN软件MRIKS弧长法,将线性屈曲分析的一致模态缺陷位移作为扰动引入后屈曲分析。考虑材料和几何双重非线性,对整体加筋壁板剪切试验件的后屈曲破坏过程进行模拟、对承载能力进行预测。根据剪切试验结果,进行对比分析。结果表明:有限元模拟的加筋板初始屈曲发生在蒙皮上,长桁足够大的相对刚度使得长桁与蒙皮连接线上出现屈曲节点,随着载荷增大,加筋壁板整体"坍塌",与试验现象一致。有限元分析(FEA)得到的初始屈曲载荷与试验结果的误差为1.25%,预测的极限承载载荷与试验破坏载荷的误差为2.4%。表明引入缺陷后的MSC.NASTRAN弧长法非线性后屈曲计算能够准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,为加筋壁板剪切试验和强度设计提供了分析方法。 相似文献
110.
一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(Deep-GBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。 相似文献