可逆式冷轧内应力仿真及立辊侧轧变形控制研究

基于有限元软件Msc.Marc,采用弹-塑性大变形有限元法,建立三维可逆式轧制有限元模型,仿真出可逆式两道次冷轧中咬入-抛出-反转过程应力的产生及变化,解决了实际生产中铝合金厚板可逆式冷轧咬入困难及变形难以控制的难题.仿真结果与实验测试结果比较验证了该有限元模型的合理性.可逆式多道次轧制可以减小上道次轧制应力,轧制应力沿厚度方向呈M型分布.控制宽展的立辊侧轧引起的狗骨形截面可通过侧轧后再小压下量平轧进行矫正,得到平直度符合公差的板材.     

Nonlinear Dynamics Behaviors of a Rotor Roller Bearing System with Radial Clearances and Waviness Considered

A rotor system supported by roller beatings displays very complicated nonlinear behaviors due to nonlinear Hertzian contact forces, radial clearances and bearing waviness. This paper presents nonlinear bearing forces of a roller bearing under four-dimensional loads and establishes 4-DOF dynamics equations of a rotor roller bearing system. The methods of Newmark-β and of Newton-Laphson are used to solve the nonlinear equations. The dynamics behaviors of a rigid rotor system are studied through the bifurcation, the Poincar è maps, the spectrum diagrams and the axis orbit of responses of the system. The results show that the system is liable to undergo instability caused by the quasi-periodic bifurcation, the periodic-doubling bifurcation and chaos routes as the rotational speed increases. Clearances, outer race waviness, inner race waviness, roller waviness, damping, radial forces and unbalanced forces-all these bring a significant influence to bear on the system stability. As the clearance increases, the dynamics behaviors become complicated with the number and the scale of instable regions becoming larger. The vibration frequencies induced by the roller bearing waviness and the orders of the waviness might cause severe vibrations. The system is able to eliminate non-periodic vibration by reasonable choice and optimization of the parameters.     

基于感测线圈和KPCA的电机轴承故障检测

在电机定子中嵌入感测线圈并结合核主元分析(KPCA)进行电机轴承的故障检测。8只线圈分别嵌入电机定子的前端和后端,通过分时复用形成6组反应电机状态的差动信号。针对6组感测信号与电机状态间的非线性特征,采用KPCA进行多变量分析。着重介绍分析了KPCA故障检测的算法、监测指标和步骤。最后,用机车变压器油泵电机为对象开展了试验研究,验证了所提电机轴承故障监测方法的有效性和正确性。     

三支点柔性转子系统支承不同心激励特征及振动响应分析

针对航空发动机三支点柔性转子系统的支承不同心问题,充分考虑转子结构特征和载荷特征,首次将当量刚度引入多支点柔性转子不同心问题的动力学分析,定量描述转子系统各支承间不同心度带来的转子轴段刚度非线性,并提出了多跨度柔性转子系统支承不同心激励的数学描述,建立了不同心激励下多跨度柔性转子系统的力学模型。基于Lagrange能量法,给出了转子系统动力学方程的求解方法,研究得到了支承不同心转子系统的动力响应特征。结果表明:支承不同心不仅引起转子过渡轴的刚度非线性,产生2倍频激励,还会给转子系统带来附加不平衡激励;对于三支点柔性转子系统而言,2倍频分量同样是支承不同心下转子系统振动响应的典型特征之一。转子系统2倍频分量随不同心量的增加而迅速增加,而1倍频分量基本保持不变。同时转子振动响应呈现"缓增速降"趋势,且随非线性刚度、不平衡量的增大愈加明显。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

斜面兜孔圆柱滚子轴承的高速防打滑特性

为解决航空发动机主轴圆柱滚子轴承的打滑问题,提出一种具有斜面兜孔结构的圆柱滚子轴承,并对其高速防打滑特性展开研究。利用Hertz接触理论及弹流润滑、流体动力润滑的经验公式,建立了滚子-内外套圈滚道、兜孔-滚子、保持架-外圈引导面的接触模型。运用多体运动学及牛顿-欧拉动力学理论,建立了轴承径向平面内的三自由度动力学模型,在此基础上,利用龙格库塔数值积分法进行了轴承的动力学数值仿真,探讨了兜孔前后壁倾角对轴承打滑的影响规律,分析了兜孔前壁倾角为5°、后壁倾角为10°下轴承的高速打滑特性,结果表明：兜孔的前后壁倾角对轴承打滑有显著影响,通过对其进行优化,可有效抑制轴承的高速打滑。     

静压气体轴承气膜力及其与转子耦合动力学特性研究

针对静压气体轴承,进行三维实体建模,采用供气孔区域非结构化网格和非供气孔区域结构化网格相结合的网格划分方法;采用基于有限体积法的计算流体动力学(CFD)商业软件对三维稳态可压缩气体Navier-Stokes(N-S)方程进行求解;根据计算结果,通过数据拟合获得了考虑转子偏心和转速的静压气体轴承气膜支承力模型.基于有限元法建立了气体轴承-转子系统动力学模型,采用Newmark逐步积分法求解了系统的临界转速和不平衡响应.在此基础上进行实验测试,验证了数值仿真结果.研究结果表明:低速、小偏心下,气膜主支承力随偏心呈近似线性变化;高速、大偏心下,气膜主支承力急剧增大,气体轴承的动压效应显著增强;气膜x,y向耦合支承力随转速和偏心呈非线性变化;转子系统一、二阶临界转速对当前结构刚度变化比较敏感,而三阶临界转速对此不敏感.因此,气体轴承气膜支承力的非线性特性及其与转子耦合动力学特性较为复杂,在对气体轴承进行结构设计时,应充分考虑其与转子的耦合,合理设计工作转速范围.      

基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.      

低含气率影响下圆柱动静压轴承特性分析

为研究低含气率条件下,温度和气泡含量对润滑油黏度的影响,采用涡轮油和氮气制备油气两相流,在不同温度下采集含气率和动力黏度,拟合得到两相流的黏度计算模型。针对带有深浅腔的圆柱动静压轴承,基于拟合的黏度模型,结合有限元法和有限差分法联立求解油膜Reynolds方程、能量方程及两相流等效密度模型,分析了不同偏心率下承载力、摩擦力、端泄流量、刚度、阻尼系数和失稳转速随含气率变化的规律。结果表明:含气率在2.50%以内,含气率越高,黏度值越大;不同偏心率下油膜承载力、摩擦力和动力特性参数均随含气率的增加而增加,端泄流量随含气率的增加而减小;计入两相流的影响使稳定性有所提高,失稳转速最高增幅为9.14%。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。