关键词： 液压   压力模拟器   节流稳压器   动态加压  

摘要： 现有的压力模拟器是计算机控制伺服阀加减压实现压力模拟,但由于液体压缩率小,系统泄漏以及空气溶解导致降压较快,压力难以持续稳定,同时微小的体积变化引起较大的压力波动,高精度的压力自动控制较为困难。针对快捷高精度压力自动模拟的需要,研制了一种齿轮泵动态压力模拟器,介绍了其组成、工作原理、关键设计和具体设计应用,计算机PID闭环控制变频电机驱动齿轮泵动态加压,研制两级稳压腔、节流孔、回油孔组合的节流稳压器实现消波稳压,解决齿轮泵产生的压力脉动,经过试制和测试,压力波动小,稳压精度高,加减压平顺快捷,验证了高精度动态稳压技术和模拟器的性能。

关键词： 渗碳齿轮钢   深冷处理   微观组织   残留奥氏体   硬度  

摘要： 通过金相显微镜、X射线衍射仪、EBSD、维氏硬度计等手段,对20Cr2Ni4A及17Cr2Ni2MoVNb两种渗碳齿轮钢渗碳层组织及硬度进行表征,研究了深冷处理对试验钢微观组织及硬度分布的影响。结果表明,-75℃冷处理后两种试验钢的渗碳层最高硬度增加较明显,经-196℃深冷处理后试验钢的渗碳层硬度进一步增加不明显。20Cr2Ni4A钢及17Cr2Ni2MoVNb钢渗碳层残留奥氏体含量经-75℃冷处理后从34%和25%分别下降至19%和20%,-196℃深冷处理后进一步分别下降至11%和13%。20Cr2Ni4A钢中大尺寸残留奥氏体更多,冷处理后残留奥氏体含量下降趋势更明显,大尺寸残留奥氏体对渗碳层硬度有显著影响。

关键词： 齿轮减速器   试验台   自抗扰控制器   可编程逻辑控制器  

摘要： 齿轮减速器试验台在加载试验中,由于加载转矩易受传递过程中非线性因素以及驱动电机转速变化的影响,导致齿轮减速器实际加载的转矩值与设定值误差较大且无法稳定,采用传统PID控制难以得到满意的控制效果,为此提出采用自抗扰控制策略设计并实现加载转矩控制器。首先分析了齿轮减速器试验台的结构组成及工作原理,然后设计了加载转矩自抗扰控制器,并在PLC上实现了该控制器,最后在齿轮减速器试验台上对自抗扰控制器与传统PID控制器分别进行了抗干扰试验和动态加载试验。试验结果表明,相较于传统PID控制器,自抗扰控制器对扰动的抑制能力更强,对动态载荷信号的跟随精度更高。

关键词： 政策生态   科技政策   三环齿轮机制   量子信息科技政策   美国经验  

摘要： 以往科技政策的研究大多专注于政策本身,鉴于科技政策生态是科技创新与政策生态的融合,深入剖析科技政策生态系统内部运行机制,以便于从整体观的视角对中国科技政策生态进行把握。从生态学视角探索科技政策系统的类生态本质,构建科技政策生态模型并构建“三环齿轮机制”概念,以美国量子信息科技政策为例,基于政策、人员和场域三环剖析科技政策生态系统运行机制,并进一步从主体层、客体层和环境层对科技政策生态模型的中国适用性进行分析。研究表明:科技政策生态是一个以科技政策为核心,以服务于国家科技创新工程、实现政策价值、保障科技安全、促进科技发展为最终目标,以草拟、颁布、实施、改革为政策生命周期,以政策、人员、场域为基本组成框架的,赋予科技政策生命的复杂的多元协同的政策生态系统工程;政策环、人员环和场域环的三环齿轮咬合能够形成科技政策生态作用合力,实现科技政策的价值;科技政策生态模型具有可实现整体布局治理、优先领域治理、科技生态自主治理的优势,可有效解决当前中国科学发展过程中遇到的问题。

关键词： 螺旋运动系数   弧齿锥齿轮   齿面误差   影响规律  

摘要： 为探究螺旋运动系数对弧齿锥齿轮齿形的影响规律,充分发挥数控机床的万能运动特性,使齿轮设计人员及机床调整人员更好地运用高阶运动实现齿面的修形以及齿面接触区的调整,基于弧齿锥齿轮加工原理,通过引入一至六阶螺旋运动系数,建立了齿面数学模型。基于齿面数学模型,采用矢量运算与二元迭代的方法,计算了实际齿面相对于理论齿面在其各离散点法线方向上的齿面误差。分析了各阶螺旋运动系数的改变对弧齿锥齿轮齿面形状的影响规律,以图像的方式表示了实际齿面相对于理论齿面的偏离方向以及误差值的大小。采用最小二乘法,计算了弧齿锥齿轮轮齿齿面在各阶螺旋运动系数改变下的敏感系数,分析了各阶螺旋运动系数对齿面形状的影响类型和程度。通过实际的磨齿加工和测量验证,结果表明各阶螺旋运动系数对齿面形状的实际影响与理论分析结果一致。

关键词： 变工况齿轮故障诊断   重叠采样技术   元学习技术   原型网络   短时傅里叶变换   Inception模块  

摘要： 在变工况齿轮故障诊断过程中,存在齿轮运行工况多变、故障样本数据少、数据分布性差异大和故障数据非均衡性等问题,导致传统的深度学习模型通用性差、诊断准确率不高。针对这些问题,提出了一种基于元学习技术的变工况齿轮故障诊断(VWFD)方法(模型)。首先,采用重叠采样技术,对齿轮的原始振动信号进行了重采样,增加了故障样本的数量;其次,对重采样的故障数据进行了短时傅里叶变换(STFT),将其转化为时频特征图,使其数据形式更加符合模型的输入,以便于后续提取更完善的故障特征;然后,将Inception模块引入到基于元学习技术的原型网络中,以提高其特征表达能力,获取更加全面的齿轮故障特征信息;最后,基于优化的原型网络,建立了各类故障的度量类原型,采用度量分类器进行了故障分类,对变工况下的齿轮故障进行了诊断;为了验证VWFD模型结构与Inception模块引入位置和数量的合理性,设计了一系列对比实验,并对实验结果进行了分析。研究结果表明:与采用其他故障诊断方法得到的结果相比,采用VWFD方法所得到的诊断精度更高,如在相同负载、不同转速变工况类型下的5-way 5-shot实验组中,VWFD的平均诊断精度高达91.26%,而支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和原型网络(PN)的诊断精度分别仅有74.48%、87.22%和89.56%。

关键词： 非圆齿轮传动   应用   设计与分析   制造  

摘要： 非圆齿轮传动是一种相对于圆齿轮传动的机械传动类型,可以实现特殊的运动,提高机构性能,改善机构运动条件。随着非圆齿轮传动设计能力的提高和应用范围的增多,对非圆齿轮传动的研究日益增加。介绍了非圆齿轮传动应用的相关研究现状;归纳了非圆齿轮传动设计与分析的研究进展;论述了制造非圆齿轮传动的方法与策略;总结了非圆齿轮传动当下发展所面临的问题,并展望了非圆齿轮传动在应用、设计与分析、加工制造等方面的研究方向。

关键词： 齿轮副   显式有限元法   瞬态啮合接触   接触应力   齿面磨耗  

摘要： 齿轮副是机械结构普遍采用的关键传动部件,其啮合接触状态直接影响机构运行品质。采用显式有限元法,建立三维齿轮副瞬态啮合接触模型,将齿轮副三维几何、弹性变形和系统振动等复杂因素考虑在内,于时域内重现轮齿间瞬态啮合接触,获得接触斑、法/切向接触应力、相对滑移及齿面磨耗的随时变化。齿面间滚动接触由基于罚函数的“面-面”接触算法求得,引入非牛顿弹流润滑摩擦,采用考虑部分弹流润滑的Archard模型计算齿面磨耗。以国内某大功率电力机车牵引斜齿轮副为例,分析理想齿形下速度和牵引系数对轮齿啮合接触行为的影响。发现65 km/h、100 km/h和120 km/h运行速度下,分别在经过0.008 s、0.0115 s和0.012 s的动态松弛后基本建立起近似稳态啮合接触,轮齿进、出啮合导致齿轮副接触力在其理论解上下周期性波动。牵引系数增大会增加轮齿间接触力和应力,运行速度65 km/h下,牵引系数0.27对应的接触斑面积和每次啮合磨耗深度最值分别为432.22 mm^(2)和32.94×10^(-9)μm,为牵引系数0.15下的1.2和1.6倍。速度增加会降低磨耗深度,牵引系数0.15下,120 km/h运行时每次啮合磨耗深度最大值较65 km/h下降低48%。未来可进一步引入齿面磨耗和疲劳损伤,为研究非理想条件下齿轮瞬态啮合行为及其影响提供基础分析工具。

关键词： 根切齿轮   过渡曲线   延伸渐开线   等距曲线  

摘要： 依据齿轮参数和几何尺寸,基于范成法加工齿轮原理,建立了根切齿轮齿根过渡曲线和轮齿渐开线的参数方程,准确绘制出根切齿轮齿形图;并用Matlab软件编制程序,精确计算了齿根最小弦齿厚和最大根切半径。为建立根切轮齿的有限元模型、量化分析根切齿轮齿根弯曲疲劳强度与变位系数的关系、确定根切齿轮的最佳变位系数、研究根切齿轮在工业生产中应用的可行性等提供了可靠依据。

关键词： 故障特征提取   信号分解及信号重构   特征降维   改进自适应噪声完备集成经验模态分解   改进多尺度加权排列熵   线性判别分析   蝴蝶优化算法   支持向量机  

摘要： 针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31 s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。