关键词： 行星轮系   柔性齿圈   ABAQUS二次开发   均载实验  

摘要： 行星轮系具有体积小、传动比大、传动效率高和承载能力高的优点,广泛应用于车辆工程、船舶动力、航空航天、风电等领域。行星轮系由于其同轴输出的特点,使得该传动机构成为直升机主减速器末级输出重要的传动形式之一,具有更高的功率密度、更大的功重比;但是,目前针对航空用直升机行星齿轮的设计一直采用传统的设计方法,且开展每一项设计、分析都是独立的,导致设计周期长、效率低下等问题。基于此,本论文采用参数化设计理念,开展了直升机行星轮系的结构参数设计与动态均载性能分析技术的研究,不仅可以缩短设计周期,减少材料投入,降低生产成本,而且还可以提升设计质量和效率。具体来说,本文的研究重点如下:首先,本文以某型直升机行星齿轮传动系统为基础展开研究,在对含有柔性齿圈直升机行星轮系设计理论、强度设计理论和齿面微观几何结构设计方法进行分析的基础上,按照航空齿轮设计规范和设计标准,进行了行星轮系参数化结构设计。结合数据、图表图线的处理方法,使用MATLAB软件进行程序开发,编写总程序、子程序,开发了一套可以进行基本参数输入,选择行星齿轮数目程序自动完成设计计算,并开发了对设计完成的轮系实现强度分析、齿面微观几何结构设计等功能的集成系统,且将已有的均载分析系统集成到该系统中,实现对设计完成的行星轮系均载系数的求解。其次,在MATLAB中编写接口程序与ABAQUS相连接,通过对仿真软件ABAQUS的二次开发,可实现直升机行星轮系的参数化自动建模与装配。程序自动将设计完成的行星轮系参数导入ABAQUS,同时,启动ABAQUS进行三维建模,并对模型进行有限元分析。通过对直升机行星轮系的动力学分析,得到太阳轮、行星轮及内齿轮的位移云图和应力云图。通过对仿真结果与系统理论计算结果作比较,验证了齿面微观几何结构设计的合理性。最后,基于直升机行星轮系的设计,对设计完成的行星轮系开展了动力学均载实验。由于直升机行星齿轮的特殊结构,本研究采用应变片组测量法对含有柔性齿圈的行星轮系进行了均载实验,通过将应变片粘贴在齿圈齿根处的方法来获取更加准确的采样数据。为了精确测量内齿轮齿根处的应力,在内齿轮齿根处设计五组应变片的方案。设计了两种不同的工况,在特定的行星齿轮实验台上进行均载性能实验并采集数据。通过对原始数据处理及其分析,计算获得了在两种不同的工况下系统的均载系数,并将实验计算结果与系统计算结果进行了对比,从而有效地验证了设计的合理性。通过对直升机行星齿轮的设计及实验验证,优化了设计结果,对直升机行星齿轮传动系统的选配具有一定的应用价值。

关键词： 行星齿轮箱   数字孪生   动力学仿真   寿命预测   深度学习  

摘要： 行星齿轮箱因其结构紧凑、传动精准、制造成本低等优点而得到广泛应用。齿轮箱通常需要在恶劣的环境中长期服役,导致其中行星齿轮系统和轴承容易发生故障,造成经济损失甚至人员伤亡。对齿轮箱进行状态检测与寿命预测可以有效指导检修,预防其发生故障。因此,研究齿轮箱状态检测与寿命预测技术意义重大。 近年来基于数据驱动的状态检测与寿命预测技术得到广泛应用,使用数字孪生技术对齿轮箱进行状态检测与寿命预测的研究也在此基础上发展起来。但是目前建模工作只有对齿轮系统或轴承的单独研究,导致齿轮箱的数字孪生模型并不完整;并且实际中用于训练寿命预测模型的轴承全寿命周期数据难以获得,使预测模型精准度与泛化能力低。本文针对以上问题,综合考虑轴承与齿轮系统建立了齿轮箱数字孪生模型,并用于齿轮箱中轴承的寿命预测。 首先,综合考虑行星齿轮箱中各种关键部件,建立了行星齿轮箱数字孪生模型,并对其进行动力学仿真,通过实验验证与理论分析证明了数字孪生模型的准确性。并以此模型为基础,在有齿轮运行影响的环境下,有效仿真出了轴承的不同退化状态的数据,构造出全寿命周期的运行数据,为轴承剩余使用寿命预测提供了数据支持,解决了数据不足的问题。 其次,提出基于深度学习的轴承剩余使用寿命预测方法,根据卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)各自的特点,提出CNN-LSTM网络模型用于预测轴承的剩余使用寿命预测。并且针对人工调节网络参数效率和精准度低的缺点,使用灰狼优化算法,对CNN-LSTM网络参数进行迭代优化,提升了模型预测准确度与工作效率。 最后,通过PHM2012公开数据集的轴承全寿命周期数据验证了CNNLSTM网络模型在轴承剩余使用寿命预测方面的有效性,用此网络对齿轮箱数字孪生模型仿真出的轴承全寿命周期数据进行预测,预测出齿轮箱中轴承的剩余使用寿命。构建了数字孪生模型的可视化界面,将得到的结果进行可视化展示,通过该界面展示了齿轮箱运行状态与剩余使用寿命。

摘要： 当越来越多的人在网上分享自己的“高光时刻”，与“命运的齿轮开始转动”相对应的，是网友们“我的齿轮生锈了”的调侃。看似在自我嘲讽，其实暗含着人们对社会现实和自身所处境地的无奈反抗。在“千篇一律”的成功背后，这些“卡住了”“生锈了”的瞬间，也同样值得重视。

关键词： 调控装置   螺旋锥齿轮系统   非线性动力学   分岔特性   双参数仿真  

摘要： 调控装置作为铁路机车的核心控制设备,它的性能主要由其内部的二级螺旋锥齿轮传动系统的啮合特性来决定,主动齿轮将力和转速通过从动齿轮传递给联合调节器,同时将机车的转速通过限速装置齿轮传递给限速机构,以实现超速时停车机构的触发,防止机车发生“飞车事故”。在螺旋锥齿轮系统啮合过程中,由于系统时变啮合刚度、齿侧间隙、安装误差和啮合阻尼等因素的影响,容易导致齿轮副间出现振动冲击和噪声,影响调控装置的顺畅转动和平稳运行,进而导致调控装置的综合性能下降,因此需要对螺旋锥齿轮系统开展动态特性及参数合理匹配规律的研究。本文以机车调控装置中的螺旋锥齿轮系统作为研究对象,利用Solid Works软件建立了螺旋锥齿轮系统的三维模型,获得了系统的基本参数,同时运用集中参数法建立了螺旋锥齿轮系统的“振动—冲击—扭转”非线性动力学模型,根据Lagrange方程推导并建立系统的十二自由度动力学微分方程,然后采用变步长的四阶Runge-Kutta法对其动力学微分方程进行数值求解,最后通过编写MATLAB仿真程序,建立了关于系统无量纲啮合频率ω、时变啮合刚度Km、齿侧间隙b和输入转矩Tr的单参数分岔图,研究了系统的啮合运动随参数变化而呈周期运动、周期分岔和混沌运动等非线性运动形式,同时建立系统瞬态运动的时域响应图、Poincaré截面图、相图和频域响应图,进一步验证对应参数区间内系统的周期运动规律。基于对单参数影响下系统的非线性动力学分析,进一步研究了系统在平均时变啮合刚度Km、齿侧间隙b和、输入转矩Tr分别与系统无量纲啮合频率ω共同作用下的动态特性。通过建立系统的啮合位移响应三维分岔图、脱啮占空比响应图和最大动载荷系数图以及冲击状态图,分析了控制参数处于不同区间时对螺旋锥齿轮系统的周期运动规律、脱啮特性、齿面动载荷特性和啮合冲击状态的影响,总结出了对应的控制参数分布规律和最优参数区间。研究结果表明,在双参数耦合作用下,当螺旋锥齿轮系统的啮合频率ω取较低值时,可以通过适当提高系统的平均时变啮合刚度Km和输入转矩Tr或者适当地减小齿侧间隙b的值,使系统处于受冲击状态的混沌区域减小而扩大系统处于无冲击状态的稳定周期运动区域,在无冲击单周期啮合运动的参数区域内,系统的最大动载荷系数G<4,齿轮副间的脱啮占空比DC=0.0,螺旋锥齿轮系啮合均匀,负载能力强,是最佳的设计参数区间。

关键词： 汽车变速器斜齿轮   磷酸锰转化涂层   啮合特性   接触应力   接触疲劳寿命  

摘要： 动力传动系统齿轮作为汽车变速器驱动系统的关键组成部件,是汽车动力性能开发的核心研究对象。近年来,随着汽车动力传动系统向高速化、高载荷、多挡化、轻量化等方向的技术发展,对变速器齿轮的承载能力和服役寿命提出了更高的要求与挑战。表面涂层改性技术的应用成为广大学者研究的热点,通过在齿轮副表面制备优良的减摩耐磨改性涂层,可为提高齿轮接触疲劳性能提供重要保障。由于汽车变速器斜齿轮接触疲劳失效机理复杂,影响因素众多,以及涂层基体系统接触的复杂摩擦学行为,进一步增加了涂层斜齿轮研究的难度。因此,为揭示涂层对斜齿轮接触疲劳性能的影响机理,本文以某款汽车七挡双离合自动变速器一挡斜齿轮副为研究对象,开展表面涂层改性对变速器斜齿轮啮合特性的影响分析,并进一步探究涂层对斜齿轮接触强度与接触疲劳寿命的作用机理。主要研究内容如下: (1)基于汽车变速器一挡斜齿轮副的支承结构特点,建立不同支承刚度齿轮箱系统刚柔耦合模型,开展齿轮偏载点蚀失效分析。通过跑合后磷酸锰转化涂层斜齿轮微观修形仿真分析,探究齿面涂层对变速器斜齿轮副啮合特性的影响规律。 (2)综合考虑斜齿轮参数特性、涂层基体系统接触行为、表面微观形貌和齿面摩擦等影响因素,基于分形接触理论,建立考虑摩擦因素的涂层斜齿轮分形接触模型,开展不同分形参数特性对接触载荷的影响分析,并通过数值模型进行涂层斜齿轮接触应力计算。建立涂层斜齿轮有限元模型,通过仿真分析探究不同载荷工况下涂层斜齿轮接触应力的变化规律,并对模型的准确性进行验证。 (3)开展表面涂层对斜齿轮等效应力和涂层基体系统结合面处法向与切向应力的影响机理研究,并基于有限元法建立涂层斜齿轮接触疲劳寿命仿真预测模型,进一步分析不同载荷工况和涂层属性对涂层斜齿轮接触疲劳寿命的影响规律。 (4)设计并搭建汽车变速器涂层斜齿轮接触疲劳耐久试验台,开展磷酸锰转化涂层齿轮接触疲劳试验研究。探究表面涂层对齿轮传动性能的影响规律,对比分析无涂层齿轮副和涂层齿轮副的接触疲劳寿命,并进一步揭示涂层对斜齿轮啮合特性的改善机理和疲劳寿命的强化机理。研究结果表明,磷酸锰转化涂层能够有效改善齿轮的承载能力和啮合特性,涂层齿轮接触疲劳寿命提升了2.15倍。

关键词： 螺旋锥齿轮   近净成形   变形均匀性   正交实验   参数优化  

摘要： 螺旋锥齿轮作为机械传动的关键部件,因其承载能力高、传动平稳等优点广泛被应用于汽车、轮船、飞机等领域。目前传统的螺旋锥齿轮加工方式仍以切削为主,这种加工方式需要用刀具切去齿坯中多余的金属材料,一方面造成了材料浪费、增加了生产成本;另一方面切削过程中会切断齿坯的金属流线从而降低齿轮的强度和使用寿命。而近净成形精锻出的齿轮仅需少量切削甚至无需切削就能达到使用要求,从而能够达到减少材料浪费的目的,并且该方式生产的螺旋锥齿轮金属流线连续均匀,使得齿轮强度和使用寿命得到显著提高;同时螺旋锥齿轮齿廓形状复杂,成形过程中极易出现变形不均匀的情况,因此开展基于变形均匀性的螺旋锥齿轮精锻近净成形工艺研究具有较高的实用价值。本文以螺旋锥齿轮的精锻近净成形工艺为研究对象,通过数值模拟和理论分析的方法,对螺旋锥齿轮近净成形全过程进行了研究,分析了其变形均匀性、金属流线演变情况并对其工艺参数进行了优化。主要研究内容如下:(1)确定了螺旋锥齿轮精锻所需棒料的尺寸。基于螺旋锥齿轮的零件图反向设计了其冷锻件图、热锻件图,以此图纸为根据建立了螺旋锥齿轮热锻件的三维模型,从而获取了热锻件的体积,最后依据塑性变形过程中体积不变的原则设计了螺旋锥齿轮的棒料尺寸。(2)基于变形均匀性开展了镦粗、冲孔工序的数值模拟及分析。对镦粗、冲孔两工序开展了均匀性分析:利用有限元软件Deform中的2D-Forming分别对镦粗、冲孔过程中的金属流线演变、应变分布等进行了数值模拟研究,以金属流线和等效应变分布情况为标准判断了锻件的变形均匀性,并通过其金属材料流动情况解释了金属流线发生不同变化的原因。(3)基于变形均匀性开展了环轧工序的数值模拟及参数优化。以Deform中的Ring Roll为平台对环轧工序进行了数值模拟,分析了齿坯端面凹陷、变形不均匀等缺陷产生的原因及金属流线演变情况;以变形均匀性和端面凹陷程度为评价指标,运用正交实验的方法对驱动辊转速、芯辊进给速度、环坯初始温度、驱动辊直径等参数进行了优化:通过对极差和K值的分析,研究了各参数对评价指标的影响,并由此确定了最优参数组合,由该参数组合环轧出的齿坯即保证了内部变形均匀又保证了端面凹陷程度小。(4)基于变形均匀性开展了锻齿工序的数值模拟及参数优化。利用Deform中的3D-Forming模拟了螺旋锥齿轮终锻工序的变形过程,分别研究了齿坯温度、打击速度、摩擦因子、模具温度等工艺参数对螺旋锥齿轮变形均匀性的影响,在此基础上设计了正交实验来对上述工艺参数进行优化,最终获得了能使螺旋锥齿轮具有较好变形均匀性的工艺参数组合。(5)进行了加工试验验证。依据优化得到的工艺参数开展了环轧、锻齿加工试验,结果表明试验得到的齿坯形状规整、尺寸精准且端面平整度高,螺旋锥齿轮填充饱满且金属流线均匀顺畅,这验证了本文参数优化的可行性。

关键词： 齿轮   点蚀   状态监测   神经网络   多信息融合  

摘要： 齿轮是机械装备的核心基础部件,其健康状态直接影响机械装备的服役性能和可靠性。齿轮长期工作在恶劣的环境下,点蚀是齿轮常见的失效形式之一,因此,实现对齿轮的点蚀监测具有重要意义。本论文结合某些应用场景传感器安装位置受限等限制条件,研究基于箱体振动信号的齿轮点蚀监测方法,综合运用特征融合、机器学习等理论与方法,构建了多测点信息融合的轮齿点蚀识别模型,并依托自制的齿轮试验台,实现了基于多传感器信息融合的齿轮点蚀状态识别。论文主要研究工作是:1、监测传感器布局优化。结合自有的齿轮试验台结构,采用Solidworks软件完成了齿轮箱的三维建模,并基于ANSYS软件完成了齿轮箱的静强度分析和模态分析。结果表明:齿轮箱运转时,等效应力和等效应变的最大位置均出现在主动轴位置附近,此位置处的振动最为剧烈,为优化监测传感器布局提供了理论依据;该齿轮箱在试验既定的转速下不会发生共振。2、振动信号采集与分析。依托自有的齿轮试验台,采集了正常、单齿单点蚀和单齿双点蚀三种状态下的箱体振动信号,并研究了振动信号的多域分析方法。首先,对比分析了软阈值法、硬阈值法和固定阈值法三种降噪方法,并结合试验采集的数据进行了验证,确定了采用固定阈值法对箱体振动信号进行降噪处理。其次,对振动信号进行了多域分析。在时域分析方面,通过对比均值、均方根值等8个有量纲时域特征,以及偏度指标、波形指标等4个无量纲时域特征的分类识别效果,确定了选取峰峰值、峭度、方根幅值和裕度指标这四个指标作为后续齿轮点蚀状态识别的融合特征;在频域分析方面,通过对降噪后的振动信号进行FFT频谱分析,分析了试验齿轮啮合频率及倍频处的变化,进一步明确了基于振动信号可以区分齿轮不同的点蚀状态;在时频域分析方面,基于db5小波基函数进行了三层、六层小波包分解,对比分析了其能量比图,确定了对齿轮状态具有较好区分度的节点,在此基础上,进行了EEMD分解,并采用相关系数法筛选出相关性较高的三个IMF能量熵特征作为模式识别的输入。3、多传感器信息融合的齿轮点蚀状态识别。研究了数据层、特征层、决策层的信息融合方法,并结合所采集的齿轮箱振动信号,实现了基于多传感器信息融合的齿轮点蚀状态识别。结果表明:在数据层融合中,通过对筛选出的峰峰值、峭度、方根幅值和裕度指标采用相关函数加权法融合后,基于BP神经网络可实现对三种齿轮点蚀状态的分类识别,准确率达97.2%;在特征层融合中,通过相关系数法筛选出相关性较高的三个IMF能量熵特征,再结合卷积神经网络,也可实现对三种齿轮点蚀状态的分类识别,准确率达98.6%以上;在决策层融合中,基于单一传感器信息独立进行模式识别后,再采用D-S证据理论进行融合决策,同样可实现对三种齿轮点蚀状态的分类识别,准确率可以由基于单一传感器识别的93%左右提升至99%以上。

关键词： 海洋装备   腐蚀疲劳   关键构件   超声冲击   表层改性  

摘要： 随着海岸工程、海洋开采以及水下工程等海洋战略性产业的兴起,海洋装备关键构件的腐蚀疲劳失效已成为海洋工程领域的突出问题。超声冲击表层改性技术是一种高效便捷的表面改性技术,广泛用于提升各种高端装备关键构件的抗疲劳性能。本文针对海洋装备传动系统中广泛使用的20CrNiMo渗碳齿轮钢进行了超声冲击表层改性实验研究,探究了超声冲击表层改性对20CrNiMo渗碳齿轮钢腐蚀疲劳性能的影响。本文的主要研究内容包括:（1）超声冲击表层改性机理研究。首先介绍了超声冲击系统的组成部件以及振动原理。然后从表面粗糙度减小、微观组织细化以及残余压应力场产生这三方面详细阐述了超声冲击表层改性机理。最后基于赫兹接触理论对超声冲击工具头与试件的接触半宽以及最大压力进行理论分析,并推导了试件接触区域接触应力的分布函数关系。（2）超声冲击工艺参数理论分析。通过对超声冲击载荷作用下试件的塑性变形进行理论分析,建立了工艺参数与试件应变值间的数学模型。根据超声冲击试件在极限强度内发生塑性应变越大则残余压应力越大的特点,结合试件材料高应变率下的应力应变曲线,选取应变值范围为0.7εb至1.1εb,计算出在振幅为12μm且频率为20k Hz的条件下20CrNiMo渗碳齿轮钢超声冲击静载荷范围。借助有限元仿真分析试件的塑性变形和残余应力分布,结果表明应变值为εb时,试件表层最大残余压应力为338MPa。（3）超声冲击表层改性工艺优化。以试件表层显微硬度、残余压应力和超声冲击凹槽形貌为评价指标,进行超声冲击实验,探究了静载荷对超声冲击效果的影响。实验结果表明:超声冲击可提高试件表层硬度、产生残余压应力以及改善试件表面加工刀痕;静载荷为900N时,表层残余压应力最大为319MPa,影响层深度约为200μm。此外,通过实验探究了进给速度对试件表层显微硬度和表面粗糙度的影响,结果表明:试件表层硬度随进给速度增大而逐渐减小;表面粗糙度随进给速度增大呈先减小后增大趋势,当进给速度为0.2mm/r时试件表面粗糙度Ra最小为0.067μm。（4）腐蚀疲劳实验。首先采用优化的工艺参数对试件进行超声冲击表层改性处理,然后与未处理试件一起预腐蚀72h后进行腐蚀疲劳对比实验,结果表明预腐蚀72h使得原试件腐蚀疲劳寿命从193610r下降至84711r,超声冲击表层改性后试件的腐蚀疲劳寿命为1967328r,是未处理试件的23.2倍左右。利用扫描电镜观察失效断口,结果发现:预腐蚀72h后未改性的试件表面存在大量微腐蚀坑,微腐蚀坑会引起应力集中并诱发裂纹从表面产生;超声冲击表层改性的试件表层未出现微腐蚀坑,其裂纹萌生位置推至亚表面。实验证明了超声冲击表层改性可显著提升20CrNiMo渗碳齿轮钢腐蚀疲劳性能。

关键词： 图卷积神经网络   故障诊断   齿轮箱   特征提取  

摘要： 风电齿轮箱的故障诊断是风电涡轮机运行和维护的一项关键任务。一旦设备某个部分出现故障,将会严重的影响风机的正常运行,甚至可能导致重大的经济损失和人员伤亡。因此,对风电齿轮箱进行故障识别,具有重要的现实意义。随着智能化的快速发展,故障诊断逐渐转向基于深度学习的方法。图卷积神经网络具备自适应提取数据中关键信息的能力,并显著增强了特征提取和噪声抑制的能力。本文将采集到的故障振动信号构建成故障关联图并基于图卷积神经网络提出了两种网络模型,实现对齿轮箱的故障诊断,论文主要工作如下: (1)针对传统图卷积神经网络只能聚合本地邻居节点信息但并没有考虑到邻居节点的重要性等局限,提出一种基于不同尺度图注意力卷积神经网络的故障诊断方法。设计了不同尺度图注意力卷积网络的模型。该模型将三个不同感受野的信息采用图注意力机制进行特征的融合,与传统图卷积故障诊断方法相比,该模型可以将聚集的特征融合为信息更加丰富的特征表示,具有较好的故障分类性能表现。 (2)针对传统图傅里叶变换需要矩阵特征分解,从而导致计算成本高的缺点,提出一种基于小波变换和图小波卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法。将小波基附加到经典图卷积神经网络的图傅里叶基上,作为模型的新基础,以提高模型的特征提取能力。此外,在数据处理阶段,采用小波包变换对收集到的振动信号进行预处理,并构建关键图来实现精确的特征分类,以提高故障诊断结果的准确性。 本文以图卷积神经网络方法为基础,对机械故障诊断领域的特征提取、故障诊断的新方法开展了深入研究,提出了两种基于图卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法。算法仿真和试验结果表明,所提出的方法在机械故障上能够获得好的诊断分类准确度。

关键词： 变速箱齿轮   混流投产排序   改进遗传算法   AnyLogic仿真   生产线平衡  

摘要： 机械齿轮是机械传动的主要零件之一,广泛应用于各种机械设备中,是大部分机械产品不可缺少的传动部件。现代企业对机械齿轮的生产质量和精度要求日益提高,本文从我国变速箱齿轮制造业现状入手,在运用生产系统优化相关理论进行分析的基础上,以H公司勘探钻机变速箱齿轮的混流生产系统为研究对象,探究H公司变速箱齿轮投产排序的优化方法,具体包括:通过现场调研,深入了解H公司变速箱齿轮的生产工序、作业时间、工作区域和人员调配,在此基础上总结绘制工艺流程图。运用Any Logic仿真软件对该离散生产系统进行模拟仿真,还原齿轮生产系统的真实状况,从而得出实际生产线的平衡率,运用5M1E方法分析生产车间的各项指标偏低的原因。在运用基础工业工程方法开展投产前置优化工作后,研究主要回顾了传统遗传算法染色体编码、解码以及交叉、变异、选择操作的方式方法,选取适合H公司生产系统的改进遗传算法方案,尝试提高算法的优化效果,在过去混流排序优化研究范式的基础上,针对该车间的混流投产排序问题构建数学模型,利用Python编程技术,获得了最优的投产序列。最后,对优化后的生产线进行仿真,以最优投产序列的方式验证了优化效果,针对性地提出优化方案的保障措施,并对论文研究的不足之处提出展望。通过对变速箱齿轮加工车间的混流排产进行优化研究,不仅可以对变速箱齿轮制造系统进行优化,以此提高变速箱齿轮生产效率、增强企业的综合实力,同时为其他企业混流制造业的系统优化提供理论和实际的借鉴意义。