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聚晶金刚石刀具低温冷却铣削SiC/SiC复合材料磨损试验研究
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作者 王凯 徐亮 +9 位作者 王新永 裴天河 魏金花 钟扬 闫卫东 王松 金恩泽 李军平 赵国龙 年智文 《机械制造与自动化》 2024年第3期32-36,共5页
采用超硬聚晶金刚石(PCD)刀具对SiC/SiC陶瓷基复合材料进行干式和低温液氮冷却铣削试验研究,获得PCD刀具在干式和低温液氮冷却铣削条件下的前刀面和后刀面磨损形貌;分析PCD刀具在干式和低温液氮冷却铣削条件下的主要磨损形式,测得PCD刀... 采用超硬聚晶金刚石(PCD)刀具对SiC/SiC陶瓷基复合材料进行干式和低温液氮冷却铣削试验研究,获得PCD刀具在干式和低温液氮冷却铣削条件下的前刀面和后刀面磨损形貌;分析PCD刀具在干式和低温液氮冷却铣削条件下的主要磨损形式,测得PCD刀具在干式和低温液氮冷却铣削条件下的刀具使用寿命。研究表明:在干式铣削条件下,PCD刀具前刀面的主要磨损形式为刀尖磨钝和崩刃;而在低温液氮冷却铣削条件下,PCD刀具前刀面的主要磨损形式为刀尖磨钝和微剥落;与干式铣削条件相比,PCD刀具在低温液氮冷却铣削条件下寿命提高约71.4%。 展开更多
关键词 SIC/SIC复合材料 干式铣削 低温液氮冷却铣削 PCD刀具 磨损形貌 磨损形式
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冷却方式对20CrMnSi钢火焰切割后微观组织及硬度的影响研究
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作者 毕向荣 呼陟宇 +4 位作者 邢磊 王海燕 邓想涛 袁晓鸣 李浩 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期479-482,共4页
火焰切割具有成本低易操作等优势,是20CrMnSi耐磨钢板的主要切割方式,传统火焰切割后钢板采用空冷方式冷却,高内外冷却速度差会导致极大的内应力,对火焰切割后采用水冷的方式可以降低内外冷却速度差。因此,本文对火焰切割后的钢板进行... 火焰切割具有成本低易操作等优势,是20CrMnSi耐磨钢板的主要切割方式,传统火焰切割后钢板采用空冷方式冷却,高内外冷却速度差会导致极大的内应力,对火焰切割后采用水冷的方式可以降低内外冷却速度差。因此,本文对火焰切割后的钢板进行水冷处理,与传统空冷进行对比,研究冷却方式对耐磨钢火焰切割后微观组织与性能的影响。结果表明,相比空冷,水冷方式在不改变白亮带组织和硬度的情况下,对白亮带的位置和宽度都有显著影响,同时也会影响切割位置附近的组织和性能。通过冷却方式来改变火焰切割过程中产生的白亮带,将进一步拓宽火焰切割工序在实际生产中的应用。 展开更多
关键词 火焰切割 耐磨钢 冷却方式 维氏硬度
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基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法研究
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作者 水星 容芷君 +2 位作者 但斌斌 何强鉴 杨鑫 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期20-24,共5页
实时精准地监测铣刀磨损状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,提出一种基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法,该方法通过结合VMD-MPE特征提取方法和GA-SVM状态识别模型构建数字孪生体对铣刀磨损状态进行实时监测。首先,利用变分... 实时精准地监测铣刀磨损状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,提出一种基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法,该方法通过结合VMD-MPE特征提取方法和GA-SVM状态识别模型构建数字孪生体对铣刀磨损状态进行实时监测。首先,利用变分模态分解算法(VMD)分解铣刀振动信号得到包含磨损状态信息的模态分量;其次,引入多尺度排列熵(MPE)从包含磨损状态信息的模态分量中提取铣刀的非线性动力学特征,并取各有效模态分量的多尺度排列熵平均值作为特征矩阵;最后,通过遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)构建铣刀磨损状态识别模型。实验结果表明,所构建的数字孪生体具有良好识别效果,其识别精度可达97.33%。 展开更多
关键词 数字孪生 刀具磨损 状态识别 变分模态分解 多尺度排列熵 支持向量机
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Wear Mechanisms of High Chromium Iron Roll under Hot Rolling Conditions
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作者 Cui Peiyong 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 1997年第1期46-51,共5页
By using a reformed laboratory rolling mill,hot wear test under near service conditions has been carried out to examine the wear mechanisms of high chromium iron roll.Each time after being rolled up to a given cycle,t... By using a reformed laboratory rolling mill,hot wear test under near service conditions has been carried out to examine the wear mechanisms of high chromium iron roll.Each time after being rolled up to a given cycle,the worn morphology of roll surface was examined under SEM and occasionally by AES.Based on rolling conditions and lasting of in-service time,various wear characteristics have been identified distinctly.It involves abrasive wear and oxidation wear for matrix phase,fatigue wear,polishing wear and grain pull-out wear for carbides,smear adhesive wear,chemical wear,and in extreme case,plasticity-dominated wear.At the same time,wear type is also discussed compatibly in terms of abrasive wear,fatigue wear,as well as chemical wear according to conventional classification.And only in an extreme situation,i.e.rolling without cooling water,adhesive wear may partially be involved.At anytime under specified conditions,there are always several wear mechanisms occurring simultaneously,but usually only one of them can be identified as the dominant mode.And finally a wear mechanism figure can be depicted to qualitatively describe the relationship among them. 展开更多
关键词 mill roll high-chromium iron wear wear mode
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基于CEEMDAN和改进轻量化时空网络的刀具状态监测
5
作者 周鹏博 刘德平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第3期177-181,186,共6页
针对刀具退化特征提取困难和传统时空网络模型参数多等问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进轻量化时空网络(BiLSTM-SN-ECA)的刀具磨损监测模型。首先,将刀具振动信号经CEEMADAN分解得到若干模态分量,将模态分量... 针对刀具退化特征提取困难和传统时空网络模型参数多等问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进轻量化时空网络(BiLSTM-SN-ECA)的刀具磨损监测模型。首先,将刀具振动信号经CEEMADAN分解得到若干模态分量,将模态分量与振动信号结合,构造特征矩阵;其次,利用ECA改进ShuffleNetv2基本单元,并优化ShuffleNetv2整体结构,构造BiLSTM-SN-ECA网络模型;最后,将特征矩阵输入模型进行特征学习与磨损预测。所提方法预测值的平均绝对误差和均方根误差分别为1.246μm和2.065μm,结果表明该方法在减少传统时空网络模型参数量与训练时间的同时,提高了预测准确度。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 自适应噪声完备经验模态分解 轻量化时空网络 注意力机制
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品管圈模式在提高乳腺癌根治术后患者义乳知识中的应用
6
作者 邓雅丽 胡美霞 《中国医药指南》 2024年第9期22-24,共3页
目的提高乳腺癌根治术后患者对义乳知识的知晓率及佩戴率,改善其生活质量,规范科室义乳的宣教,提升专科护理内涵。方法根据品管圈模式(QCC)管理的十大步骤,收集改善措施实施前的2021年12月1日至2022年1月15日乳腺癌根治术后患者对义乳... 目的提高乳腺癌根治术后患者对义乳知识的知晓率及佩戴率,改善其生活质量,规范科室义乳的宣教,提升专科护理内涵。方法根据品管圈模式(QCC)管理的十大步骤,收集改善措施实施前的2021年12月1日至2022年1月15日乳腺癌根治术后患者对义乳的知晓率、佩戴率及原因,用鱼骨图、柏拉图等方法分析导致义乳知晓率低、佩戴率低的主要真因;收集导入改善措施后2022年5月1日至2022年6月15日义乳知晓率及佩戴率情况,分析对应的改进措施,评价措施的有效性。患者在出院时完成义乳知晓率调查问卷。结果应用QCC管理模式后乳腺癌根治术后患者义乳知识的知晓率由47.82%提高到86.95%,义乳佩戴率由31.81%提高到59.09%。结论QCC管理模式能提高乳腺癌根治术后患者义乳知识的知晓率及佩戴率,改善护理服务质量,提升患者满意度。 展开更多
关键词 品管圈(QCC) 管理模式 义乳知晓率 义乳佩戴率
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一种基于优化VMD-CWT-CNN的柱塞泵配流盘磨损状态识别方法
7
作者 吕尚杰 谷立臣 耿宝龙 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2024年第1期43-53,共11页
为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wave... 为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)对信号进行预处理,得到信号的二维时频图,作为CNN模型的一路输入,将状态识别问题转化为CNN图像识别问题。其次,基于相关系数对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数优化后,利用优化VMD对振动信号进行预处理,再以相关系数和峭度值最大为优选原则,甄选出三组蕴含故障特征的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),将其重组为三通道一维信号,作为CNN模型的另一路输入。最后,在CNN模型中将两路信息汇聚并得到柱塞泵配流盘磨损状态识别分类结果。实验中,此方法分别采用优化VMD和CWT对振动信号预处理,再结合CNN对磨损状态进行分类。实验结果表明,该方法对于配流盘磨损的三种状态的识别效果显著优于单路输入的CNN模型以及典型的深度学习方法和机器学习分类器。因此,优化的VMD-CWT-CNN方法可以更准确地实现柱塞泵配流盘磨损状态识别。 展开更多
关键词 柱塞泵配流盘磨损 振动信号 卷积神经网络 变分模态分解 连续小波变换
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IN-SITU OBSER VATION OF SINGLE-POINT WEAR OF PM Al-Ti ALLOY 被引量:1
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作者 Wu, Jinming Wu, Nianqiang +1 位作者 Wang, Guangxin Li, Zhizhang 《中国有色金属学会会刊:英文版》 EI CSCD 1997年第3期70-75,共6页
INSITUOBSERVATIONOFSINGLE-POINTWEAROFPMAlTiALLOY①WuJinming,WuNianqiang,WangGuangxin,LiZhizhangDepartmentof... INSITUOBSERVATIONOFSINGLE-POINTWEAROFPMAlTiALLOY①WuJinming,WuNianqiang,WangGuangxin,LiZhizhangDepartmentofMaterialsSciencea... 展开更多
关键词 Al Ti ALLOY wear mode in SITU OBSERVATION
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Cutting and wear behaviors of TiC based cermets cutter with nano-TiN modification 被引量:2
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作者 刘宁 许育东 +2 位作者 李振红 陈名海 谢峰 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2003年第4期869-875,共7页
Cutting and wear properties of the TiC based cermets cutter with nano TiN addition were discussed in order to provide a theoretical basis for the practical application of such cermets cutter. Wear surface and quantita... Cutting and wear properties of the TiC based cermets cutter with nano TiN addition were discussed in order to provide a theoretical basis for the practical application of such cermets cutter. Wear surface and quantitative analysis of chemical composition were conducted using SEM and EDX. The results reveal that this kind of cermets cutter shows higher endurance than the conventional cermets cutter and cemented carbides cutter (YT15). Normal wear occurs under the condition of lower cutting parameters, and tipping will be the predominant failure mode when the parameters are higher. SEM analysis shows that the grain wear, oxidation wear and diffusion wear all exist. In addition, oxidation and diffusion become very obvious when the cutting parameters are large. 展开更多
关键词 刀具 金属陶瓷 碳化钛 氮化钛 磨损 切削
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基于改进变分模态分解的抽油井偏磨程度诊断
10
作者 李翔宇 邬亦晗 袁春华 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第1期1-8,共8页
目前抽油井工况分析方法与实时智能诊断技术不完善,无法及时发现、处理偏磨问题,导致抽油杆、泵等关键部件存在严重的损坏风险。为此,提出一种基于改进变分模态分解(IVMD)的抽油井偏磨程度诊断方法,其核心思想在于,扭矩和轴向力的变化... 目前抽油井工况分析方法与实时智能诊断技术不完善,无法及时发现、处理偏磨问题,导致抽油杆、泵等关键部件存在严重的损坏风险。为此,提出一种基于改进变分模态分解(IVMD)的抽油井偏磨程度诊断方法,其核心思想在于,扭矩和轴向力的变化会导致抽油井的偏磨程度发生改变,从而影响电参数信号的频率和幅值。首先通过改进人工鱼群算法优化变分模态分解(VMD)的分解层数与惩罚因子,然后将油井电参数信号分解成多个局部振动模态,并对生成的各局部振动模态进行特征分析,最后采用RGB图实现对抽油井偏磨程度诊断。研究结果表明,该方法可有效判断偏磨程度。 展开更多
关键词 抽油井 改进人工鱼群算法 改进变分模态分解 RGB图 偏磨程度诊断
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基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断 被引量:1
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作者 王宏民 禅亮 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期18-25,共8页
基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能... 基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能够揭示早期磨损状态的微弱齿轮振动信号采用近似完全重构的准则来初始化模式数,并采用信号功率谱密度最大值对应的频率初始化VMD方法的中心频率,用以有效提取齿轮磨损信息,进而结合核支持向量机进行齿轮的早期磨损诊断.实验结果表明,所提方法可有效克服背景噪声大无法预设模式数的问题,对噪声具有更好的鲁棒性,诊断准确率达到94.4%,可为齿轮早期磨损检测提供解决方法. 展开更多
关键词 齿轮振动信号的提取 早期磨损诊断 频谱相关性分析 变分模态分解 支持向量机
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基于EEMDFK和注意力CNN网络的刀具磨损状态识别 被引量:3
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作者 吴继春 阳广兴 +3 位作者 许可 周灭旨 胡柱 范大鹏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期3413-3424,共12页
针对加工数据采集存在数据量大且干扰信号复杂,导致刀具磨损状态识别方式复杂、识别精度低等问题,提出一种基于快速谱峭度图的集合经验模态分量选取(EEMDFK)与注意力机制的卷积神经网络(ACNN)相结合的识别方法。针对集合经验模态存在选... 针对加工数据采集存在数据量大且干扰信号复杂,导致刀具磨损状态识别方式复杂、识别精度低等问题,提出一种基于快速谱峭度图的集合经验模态分量选取(EEMDFK)与注意力机制的卷积神经网络(ACNN)相结合的识别方法。针对集合经验模态存在选取模态分量困难的情况,引用快速谱峭度图选择策略选取最优分量。通过集合经验模式分解从所采集的不同状况下的刀具振动信号分解出故障信号特征;通过快速谱峭度图选择策略选取内在模函数并进行HHT时频分析,生成时频图;将时频图输入所设计的识别模型进行学习,通过注意力机制提高特征提取效率,并使保存的模型在测试集中对不同刀具磨损状态进行了识别。实验结果表明,该方法对刀具不同状态下的识别率可达99.7%,实现了不同磨损状态下刀具的智能识别,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 刀具磨损 集合经验模式分解 快速谱峭度 深度学习 注意力机制
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风电轴承失效模式研究进展 被引量:2
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作者 周恒宇 周建星 +2 位作者 温建民 余满华 王铭铭 《轴承》 北大核心 2023年第6期102-114,共13页
轴承是风电机组的关键部件,在恶劣工况下工作容易出现过早失效。首先,以风电机组的主轴、变桨与偏航、齿轮箱、发电机等轴承应用部位作为出发点,对风电轴承的应用形式进行了总结;其次,介绍了风电轴承的主要失效形式(微剥落、微动磨损、... 轴承是风电机组的关键部件,在恶劣工况下工作容易出现过早失效。首先,以风电机组的主轴、变桨与偏航、齿轮箱、发电机等轴承应用部位作为出发点,对风电轴承的应用形式进行了总结;其次,介绍了风电轴承的主要失效形式(微剥落、微动磨损、白蚀裂纹、电蚀)并对失效原因和解决措施进行了分析;然后,从研究方式的角度,阐述了有限元法与试验法的研究成果;最后,提出风电轴承力学特性的分析以及失效模式的形成机理研究有待进一步深入,后续研究应注重于建立考虑设计及装配参数的耦合动力学模型,并进行更完善的试验设计以深入分析轴承的失效机制。 展开更多
关键词 轴承 风电轴承 风力发电机组 失效模式 磨损 剥落 电蚀
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铜基粉末冶金摩擦块摩擦磨损特性研究
14
作者 安先龙 王国权 +1 位作者 王立勇 陈勇 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第12期209-213,218,共6页
为了探究铜基粉末冶金闸片块的摩擦磨损特性,在UMT-5摩擦试验机上进行销-盘摩擦试验,研究分析了转速、压力、温度对摩擦磨损性能的影响,并用3D光学显微镜对摩擦表面形貌进行分析。研究表明:摩擦块在235N法向压力时,随着摩擦盘转速的升... 为了探究铜基粉末冶金闸片块的摩擦磨损特性,在UMT-5摩擦试验机上进行销-盘摩擦试验,研究分析了转速、压力、温度对摩擦磨损性能的影响,并用3D光学显微镜对摩擦表面形貌进行分析。研究表明:摩擦块在235N法向压力时,随着摩擦盘转速的升高和摩擦时间的增加,摩擦块表面逐渐形成稳定的摩擦膜,平均摩擦系数先上升后下降,磨损量先下降后上升,然后再下降;在353N的法向压力下,随着摩擦盘转速的升高和摩擦时间的增加,没有形成稳定的摩擦膜,平均摩擦系数呈增大趋势,磨损量先减小后增大。两种压力下摩擦块的主要磨损形式都从轻微剥落向磨粒磨损转变,最终转变为剥层磨损和黏着磨损。 展开更多
关键词 铜基粉末冶金摩擦块 摩擦系数 磨损量 摩擦膜 磨损形式
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考虑研磨子——车轮和轮轨作用的城际动车组车轮磨耗预测 被引量:1
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作者 赵长雨 赵鑫 +2 位作者 王鹏 沈正行 温泽峰 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期229-237,共9页
针对站间距短、研磨子频繁作用的城际铁路,建立了集车辆系统动力学、研磨子―车轮接触和车轮磨耗等模型于一体的动车组车轮磨耗预测模型,车轮磨耗采用Archard模型计算,实现了研磨子―车轮和轮轨接触对车轮磨耗贡献的定量预测。以中国南... 针对站间距短、研磨子频繁作用的城际铁路,建立了集车辆系统动力学、研磨子―车轮接触和车轮磨耗等模型于一体的动车组车轮磨耗预测模型,车轮磨耗采用Archard模型计算,实现了研磨子―车轮和轮轨接触对车轮磨耗贡献的定量预测。以中国南方某城际线路上运行的某型城际动车组为例,模拟了动车组车轮LM廓形在一个车轮镟修周期内的演化,通过对比跟踪测试结果,确定研磨子所致车轮磨耗的磨耗系数取1.45×10^(-4),并完成了模型验证。上述城际铁路的模拟结果显示,该模型的车轮磨耗预测误差仅为5.00%。以0.30 MPa工作气压下的高硬度研磨子为例,发现其最佳工作模式为“工作20 s—停止工作25 s”的间歇式工作模式。为动车组研磨子系统的优化设计提供有效模拟工具。 展开更多
关键词 载运工具运用工程 车轮磨耗 磨耗预测 城际动车组 研磨子 研磨子作用模式
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电解质对钛合金微弧氧化放电方式和耐磨性能的影响 被引量:2
16
作者 章浩 谢凤宽 刘谦 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期216-225,236,共11页
目的通过比较添加微量磷酸盐对放电方式的影响,表征各膜层的微观结构与成分组成,研究分析放电方式差异对膜层耐磨性能的影响。方法在3组电解液中分别进行TC4钛合金微弧氧化,以磨损率为指标判定每组的最优配比。通过扫描电子显微镜(SEM)... 目的通过比较添加微量磷酸盐对放电方式的影响,表征各膜层的微观结构与成分组成,研究分析放电方式差异对膜层耐磨性能的影响。方法在3组电解液中分别进行TC4钛合金微弧氧化,以磨损率为指标判定每组的最优配比。通过扫描电子显微镜(SEM)观察膜层表面与截面微观形貌。使用X射线能量色散谱仪(EDS)分析膜层表面和磨损区域的元素分布情况。使用X射线衍射仪(XRD)表征膜层物相结构组成,通过维氏显微硬度计测量膜层的硬度,使用摩擦磨损试验机进行膜层摩擦学性能测试,并通过三维形貌仪分析磨痕轮廓。结果在铝酸盐电解液中添加磷酸盐电解质后会增强A、C型放电,减弱B型放电,使制得膜层的缺陷(微孔与微裂纹)明显增多,产生了较厚的疏松层,并且随着电解液中磷酸根离子的增多,放电方式进一步受影响,膜层磨损率也大幅增加。而不添加磷酸盐的20 g/L铝酸盐浓度制备的钛合金微弧氧化膜层在15 N高载荷滑动干摩擦下的摩擦系数为0.6~0.7,磨痕窄且浅,磨损率仅为基体的7.22%。结论磷酸盐电解质极易引起杂质放电,导致微弧氧化反应时B型放电显著减弱,A、C型放电大幅增加,导致膜层致密性显著降低,严重降低了微弧氧化膜层的耐磨性能。20 g/L铝酸盐电解液制备的钛合金微弧氧化膜层缺陷少、硬度高、厚度大,显著改善了高载荷下钛合金的耐磨性能。 展开更多
关键词 TC4钛合金 微弧氧化 放电方式 膜层缺陷 耐磨性能
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高速列车制动力分配特性研究
17
作者 苏超 段晴龙 +2 位作者 李想 许文强 陈权隆 《铁道运营技术》 2023年第3期1-4,共4页
高速列车制动主要是由电制动和空气制动相混合的方式,在车辆施加制动时,需要考虑两者的分配方式,如果无法充分利用轮轨之间的黏着,则会导致列车滑行的风险。因此,对不同工况下电制动和空气制动的分配策略进行研究,特别是等黏着分配方式... 高速列车制动主要是由电制动和空气制动相混合的方式,在车辆施加制动时,需要考虑两者的分配方式,如果无法充分利用轮轨之间的黏着,则会导致列车滑行的风险。因此,对不同工况下电制动和空气制动的分配策略进行研究,特别是等黏着分配方式和等磨耗分配方式的不同特性的深入分析,并在此基础上,搭建了高速列车仿真模型,进行不同工况下的计算分析。通过计算分析可以看出,当制动力需求较大时,等黏着分配方式可以更充分的利用轮轨之间的黏着,减小车轮滑行的概率;当出现单车制动故障时,可以通过将损失的制动力平均分配到其他车辆,从而更有效的利用各车的制动力。 展开更多
关键词 空气制动 制动力分配 等磨耗 等黏着
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采用HHT与CNN的刀具磨损状态监测
18
作者 周粤 段现银 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第10期169-173,178,共6页
为实现刀具磨损状态监测的智能化及高精度,提出一种将希尔伯特黄变换改进算法与卷积神经网络相结合的监测方法。首先,采用敏感固有模态函数筛选方法改进希尔伯特黄变换,提取出刀具信号的时频特征;其次,运用MATLAB微调卷积神经网络生成... 为实现刀具磨损状态监测的智能化及高精度,提出一种将希尔伯特黄变换改进算法与卷积神经网络相结合的监测方法。首先,采用敏感固有模态函数筛选方法改进希尔伯特黄变换,提取出刀具信号的时频特征;其次,运用MATLAB微调卷积神经网络生成刀具磨损监测迁移模型;最后,运用典型的卷积神经网络迁移模型进行实验验证。结果表明,与传统时频变换相比,希尔伯特黄变换提取的时频图更加精细,能有效防止频谱泄露的问题,刀具磨损识别平均准确率达到94.09%,提升近15%;与希尔伯特黄变换相比,改进后的希尔伯特黄变换能避免虚假固有模态分量问题,监测效果进一步提升,达到96.8%,证明了所提监测方法的有效性。 展开更多
关键词 希尔伯特黄变换 卷积神经网络 敏感固有模态函数 刀具磨损状态监测
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强背景噪声下滚动轴承轻微磨损故障特征提取方法 被引量:3
19
作者 杨秀宇 邵斌 +1 位作者 贾少毅 赖岳华 《煤炭工程》 北大核心 2023年第5期153-159,共7页
针对轴承轻微磨损故障信号容易被强背景噪声淹没,故障特征微弱难诊断的问题,提出了强背景噪声下滚动轴承轻微磨损故障特征提取方法。利用VMD对轴承振动信号进行分解,基于峭度最大准确选择最优本征模态函数,以最优本征模态函数的功率谱... 针对轴承轻微磨损故障信号容易被强背景噪声淹没,故障特征微弱难诊断的问题,提出了强背景噪声下滚动轴承轻微磨损故障特征提取方法。利用VMD对轴承振动信号进行分解,基于峭度最大准确选择最优本征模态函数,以最优本征模态函数的功率谱熵最小为目标,设定提前终止准则,实现VMD参数自适应优化选择。轴承早期故障信号经参数优化后的VMD方法分解为多个本征模态函数,选择峭度最大的本征模态分量进行包络解调分析,结合快速傅里叶变换得到包络谱,实现故障特征频率的提取。通过对加强背景噪声的不同型号轴承的实测故障信号分析,结果均表明该方法能够在强背景噪声干扰下有效提取轻微磨损故障信号的故障特征,实现轴承轻微磨损故障的准确诊断,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 变分模态分解 峭度 功率谱熵 轻微磨损故障
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汽车轮胎磨损机理的研究 被引量:8
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作者 彭旭东 周受钦 +1 位作者 谢友柏 郭孔辉 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 1999年第6期50-52,共3页
综合分析了汽车轮胎和路面间相互作用产生的磨损形式和磨损机理,以及研究轮胎磨损常采用的方法。运用摩擦学原理提出了轮胎磨损的分类形式,为正确预测正常工作条件下的轮胎磨损率提供了必要的基础知识。
关键词 汽车 轮胎 磨损 磨损模式
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