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基于雙應(yīng)力加速壽命試驗的關(guān)節(jié)軸承壽命預(yù)測與可靠性分析

發(fā)布時間:2021-07-26 19:42
  自潤滑關(guān)節(jié)軸承壽命主要是由襯墊的磨損性能決定的,但襯墊的磨損一般是非線性的,使得壽命難以預(yù)測。采用同時改變載荷和擺頻2種應(yīng)力的方法進行加速壽命試驗,建立以pv值、磨損量退化數(shù)據(jù)為輸入?yún)?shù),壽命值為輸出參數(shù)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。經(jīng)驗證該預(yù)測模型對關(guān)節(jié)軸承壽命預(yù)測的最大誤差僅為7.33%,平均誤差僅為3.892%。對不同加速應(yīng)力下自潤滑關(guān)節(jié)軸承可靠性進行評估,結(jié)果表明,關(guān)節(jié)軸承的可靠性在L10(可靠度為90%時的壽命)之前下降趨勢緩慢,然后迅速下降,pv值越大可靠性下降越迅速;隨著pv值的增大,關(guān)節(jié)軸承壽命近似呈指數(shù)下降,經(jīng)驗證可用逆冪率加速模型反映二者關(guān)系。 

【文章來源】:潤滑與密封. 2020,45(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于雙應(yīng)力加速壽命試驗的關(guān)節(jié)軸承壽命預(yù)測與可靠性分析


灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)示意圖

流程圖,灰色,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),流程


圖2是雙應(yīng)力加速壽命的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法流程圖。首先對磨損量數(shù)據(jù)進行處理(當前時刻磨損量與允許最大磨損量的比值)得到磨損量退化數(shù)據(jù),灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)輸入/輸出數(shù)據(jù)的維數(shù)確定。該預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)為15維,分別由pv值和14個時間點的襯墊磨損量數(shù)據(jù)組成,輸出是加速壽命值為1維,所以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1-1-16-1,16是L3層的節(jié)點數(shù)量,其中第2個節(jié)點是pv值,第3~16為磨損量數(shù)據(jù),輸出為加速壽命預(yù)測值。用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)速率為0.001 5。pv值的計算公式如下:

應(yīng)力水平,軸承,加速模型


利用表5數(shù)據(jù)繪出各加速應(yīng)力下可靠度曲線,如圖4所示?芍P(guān)節(jié)軸承的可靠性曲線開始階段下降比較緩慢,隨時間的增加可靠度逐漸降低,且pv值增大使得其可靠度降低趨勢增快,壽命縮短,這是由于pv值增大加速襯墊的磨損造成的。利用表5數(shù)據(jù)通過MATLAB軟件對加速模型進行回歸分析得到方程中2個系數(shù)的值: a ^ =14.874, b ^ =-2.8867 ,確定系數(shù)R2=0.983 3。從圖5中加速模型擬合曲線與試驗值的對比可知,逆冪率加速模型用于描述關(guān)節(jié)軸承壽命與pv值這一綜合應(yīng)力之間關(guān)系是適用的。圖5 加速模型回歸曲線

【參考文獻】:
期刊論文
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碩士論文
[1]基于加速退化試驗的關(guān)節(jié)軸承壽命預(yù)測方法[D]. 趙元.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012



本文編號:3304233

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