截齒是采煤機或掘進機等掘進設備的關鍵部位,由于采煤機和掘進機的主要作用對象是煤和巖石,因此這些掘進設備的工作環(huán)境比較惡劣。這就導致了在這些掘進設備上截齒的消耗量比較大。對截齒進行再制造,可以有效提升截齒的性能,進而提高它的疲勞壽命,對提升這些掘進設備的生產(chǎn)效益有著十分重要的意義。本文闡述了疲勞累積損傷模型中的線性疲勞累積損傷模型和非線性疲勞累積損傷模型,介紹了常用的三種疲勞損傷模型即應力壽命（S-N）損傷模型、應變壽命損傷模型和多軸疲勞損傷模型,總結(jié)了基于有限元法分析疲勞壽命的基本過程�；谟邢拊幕纠碚�,對再制造之前的截齒進行研究,用Solidworks對截齒進行建模,導入ANSYS Workbench中進行有限元仿真分析,進而得出其應力應變和總形變分布云圖,用nCode DesignLife對截齒進行疲勞失效分析,可以計算出截齒各個節(jié)點的疲勞壽命,找出截齒容易斷裂的危險部位。結(jié)合截齒的實際工況,對截齒的失效形式及失效部位進行分析,提出了激光熔覆是提高截齒的硬度與耐磨性等各項性能的有效方法。分別對單道熔覆和多道熔覆處理的截齒進行研究,用SolidWorks分別對單道熔覆和多道熔覆的... 

【文章來源】：中北大學山西省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 本文的研究背景及意義
    1.3 激光再制造技術的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 疲勞壽命研究現(xiàn)狀
        1.4.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.4.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的主要研究內(nèi)容
2 零件疲勞壽命預測方法及疲勞損傷模型
    2.1 疲勞基礎理論
    2.2 疲勞累積損傷理論
        2.2.1 線性累積損傷模型
        2.2.2 非線性累積損傷模型
    2.3 疲勞損傷模型
        2.3.1 應力壽命(S-N)損傷模型
        2.3.2 應變損傷模型
        2.3.3 多軸疲勞損傷模型
    2.4 基于有限元的疲勞壽命計算
    2.5 本章小結(jié)
3 基于有限元的截齒的疲勞壽命計算
    3.1 有限元軟件簡介
        3.1.1 ANSYS Workbench簡介
        3.1.2 n Code Designlife簡介
    3.2 采煤機截齒
    3.3 基于ANSYS Workbench的截齒的有限元分析
        3.3.1 截齒幾何模型的建立
        3.3.2 編輯材料特性
        3.3.3 網(wǎng)格劃分
        3.3.4 施加載荷與約束條件
        3.3.5 分析結(jié)果
    3.4 基于nCode Designlife的截齒的疲勞壽命計算
    3.5 本章小結(jié)
4 基于有限元的再制造截齒的疲勞壽命計算
    4.1 截齒的失效
    4.2 激光熔覆技術
    4.3 單道熔覆的截齒有限元分析
        4.3.1 基于ANSYS Workbench的單道熔覆截齒的有限元分析
        4.3.2 基于nCode Designlife的單道熔覆截齒的疲勞壽命計算
    4.4 多道熔覆的截齒有限元分析
        4.4.1 基于ANSYS Workbench的多道熔覆截齒的有限元分析
        4.4.2 基于nCode Designlife的多道熔覆截齒的疲勞壽命計算
    4.5 本章小結(jié)
5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的截齒的疲勞壽命預測
    5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
        5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法
        5.1.4 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱
    5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的截齒疲勞壽命預測
    5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的單道熔覆截齒疲勞壽命預測
    5.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多道熔覆截齒疲勞壽命預測
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間研究成果
致謝



本文編號：3644732