CN110147624A - 一种基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,它包括步骤:1、对测量得到的有限的载荷‑时间历程进行载荷谱的编制,通过雨流计数法统计的结果,利用参数外推法,对全寿命周期的载荷进行函数拟合,得到全寿命周期二维载荷谱;2、对二维载荷谱转化为一维载荷谱;3、通过有限元的方法模拟得到齿轮的时变的应力应变历程,结合多轴疲劳准则,预测恒载荷下接触疲劳寿命,绘制齿轮接触疲劳S‑N曲线;4、运用Palmgmn‑Miner疲劳损伤累积准则,计算载荷谱下齿轮的接触疲劳寿命。本发明的优点是:提高了齿轮接触疲劳寿命预测的准确性,节约了试验成本,提高了效率。
Description
技术领域
本发明属于机械零部件疲劳寿命的预测方法。
背景技术
齿轮传动的失效主要是轮齿的失效,在轮齿所有失效形式中,疲劳断齿所占比例最大,其次是表面接触疲劳,因此疲劳破坏是齿轮失效的最主要形式之一,由于试验周期长而且成本高,而随着计算机技术的发展,未来齿轮寿命预测的发展趋势是采用虚拟疲劳分析来预测疲劳寿命。
文献“Finite element analysis of contact fatigue and bending fatigueof a theoretical assembling straight bevel gear pair[J]”.Deng S,Hua L,Han XH,et al.Journal of Central South University,2013,20(2):279-292.(“理论装配下直齿锥齿轮副的接触疲劳和弯曲疲劳有限元分析”,Deng S,Hua L,Han X H,中南大学学报,2013,20(2):279-292.),在ANSYS建立直齿锥齿轮有限元模型,得到恒定载荷下最大接触应力和最大弯曲应力,并利用材料S-N曲线得到恒定载荷下的接触疲劳和弯曲疲劳寿命,最终得到载荷与接触疲劳寿命、弯曲疲劳寿命的关系。缺点是采用的是材料的S-N曲线,没用考虑多轴应力状态。
文献“Modified Rainflow Counting Algorithm for Fatigue LifeCalculation[J]”,Shinde V,Jha J,Tewari A,et al.Proceedings of Fatigue,Durability and Fracture Mechanics:Springer;,2018.p.381-7(“改进的计算疲劳寿命的雨流计数算法”,Shinde V,Jha J,Tewari A,耐久性和断裂力学,2018.p.381-7)记载:变化载荷谱的疲劳寿命计算是一个困难的工作。有很多方法可以实现载荷谱到简单循环的简化,其中一个是雨流计数法。该文基于Excel提出了一种修正的雨流计数法。该方法允许采用Miner准则以评估复杂载荷下结构的疲劳寿命。
文献“On some basic problems of fatigue research in engineering[J].”,Zheng X,International Journal of Fatigue,2001,23(9):751-766.(“浅谈工程中疲劳研究的一些基本问题”,Zheng X,国际疲劳杂志,2001,23(9):751-766.),对工程实际中疲劳研究的相关的基础疲劳公式、载荷谱处理方法、随机载荷概率分布、疲劳初始裂纹寿命预测模型等问题做了总结和分析。
文献“Study of rolling contact fatigue behavior of a wind turbine gearbased on damage-coupled elastic-plastic model[J].”He H,Liu H U,Zhu C,etal.International Journal of Mechanical Sciences,2018:S0020740318301127.(“基于损伤耦合弹塑性模型的风力机齿轮滚动接触疲劳性能研究”,He H,Liu H U,Zhu C,国际机械科学杂志,2018:S0020740318301127),它采用连续损伤力学理论,在大范围载荷下仿真了风电渐开线齿轮的接触疲劳S-N曲线。缺点是没有考虑真实的载荷状态。
目前综合考虑精准的齿轮接触疲劳S-N曲线、真实的载荷状态、合适的疲劳损伤累积准则的疲劳寿命预测方法尚未见报道。基于锥齿轮S-N曲线绘制;载荷谱编制;累积损伤准则选取要素的预测方法具有重要的工程意义。
发明内容
针对现有疲劳寿命预测的技术,采用材料的S-N曲线、没有考虑多轴应力状态的缺点,本发明提出一种基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,它能提高预测准确性、快速性。
本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的,它包括以下步骤:
步骤1、对测量得到的有限的载荷-时间历程进行载荷谱的编制,通过雨流计数法统计的结果,利用参数外推法,对全寿命周期的载荷进行函数拟合,得到全寿命周期二维载荷谱;
步骤2、用Goodman平均应力修正曲线,对二维载荷谱转化为一维载荷谱,得到用于疲劳寿命预测的程序载荷谱:
式中,Sa为应力幅值;Sm为应力均值;σb为抗拉强度;σ-1为均值为0时,等效应力幅值;
步骤3、通过有限元的方法模拟得到齿轮的时变的应力应变历程,结合多轴疲劳准则,预测恒载荷下接触疲劳寿命,绘制齿轮接触疲劳S-N曲线;
步骤4、利用步骤2中得到的程序载荷谱,结合步骤3得到的S-N曲线,运用Palmgmn-Miner疲劳损伤累积准则,计算载荷谱下齿轮的接触疲劳寿命:
式中,ni为第i级应力水平下的循环次数;Nfi为第i级应力水平下的疲劳寿命。
本发明的技术效果是:
本发明通过构建精准的齿轮几何模型和工况,模拟接触循环过程中的时变多轴应力状态,结合多轴疲劳寿命预估方法实现不同工况下的齿轮接触疲劳寿命预测,并绘制齿轮接触疲劳S-N曲线,结合累积损伤理论来预测载荷谱下齿轮的疲劳寿命,提高了预测的准确性,节约了试验成本,提高了效率。
附图说明
本发明的附图说明如下:
图1为本方法发明的流程图;
图2为汽车减速器的载荷均值、载荷幅值分布函数拟合图;
图3为Goodman平均应力修正曲线;
图4为齿轮接触疲劳S-N曲线。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
如图1所示,本发明包括以下步骤:
步骤1、对测量得到的有限的载荷-时间历程进行载荷谱的编制,通过雨流计数法统计的结果,利用参数外推法,对全寿命周期的载荷进行函数拟合,得到全寿命周期二维载荷谱;
步骤1.1、对载荷-时间历程进行雨流计数处理,去掉小载荷,把载荷分成幅值-均值20×20的雨流矩阵,得到载荷均值、载荷幅值的频次关系。
以汽车减速器为实施例:
对输出端载荷-时间历程进行雨流计数处理,去掉对疲劳寿命影响极小的小载荷(载荷范围的10%,即最大值与最小值之差的10%),把载荷分成幅值-均值20×20的雨流矩阵(参考“工程车辆传动系载荷谱编制方法[J]”.张英爽,王国强,王继新,et al.农业工程学报,2011,27(4):179-183.),包括载荷均值、载荷幅值循环变化的次数(简称频次);总的循环数为280。
步骤1.2、应用minlab软件中最小二乘法对载荷均值-频次进行分布估计,选取最佳的拟合曲线,得到载荷均值概率密度函数分布规律,如图2所示:
对汽车减速器:载荷均值服从正态分布,其公式为:
式中,xm—载荷均值;σ—标准差;μ—均值。
应用minlab软件中最小二乘法对载荷幅值-频次进行分布估计,选取最佳的拟合曲线,得到载荷幅值概率密度函数分布规律;
对汽车减速器:载荷幅值服从三参数威布尔分布,其公式为:
式中,xa—载荷幅值;α—形状参数;ε—位置参数;β—尺度参数。
步骤1.3、载荷幅值和载荷均值相互独立,得到载荷幅值与载荷均值联合概率密度函数,函数公式:
f(xa,xm)=f(xa)×f(xm) (1)
式(1)中,xa载荷幅值;xm载荷均值。
利用扩展因子法得到载荷均值、幅值的最大值,其公式:
式(2)中,Xm1和H01分别为外推前累积频次谱的最大载荷和最大累积穿越频数;Xm3和H02分别为外推后累积频次谱的最大载荷和最大累积穿越频数;n为载荷谱级数。
均值采用等间距划分,幅值采用不等间距划分;然后得到均幅值8×8矩阵,对联合概率密度函数积分乘以全寿命周期循环数N得到二维载荷谱:
式(3)中:xaj1,xaj2分别为第j组载荷幅值的上限值和下限值;xmi1,xmi2分别为第i组载荷均值的上限值和下限值;i为载荷均值等级;j为载荷幅值等级。
对汽车减速器:
利用扩展因子法得到载荷均值最大值xmmax,
利用扩展因子法得到载荷幅值最大值xamax
载荷均值采用等间距划分,等间距比例系数为0.125,0.25,0.375,0.5,0.625,0.75,0.875,1;载荷幅值采用不等间距划分,不等间距比例系数为1,0.95,0.85,0.725,0.575,0.425,0.275,0.125。
然后得到均幅值8×8矩阵,对联合概率密度函数积分乘以全寿命周期循环数N=106得到二维载荷谱:
表1为汽车减速器的二维载荷谱
步骤2、用Goodman平均应力修正曲线,对二维载荷谱转化为一维载荷谱,得到用于疲劳寿命预测的程序载荷谱,Goodman平均应力修正曲线如图3所示,其公式为:
式(4)中,Sa为应力幅值;Sm为应力均值;σb为抗拉强度;σ-1为均值为0时,等效应力幅值。
对汽车减速器:通过有限元分析方法获取了σb对应的转矩.当应力处于材料强度极限范围内时,转矩与应力成正比关系,所以Goodman平均应力修正曲线可以等效为扭矩载荷的修正,其公式为:
式中,Ma—扭矩幅值;Mm—扭矩均值;Mb—应力达到抗拉强度时的扭矩值;
Meq—扭矩均值为0时,等效扭矩幅值。
对汽车减速器,所用材料20CrNiMo的抗拉极限为1800Mpa,对应的有限元转矩为10000N.m。按公式(5)计算可得:
Meq=4087N.m
表2为汽车减速器的一维载荷谱
步骤3、通过有限元的方法模拟得到齿轮的时变的应力应变历程,结合多轴疲劳准则,预测恒载荷下接触疲劳寿命,绘制齿轮接触疲劳S-N曲线。
步骤3.1、把得到的精准的齿轮几何模型导入ABAQUS中,小齿轮转动,大齿轮施加扭矩,设置1000增量步,更好地模拟齿轮的啮合过程,得到整个啮合过程的应力集;
步骤3.2、把得到整个啮合过程的应力集导入疲劳分析软件fe-safe,设置好材料参数,选用Brown-Miller-Morrow准则,进行疲劳寿命计算,得到啮合齿面上的接触疲劳寿命分布;
步骤3.3、分别进行五组载荷计算,得到不同恒载荷接触疲劳寿命,用五组数据进行拟合,得到齿轮的接触疲劳S-N曲线,并拟合成公式。
对汽车减速器:
通过有限元的方法模拟得到1000N.m、2000N.m、3000N.m、4000N.m、5000N.m扭矩下齿轮的时变的应力应变历程,结合多轴疲劳准则,预测恒载荷下接触疲劳寿命,绘制齿轮接触疲劳S-N曲线。
1、把得到的精准的齿轮几何模型导入ABAQUS中,小齿轮转动,大齿轮施加扭矩,设置1000增量步,更好地模拟齿轮的啮合过程,得到整个啮合过程的应力集。
2、把得到的1000N.m、2000N.m、3000N.m、4000N.m、5000N.m应力集导入疲劳分析软件fe-safe,材料为20CrNiMo,选用Brown-Miller-Morrow准则,进行疲劳寿命计算,得到啮合齿面上的接触疲劳寿命分布分别为108.85、108.15、107.29、106.64、106.16。
3、1000N.m、2000N.m、3000N.m、4000N.m、5000N.m对应的最大接触应力为736Mpa、816Mpa、935Mpa、1160Mpa、1360Mpa,得到齿轮的接触疲劳S-N曲线,如图4所示,并利用五组数据拟合成公式:
lg S=-10lg Nf+23.9 (6)
式中,Nf为恒应力水平下接触疲劳齿轮寿命,S为接触应力。
步骤4、利用步骤2中得到的程序载荷谱,结合步骤3得到的S-N曲线,运用Palmgmn-Miner疲劳损伤累积准则,计算载荷谱下齿轮的接触疲劳寿命,其公式:
式中,D疲劳损伤量;为ni为第i级应力水平下的循环次数;Nfi为第i级应力水平下的接触疲劳寿命。
对汽车减速器:
根据表2中的程序载荷谱,扭矩511N.m、1124N.m、1737N.m、2350N.m、2963N.m、3474N.m、3883N.m,ABAQUS中分别算出各扭矩下接触应力,利用公式(6)得到对应恒定扭矩下的接触疲劳寿命2.95×1010、8.83×108、1.27×108、3.32×107、1.18×107、5.82×106、3.55×106。
计算载荷谱下齿轮的接触疲劳寿命。根据公式(7)得:
当D=1时,发生疲劳破坏,即在步骤2中得到的程序载荷谱下经过699次循环发生疲劳失效,步骤2中程序载荷谱的循环次数为106,所以载荷谱下接触疲劳寿命为N=699×106=6.99×108
论文“基于载荷谱的结构疲劳寿命预测技术研究及应用[D]”,张洋洋,东北大学,2014,该文研究了变幅载荷下有限寿命疲劳强度评价和寿命估算方法,结合跑车实测载荷谱,对某特种车辆变速箱输入轴进行了疲劳寿命分析和预测,该方法是利用修正的材料的S-N曲线、恒定载荷下的寿命预测,最后利用某公司生产的5T136变速器的齿轮和轴承进行寿命计算,验证了该方法的可行性和实用性。而本方法发明获得到了零件的S-N曲线,又结合时变的应力状态,是现有预测方法的进一步优化,具有更高的准确性。
Claims (5)
1.一种基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1、对测量得到的有限的载荷-时间历程进行载荷谱的编制,通过雨流计数法统计的结果,利用参数外推法,对全寿命周期的载荷进行函数拟合,得到全寿命周期二维载荷谱;
步骤2、用Goodman平均应力修正曲线,对二维载荷谱转化为一维载荷谱,得到用于疲劳寿命预测的程序载荷谱:
式中Sa为应力幅值;Sm为应力均值;σb为抗拉强度;σ-1为均值为0时,等效应力幅值;
步骤3、通过有限元的方法模拟得到齿轮的时变的应力应变历程,结合多轴疲劳准则,预测恒载荷下接触疲劳寿命,绘制齿轮接触疲劳S-N曲线;
步骤4、利用步骤2中得到的程序载荷谱,结合步骤3得到的S-N曲线,运用Palmgmn-Miner疲劳损伤累积准则,计算载荷谱下齿轮的接触疲劳寿命:
式中,ni为第i级应力水平下的循环次数;Nfi为第i级应力水平下的疲劳寿命。
2.根据权利要求1所述的基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,其特征是,所述步骤1的具体实施过程为:
步骤1.1、对载荷-时间历程进行雨流计数处理,去掉小载荷,把载荷分成幅值-均值20×20的雨流矩阵,得到载荷均值、载荷幅值的频次关系;
步骤1.2、应用minlab软件中最小二乘法对载荷均值-频次、载荷幅值-频次进行分布估计,选取最佳的拟合曲线,得到载荷均值、载荷幅值概率密度函数分布规律;
步骤1.3、载荷幅值和载荷均值相互独立,得到载荷幅值与载荷均值联合概率密度函数,函数公式:
f(xa,xm)=f(xa)×f(xm)
式中,xa载荷幅值;xm载荷均值;
利用扩展因子法得到载荷均值、幅值的最大值,其公式:
式中,Xm1和H01分别为外推前累积频次谱的最大载荷和最大累积穿越频数;Xm3和H02分别为外推后累积频次谱的最大载荷和最大累积穿越频数;n为载荷谱级数;
均值采用等间距划分,幅值采用不等间距划分;然后得到均幅值8×8矩阵,对联合概率密度函数积分乘以全寿命周期循环数N得到二维载荷谱:
式中:xaj1,xaj2分别为第j组载荷幅值的上限值和下限值;xmi1,xmi2分别为第i组载荷均值的上限值和下限值;i为载荷均值等级;j为载荷幅值等级。
3.根据权利要求2所述的基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,其特征是,在所述步骤2中,对汽车减速器,Goodman平均应力修正曲线等效为扭矩载荷的修正,其公式为:
式中,Ma—扭矩幅值;Mm—扭矩均值;Mb—应力达到抗拉强度时的扭矩值;Meq—扭矩均值为0时,等效扭矩幅值。
4.根据权利要求3所述的基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,其特征是,所述步骤3的具体实施过程为:
步骤3.1、把得到的精准的齿轮几何模型导入ABAQUS中,小齿轮转动,大齿轮施加扭矩,设置1000增量步,更好地模拟齿轮的啮合过程,得到整个啮合过程的应力集;
步骤3.2、把得到整个啮合过程的应力集导入疲劳分析软件fe-safe,设置好材料参数,选用Brown-Miller-Morrow准则,进行疲劳寿命计算,得到啮合齿面上的接触疲劳寿命分布;
步骤3.3、分别进行五组载荷计算,得到不同恒载荷接触疲劳寿命,用五组数据进行拟合,得到齿轮的接触疲劳S-N曲线,并拟合成公式。
5.根据权利要求4所述的基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法,其特征是,对汽车减速器,齿轮的接触疲劳S-N曲线的拟合公式:
lgS=-10lgNf+23.9
式中,Nf为齿轮寿命,S为接触应力。
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Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110807284A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-18 | 中电工业互联网有限公司 | 基于有限元和应变测量的载荷谱识别方法、系统及装置 |
CN110889248A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-03-17 | 江苏科技大学 | 空气弹簧疲劳寿命预测平台及其预测方法 |
CN111159827A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-15 | 电子科技大学 | 一种高铁轴承概率疲劳可靠性评估方法 |
CN111324989A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-23 | 重庆大学 | 一种基于ga-bp神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN111625980A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-04 | 中国船舶工业集团公司第七0八研究所 | 一种fpso结构疲劳寿命计算方法 |
CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
CN111914355A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-11-10 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 轨道车辆焊接结构应力因数确定方法、装置及终端设备 |
CN111950163A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-17 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 一种风力叶片疲劳寿命监测方法 |
CN112287554A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-01-29 | 重庆望江工业有限公司 | 一种预测齿轮表面接触疲劳损伤的方法 |
CN112487580A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-12 | 苏州热工研究院有限公司 | 核电厂重要泵齿轮箱可运行状态评价方法 |
CN112729865A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 合肥工业大学 | 一种叉车车架疲劳寿命台架试验的程序载荷谱编制方法 |
CN112836361A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-25 | 新疆大学 | 多级循环载荷作用下材料疲劳寿命预测方法 |
CN113010973A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-22 | 重庆大学 | 一种考虑温度效应的塑料齿轮加速疲劳试验方法 |
CN113221244A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-06 | 江苏集萃复合材料装备研究所有限公司 | 一种船舶螺旋桨转轴疲劳寿命的分析方法 |
CN113221261A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-08-06 | 重庆大学 | 一种航空传动系统振动限制值的制定方法 |
CN113255081A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-13 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电动汽车减速器的载荷谱的构建方法 |
CN113392471A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-14 | 华南农业大学 | 混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备 |
CN113591340A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-11-02 | 内蒙古工业大学 | 随机载荷下齿轮弯曲疲劳时变可靠性分析方法 |
CN113704907A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 湖南磐钴传动科技有限公司 | 一种基于齿面应力场的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN114925555A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-08-19 | 深圳技术大学 | 高速轴承的摩擦损伤与疲劳寿命仿真方法及系统 |
CN116090111A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-05-09 | 华东交通大学 | 一种基于深度学习模型的汽车钢板弹簧疲劳寿命预测方法 |
WO2023077704A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
WO2023078380A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的程序载荷谱编制方法、系统和存储介质 |
CN116108584A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-05-12 | 深圳市优飞迪科技有限公司 | 基于数字孪生模型的齿轮箱寿命预测方法、装置和介质 |
CN116644618A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-25 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种风电机组的疲劳寿命评估方法、系统、设备及介质 |
CN117113710A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-11-24 | 江苏中车电机有限公司 | 一种基于智能监测的风力发电机螺栓疲劳寿命预测方法 |
US20240084783A1 (en) * | 2021-05-26 | 2024-03-14 | Rwe Renewables Europe & Australia Gmbh | Method for Training a Machine Learning Model Usable for Determining a Remaining Useful Life of a Wind Turbine |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009197314A (ja) * | 2007-05-18 | 2009-09-03 | Jfe Steel Corp | 機械構造用部品 |
CN103678256A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-03-26 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 车用发动机载荷谱编制方法 |
US20150254382A1 (en) * | 2011-09-16 | 2015-09-10 | Sentient Corporation | Method and system for predicting surface contact fatigue life |
CN106372449A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 江苏大学 | 基于齿面接触动应力的弧齿锥齿轮多工况疲劳寿命快速预估方法 |
CN106556522A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-05 | 天津金岸重工有限公司 | 一种海洋平台起重机金属结构的寿命评估方法 |
CN106768997A (zh) * | 2015-11-19 | 2017-05-31 | 黑龙江恒能自控科技有限公司 | 一种履带式装甲底盘侧减速器齿轮接触疲劳分析方法 |
CN106886638A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-23 | 北京理工大学 | 一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法 |
CN106979861A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-25 | 北京理工大学 | 齿轮接触疲劳全寿命评估方法及装置 |
CN109299559A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-02-01 | 重庆大学 | 一种表面硬化齿轮磨损及疲劳失效竞争机制分析方法 |
-
2019
- 2019-05-24 CN CN201910437441.0A patent/CN110147624B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009197314A (ja) * | 2007-05-18 | 2009-09-03 | Jfe Steel Corp | 機械構造用部品 |
US20150254382A1 (en) * | 2011-09-16 | 2015-09-10 | Sentient Corporation | Method and system for predicting surface contact fatigue life |
CN103678256A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-03-26 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 车用发动机载荷谱编制方法 |
CN106768997A (zh) * | 2015-11-19 | 2017-05-31 | 黑龙江恒能自控科技有限公司 | 一种履带式装甲底盘侧减速器齿轮接触疲劳分析方法 |
CN106372449A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 江苏大学 | 基于齿面接触动应力的弧齿锥齿轮多工况疲劳寿命快速预估方法 |
CN106556522A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-05 | 天津金岸重工有限公司 | 一种海洋平台起重机金属结构的寿命评估方法 |
CN106886638A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-23 | 北京理工大学 | 一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法 |
CN106979861A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-25 | 北京理工大学 | 齿轮接触疲劳全寿命评估方法及装置 |
CN109299559A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-02-01 | 重庆大学 | 一种表面硬化齿轮磨损及疲劳失效竞争机制分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ZIFAN FANG 等: "Study on contact fatigue life prediction for clasp joint structure of mooring buoy", 《ENGINEERING AND MANUFACTURING》 * |
朱才朝 等: "弹流润滑对齿轮接触疲劳寿命影响研究", 《南京航空航天大学学报》 * |
杜李峰: "齿轮接触疲劳试验中若干关键技术的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (44)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110807284A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-18 | 中电工业互联网有限公司 | 基于有限元和应变测量的载荷谱识别方法、系统及装置 |
CN110807284B (zh) * | 2019-10-31 | 2023-08-25 | 中电工业互联网有限公司 | 基于有限元和应变测量的载荷谱识别方法、系统及装置 |
CN110889248A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-03-17 | 江苏科技大学 | 空气弹簧疲劳寿命预测平台及其预测方法 |
CN110889248B (zh) * | 2019-11-06 | 2024-03-26 | 江苏科技大学 | 空气弹簧疲劳寿命预测平台及其预测方法 |
CN111159827A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-15 | 电子科技大学 | 一种高铁轴承概率疲劳可靠性评估方法 |
CN111159827B (zh) * | 2019-12-27 | 2021-11-30 | 电子科技大学 | 一种高铁轴承概率疲劳可靠性评估方法 |
CN111324989A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-23 | 重庆大学 | 一种基于ga-bp神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN111324989B (zh) * | 2020-03-19 | 2024-01-30 | 重庆大学 | 一种基于ga-bp神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN111695214B (zh) * | 2020-05-26 | 2023-09-08 | 上海拜安传感技术有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
CN111625980A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-04 | 中国船舶工业集团公司第七0八研究所 | 一种fpso结构疲劳寿命计算方法 |
CN111914355B (zh) * | 2020-07-23 | 2023-07-18 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 轨道车辆焊接结构应力因数确定方法、装置及终端设备 |
CN111914355A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-11-10 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 轨道车辆焊接结构应力因数确定方法、装置及终端设备 |
CN111950163A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-17 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 一种风力叶片疲劳寿命监测方法 |
CN112287554B (zh) * | 2020-10-31 | 2022-10-28 | 重庆望江工业有限公司 | 一种预测齿轮表面接触疲劳损伤的方法 |
CN112287554A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-01-29 | 重庆望江工业有限公司 | 一种预测齿轮表面接触疲劳损伤的方法 |
CN112487580B (zh) * | 2020-11-27 | 2023-11-24 | 苏州热工研究院有限公司 | 核电厂重要泵齿轮箱可运行状态评价方法 |
CN112487580A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-12 | 苏州热工研究院有限公司 | 核电厂重要泵齿轮箱可运行状态评价方法 |
CN112729865B (zh) * | 2020-12-23 | 2022-06-14 | 合肥工业大学 | 一种叉车车架疲劳寿命台架试验的程序载荷谱编制方法 |
CN112729865A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-30 | 合肥工业大学 | 一种叉车车架疲劳寿命台架试验的程序载荷谱编制方法 |
CN113010973A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-22 | 重庆大学 | 一种考虑温度效应的塑料齿轮加速疲劳试验方法 |
CN112836361B (zh) * | 2021-01-21 | 2022-10-28 | 新疆大学 | 多级循环载荷作用下材料疲劳寿命预测方法 |
CN112836361A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-25 | 新疆大学 | 多级循环载荷作用下材料疲劳寿命预测方法 |
CN113010973B (zh) * | 2021-01-21 | 2023-02-07 | 重庆大学 | 一种考虑温度效应的塑料齿轮加速疲劳试验方法 |
CN113221261A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-08-06 | 重庆大学 | 一种航空传动系统振动限制值的制定方法 |
CN113221244B (zh) * | 2021-05-17 | 2023-09-22 | 江苏集萃复合材料装备研究所有限公司 | 一种船舶螺旋桨转轴疲劳寿命的分析方法 |
CN113221244A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-06 | 江苏集萃复合材料装备研究所有限公司 | 一种船舶螺旋桨转轴疲劳寿命的分析方法 |
US20240084783A1 (en) * | 2021-05-26 | 2024-03-14 | Rwe Renewables Europe & Australia Gmbh | Method for Training a Machine Learning Model Usable for Determining a Remaining Useful Life of a Wind Turbine |
CN113255081B (zh) * | 2021-06-18 | 2022-09-02 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电动汽车减速器的载荷谱的构建方法 |
CN113255081A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-13 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电动汽车减速器的载荷谱的构建方法 |
CN113591340B (zh) * | 2021-06-24 | 2023-09-01 | 内蒙古工业大学 | 随机载荷下齿轮弯曲疲劳时变可靠性分析方法 |
CN113591340A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-11-02 | 内蒙古工业大学 | 随机载荷下齿轮弯曲疲劳时变可靠性分析方法 |
CN113392471A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-14 | 华南农业大学 | 混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备 |
CN113704907A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 湖南磐钴传动科技有限公司 | 一种基于齿面应力场的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN113704907B (zh) * | 2021-08-13 | 2024-06-11 | 湖南磐钴传动科技有限公司 | 一种基于齿面应力场的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
WO2023077704A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
WO2023078380A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的程序载荷谱编制方法、系统和存储介质 |
CN114925555A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-08-19 | 深圳技术大学 | 高速轴承的摩擦损伤与疲劳寿命仿真方法及系统 |
CN114925555B (zh) * | 2022-03-30 | 2024-09-10 | 深圳技术大学 | 高速轴承的摩擦损伤与疲劳寿命仿真方法及系统 |
CN116108584A (zh) * | 2023-02-16 | 2023-05-12 | 深圳市优飞迪科技有限公司 | 基于数字孪生模型的齿轮箱寿命预测方法、装置和介质 |
CN116090111A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-05-09 | 华东交通大学 | 一种基于深度学习模型的汽车钢板弹簧疲劳寿命预测方法 |
CN116644618B (zh) * | 2023-07-27 | 2023-11-14 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种风电机组的疲劳寿命评估方法、系统、设备及介质 |
CN116644618A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-25 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种风电机组的疲劳寿命评估方法、系统、设备及介质 |
CN117113710A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-11-24 | 江苏中车电机有限公司 | 一种基于智能监测的风力发电机螺栓疲劳寿命预测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110147624B (zh) | 2023-05-09 |
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