某型无人机在试飞试验中螺旋桨的4根30Cr Mn Si A联接螺栓发生早期断裂失效故障。综合材料失效分析、表面完整性分析、断裂强度分析、结构动力学分析、载荷-时间历史分析、螺纹联接设计分析和螺纹加工工艺分析的多学科分析方法,确定了...某型无人机在试飞试验中螺旋桨的4根30Cr Mn Si A联接螺栓发生早期断裂失效故障。综合材料失效分析、表面完整性分析、断裂强度分析、结构动力学分析、载荷-时间历史分析、螺纹联接设计分析和螺纹加工工艺分析的多学科分析方法,确定了造成接螺栓早期断裂失效的多重因素。结果表明,除4号螺栓外,其余3根螺栓均属于疲劳断裂失效。造成疲劳断裂的主要原因如下:该无人机海运中联接螺栓未进行腐蚀防护,导致螺栓遭受了海洋大气环境腐蚀,加上较大的螺栓预紧力,螺纹根部产生了腐蚀剥落和应力腐蚀损伤,大幅降低了螺栓的抗疲劳性能;试飞时发动机工作转速与螺旋桨的1节径3阶模态固有频率吻合,致使螺旋桨产生了共振,从而使联接螺栓遭受了共振疲劳载荷作用。在此基础上提出抗疲劳建议:在储运和使用中对螺栓进行腐蚀防护;避免发动机长时间工作在共振转速附近;应采用滚压加工螺纹以提高螺栓的疲劳强度;调整螺旋桨盘螺栓孔的位置,降低螺栓工作载荷;将螺钉联接设计改为螺栓联接设计,以避免铝合金内螺纹变形;适当减小螺栓预紧扭矩,以降低疲劳载荷的平均应力水平。展开更多
为了提高齿轮故障诊断准确率,解决齿轮故障诊断中数据量大、提取特征困难等问题,构建了齿轮故障诊断系统,采用深度学习方法建立了齿轮故障诊断模型,提出一种基于双层长短时记忆(Binary Long Short Term Memory,Bi LSTM)网络的故障诊断方...为了提高齿轮故障诊断准确率,解决齿轮故障诊断中数据量大、提取特征困难等问题,构建了齿轮故障诊断系统,采用深度学习方法建立了齿轮故障诊断模型,提出一种基于双层长短时记忆(Binary Long Short Term Memory,Bi LSTM)网络的故障诊断方法,并对该方法进行了性能分析和对比实验。结果表明:采用Bi LSTM网络方法进行齿轮故障诊断的准确率达到99.76%,分类效果优于支持向量机、Xg Boost、卷积神经网络和长短时记忆(LSTM)网络等方法,有效地提高了故障诊断精度。展开更多
文摘某型无人机在试飞试验中螺旋桨的4根30Cr Mn Si A联接螺栓发生早期断裂失效故障。综合材料失效分析、表面完整性分析、断裂强度分析、结构动力学分析、载荷-时间历史分析、螺纹联接设计分析和螺纹加工工艺分析的多学科分析方法,确定了造成接螺栓早期断裂失效的多重因素。结果表明,除4号螺栓外,其余3根螺栓均属于疲劳断裂失效。造成疲劳断裂的主要原因如下:该无人机海运中联接螺栓未进行腐蚀防护,导致螺栓遭受了海洋大气环境腐蚀,加上较大的螺栓预紧力,螺纹根部产生了腐蚀剥落和应力腐蚀损伤,大幅降低了螺栓的抗疲劳性能;试飞时发动机工作转速与螺旋桨的1节径3阶模态固有频率吻合,致使螺旋桨产生了共振,从而使联接螺栓遭受了共振疲劳载荷作用。在此基础上提出抗疲劳建议:在储运和使用中对螺栓进行腐蚀防护;避免发动机长时间工作在共振转速附近;应采用滚压加工螺纹以提高螺栓的疲劳强度;调整螺旋桨盘螺栓孔的位置,降低螺栓工作载荷;将螺钉联接设计改为螺栓联接设计,以避免铝合金内螺纹变形;适当减小螺栓预紧扭矩,以降低疲劳载荷的平均应力水平。
文摘为了提高齿轮故障诊断准确率,解决齿轮故障诊断中数据量大、提取特征困难等问题,构建了齿轮故障诊断系统,采用深度学习方法建立了齿轮故障诊断模型,提出一种基于双层长短时记忆(Binary Long Short Term Memory,Bi LSTM)网络的故障诊断方法,并对该方法进行了性能分析和对比实验。结果表明:采用Bi LSTM网络方法进行齿轮故障诊断的准确率达到99.76%,分类效果优于支持向量机、Xg Boost、卷积神经网络和长短时记忆(LSTM)网络等方法,有效地提高了故障诊断精度。
