【摘 要】
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W1型弹条为高速铁路无砟轨道常用弹条之一,在其服役过程中,因受到周期性的拉、压、弯曲和扭转的复合载荷,故易产生疲劳破坏。为研究W1型弹条的疲劳性能,先后对其进行静力试验和疲劳性能试验,并分析预测了弹条的疲劳寿命,结果表明:弹条疲劳寿命及其离散性主要决定于应力幅值,在置信度和存活率不变时,随着应力幅值320 MPa降低到680 MPa,疲劳寿命降低了97%以上,离散程度下降了43%。通过回归方程对弹条疲劳寿命预测,得到弹条疲劳寿命与应力幅值的关系(X=16.2606-4.2017Y),可有效地预测弹条疲劳寿
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W1型弹条为高速铁路无砟轨道常用弹条之一,在其服役过程中,因受到周期性的拉、压、弯曲和扭转的复合载荷,故易产生疲劳破坏。为研究W1型弹条的疲劳性能,先后对其进行静力试验和疲劳性能试验,并分析预测了弹条的疲劳寿命,结果表明:弹条疲劳寿命及其离散性主要决定于应力幅值,在置信度和存活率不变时,随着应力幅值320 MPa降低到680 MPa,疲劳寿命降低了97%以上,离散程度下降了43%。通过回归方程对弹条疲劳寿命预测,得到弹条疲劳寿命与应力幅值的关系(X=16.2606-4.2017Y),可有效地预测弹条疲劳寿
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针对滚动轴承故障诊断的特征分辨性较低、准确度不高等问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和正余弦算法(SCA)优化多核相关向量机(MRVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法分解原始振动信号,提取本征模态分量(IMF)的能量占信号总能量的比例和能量熵作为故障特征;然后引入混合核函数,采用SCA算法优化权重参数和核参数,构建MRVM模型实现对滚动轴承的故障诊断。试验结果表明,SCA-MRVM模型具有较高的识别率,能有效提高故障诊断精度。
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