一种磨削轴承套圈外径面用新型支承

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针对大型轴承套圈磨加工时套圈外径面易出现支承痕迹、圆度和锥度超差的问题,提出以下改进措施:支承块设计为T形,材料选用陶瓷,与支承座采用螺丝固定,并将支承块斜面与水平方向的夹角由13°改为9°;支承座与支承杆采用销钉连接且之间存在间隙。采用改进后的支承磨加工3种型号的轴承,圆度及锥度降低且无支承痕迹,满足了加工需求。
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为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出基于信息增益比的奇异谱分析(IGRSSA)与改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVM)的诊断模型。首先,引入信息增益比实现信号自适应重构;其次,采用动态惯性权重和梯度信息对粒子群算法进行改进并用于优化支持向量机;然后,用IGRSSA对滚动轴承外圈故障、钢球故障和正常3种状态的振动信号进行降噪并提取时域特征值,使用平均影响值(MIV)筛选出最优特征参量作为后续故障信号特征数据集;最后,将BP神经网络、RBF神经网络、交叉验证优化的SVM、遗传算法优化的SVM和粒子群
弱磁检测轴承保持架转速作为最新提出的一种方法,具有不改变轴承本身结构和性质、不受油液和温度干扰的优点,其采集到的信号称为弱磁信号。针对弱磁信号较为敏感所导致噪声干扰强,难以提取保持架转速以计算打滑率的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合本征时间尺度分解的特征增强方法,将噪声消除与特征增强有机结合,实现强噪干扰下滚动轴承弱磁信号中微弱保持架转速特征频率的提取,并通过试验验证了该方法在实际应用中的有效性。
经过组分调配和外观设计优化,采用一次滚球法、混捏挤条法制备了钠铝(Na-Al)系、钙锌(Ca-Zn)系、钙(Ca)系脱氯剂,采用XRF、XRD、氮吸附法对脱氯剂进行了表征。结果表明,部分原料氢氧化钙转变为碳酸钙形态;CLR404、CLR407、CLR408脱氯剂BET法比表面依次为195.219 m2·g-1、34.352 m2·g-1、24.341 m2·g-1;使用后,其
为了对隧道围岩变形的发展趋势作出有效判断,以重庆市城区某隧道为背景,采用GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型对隧道围岩变形进行预测,并进行对比分析。研究结果表明:灰色模型对波动性的数据预测效果不理想,但适合用于数据样本不足的情况;BP神经网络预测方法具有较高的学习能力,预测模型灵活可变,对围岩变形的发展趋势预测比较准确,但对数据样本的容量和代表性要求高;BP神经网络模型比灰色模型的预测精度更高。
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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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