20、基于物理模型的被动和可调流体动压轴承剩余使用寿命预测

基于物理模型的被动和可调流体动压轴承剩余使用寿命预测

1. 引言

轴承是旋转机械中承受载荷较大的部件之一,其可靠性在很大程度上决定了整个系统的可靠性。轴承故障几乎不可避免地会导致机器失去工作能力。因此,及时的维护和状态监测至关重要,尤其是在难以直接接触轴承的情况下。

状态监测系统旨在在轴承运行期间检测其缺陷。然而,与磨损不同,轴承壳材料中疲劳应力的积累在破坏开始之前几乎不会显现出来,基于直接或间接迹象对材料疲劳程度进行客观分析极其困难,甚至不可能。同时,疲劳失效是滚动轴承和滑动轴承在各种应用中常见的故障原因,因此,对其疲劳强度下的使用寿命进行准确预测是一项紧迫的任务。

现代状态监测系统大多在对大量同类型机器的运行和故障历史数据进行训练后,对剩余使用寿命(RUL)进行预测。可调轴承的设计使得这种分析更加困难,因为控制系统的运行会显著且难以预测地影响整个系统的运行。在这方面,基于物理的模型的重要性日益凸显,因为它们能够更客观地评估机器中的当前物理过程。基于物理的模型和数据驱动的预测模型相结合的方法在技术领域的应用越来越广泛。

2. 材料与方法
2.1 研究对象

疲劳损伤是高负载旋转机械中轴承故障的常见原因。疲劳强度资源耗尽的原因是不平衡转子振荡时壳材料的循环加载。可调轴承通常用于减少特定模式下转子振荡的振幅,例如在克服共振区时,或补偿负载和变形的影响。本文以一个重型涡轮转子的滑动轴承为例,该轴承上半部分可移动,其设计原理类似于某些已有的设计。这种设计通过在上壳处形成额外的流体动力楔,使转子运动比简单的圆形轴承更稳定,但也会增加轴承表面的负载。

压力分布通过雷诺方程确定,该方程用于描述不可压缩润滑剂

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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