32、高速转子降落与大型旋转机械振动故障诊断研究

高速转子降落与大型旋转机械振动故障诊断研究

1. 高速转子降落中TDB的研究

在高速转子降落的研究中,对用于外转子飞轮的触地轴承(TDB)进行了深入分析,采用模拟研究和实验分析相结合的方法。

1.1 模拟研究结果

模拟研究使用最大法向力和相对轴承使用寿命这两个严重程度指标进行分析,结果表明:
- 较低数量的TDB单元会使轴承承受的负载更低。
- 由4或5个TDB单元组成的TDB能达到最高的相对轴承使用寿命。

以下用表格展示不同单元数量TDB的模拟结果趋势:
| TDB单元数量 | 最大法向力趋势 | 相对轴承使用寿命趋势 |
| ---- | ---- | ---- |
| 较少数量 | 降低 | 较高 |
| 较多数量 | 升高 | 较低 |

1.2 实验研究结果

通过TDB试验台对3、4和6单元的三种TDB设计进行了研究,重复将转子降落在行星TDB中直至轴承损坏,得到以下结果:
- 6单元TDB在不更换TDB的情况下实现了最多的降落次数。
- 3和4单元TDB的测量力低于6单元TDB。
- 3单元TDB使用寿命较短,在全速降落不到两次时就损坏了,这可能是由于其TDB间隙中的锐角,当转子或TDB表面不完美圆形时,在间隙一角旋转会导致TDB单元受到约束力。

mermaid格式流程图展示实验过程:

graph LR
    A[开始实验] --> B[选择TDB设计]
    B --> C{TDB单元数量}
 
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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