实现登高车齿轮箱箱体的有效寿命预测研究有哪些创新之处???      中山石歧镇登高车出租

       实现登高车齿轮箱箱体的有效寿命预测研究有哪些创新之处???    中山石歧镇登高车出租,  中山登高车出租,  登高车出租       登高车齿轮箱是登高车传动系统的关键部件，齿轮箱箱体是齿轮箱系统的保护装置，箱体的安全运行对于保障登高车齿轮箱的安全运行及登高车的运行安全都具有重要意义。登高车齿轮箱箱体是一类典型的不可维修长期服役结构，具有设计寿命长、服役时间短、失效数据匮乏、结构复杂、试验成本高、单体无法进行独立试验、材料分散性等特点。箱体故障诊断和寿命预测研究中面临的典型科学问题包括失效数据匮乏、材料分散性导致的样本均值偏差问题、关键表征数据的不平衡数据问题、以及无法进行大尺寸或全尺寸试验问题。本研究针对上述问题，以登高车齿轮箱箱体为研究对象，将箱体在尺度域从“材料——结构”进行划分，对箱体材料尺度的损伤开展基于性能退化的故障诊断和寿命预测研究，提出基于启发式最大后验概率估计算法的失效标准均值更新补偿算法来提高箱体材料拉伸和疲劳损伤的故障诊断准确率，提出基于Ａｄａｂｏｏｓｔ样本分布调整的不平衡数据回归方法来实现箱体材料疲劳损伤寿命预测模型的有效建模；对箱体结构利用有限元分析进行静强度、模态和疲劳损伤分析，得到箱体的易受损伤的关键结构位置；针对不可维修长期服役结构的寿命预测问题，提出结构与材料损伤信息的跨尺度关联与决策方法，利用等效应力对结构与材料进行配准关联、利用模糊决策对结构与材料的损伤信息进行综合与决策，研究中将箱体材料与箱体结构的损伤信息进行跨尺度的关联与决策，实现了登高车齿轮箱箱体的跨尺度寿命预测研究。依据上述研究方法，箱体材料拉伸损伤和疲劳损伤的故障诊断准确率能达到８５％以上，拉伸损伤故障诊断的误报率为０％，疲劳损伤故障诊断的误报率为１．３％；箱体材料尺度拉伸损伤的寿命预测误差控制在３０ｓ以内；箱体材料尺度疲劳损伤的寿命预测误差控制在４００ｓ以内、相对误差控制在１．１％以内；从不同里程下箱体跨尺度寿命预测结果可以发现，全新箱体在加速试验条件下逐步发生性能退化，各关键结构位置间的性能参数关系逐渐与仿真分析中对应位置间的性能参数关系匹配，在加速试验４００公里时二者匹配度达到０．９，跨尺度模糊决策结果逐步体现单个箱体样本特点，是对箱体个体的有效寿命预测，这与结构材料的服役性能演化特点相吻合，也体现了在材料存在分散性的前提下充分考虑样本特点的更加精准的决策分析。 本研究针对一类典型的不可维修长期服役结构开展具体研究工作，如登高车齿轮箱箱体、石油长输管线、核电站压力容器、航空涡轮盘等。这类结构在故障诊断和寿命预测研究中面临的科学问题包括失效数据匮乏、缺少大尺寸或全尺寸结构试验、材料分散性导致的样本均值偏差问题和关键表征数据的不平衡数据问题等等。本研究针对上述问题给出了相应解决方法，并在登高车齿轮箱箱体中进行应用研究，其中的创新之处有：

   （１）针对失效数据匮乏问题，建立了基于性能退化方法的故障诊断与寿命预测研究框架。该方法结合材料损伤的失效机理与检测信号的数据驱动模型，找到能够表征材料损伤过程的性能退化特征参量和失效标准，进而进行基于性能退化的材料损伤分析研究，通过损伤过程的特征参量与失效标准的比对来进行故障诊断，通过性能退化模型外推与失效标准比对来进行寿命预测研究。上述方法与传统材料科学研究方法不同，利用机理分析与数据驱动等方法对材料的损伤过程进行无损实时的分析，是多学科交叉的典型研究方法。

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   （２）针对材料分散性导致的样本均值偏差问题，提出基于启发式最大后验概率估计算法的失效标准均值更新补偿算法。该方法将样本失效标准均值看作随机变量，利用最大后验概率估计新样本的失效标准均值，并利用启发式算法迭代得到满足精度的新样本空间失效标准分布，进而通过新旧失效标准均值的差异，对样本数据进行补偿。本方法通过对样本数据的补偿，弥补由于材料分散性而给数据建模及数据分析带来的影响，提高了建模与分析的准确性。

    （３）针对关键表征数据的不平衡数据问题，提出基于Ａｄａｂｏｏｓｔ样本分布调整的不平衡数据回归方法。该方法借鉴Ａｄａｂｏｏｓｔ分类器算法思想，通过Ａｄａｂｏｏｓｔ算法来调整不平衡数据中的正负样本分布，即改变样本数据中关键表征数据与非关键表征数据的分布关系，来平衡样本数据中的表征信息，进而实现利用不平衡数据建立有效的回归模型。本方法提升了关键表征数据在样本数据中的敏感度，平衡了样本数据带有的表征信息权重，为开展数据建模与分析提供数据处理基础。

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