基于MFC-ANNs的采煤机截割部齿轮分析

发布时间：2017-10-15 07:36

  本文关键词：基于MFC-ANNs的采煤机截割部齿轮分析

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【摘要】：为对采煤机截割部齿轮进行创新设计与研究,建立了采煤机摇臂系统的刚柔耦合虚拟样机模型,研究其齿轮系统热平衡过程,确定温度载荷和边界条件,加载动力学仿真软件Adams输出的不同工况的载荷文件。应用有限元软件Ansys对齿轮进行了温度-结构耦合分析,得到了齿轮的温度场及结构场云图。将多场耦合(MFC)与神经网络(ANNs)技术结合,即采用MFC-ANNs技术,可以预测齿轮可靠工作时采煤机的运动学参数,误差仅为5.653 8×10~(-6),为齿轮类零件的设计与优化提供了明确的量化依据,可有效提高该类零件工作的可靠性,对采煤机实际生产具有指导意义。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学机械工程学院;
【关键词】： 采煤机 截割部 齿轮 多场耦合 神经网络
【基金】：国家科技支撑项目(2007BAF12B01) 中国煤炭工业科技计划项目(MTKJ2009-264)资助~~
【分类号】：TD421.6
【正文快照】： ZHAO Li Juan LI Ming Hao(College of Mechanical Engineering,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China)引言采煤机截割部齿轮在工作过程中因过高的接触力及齿面接触温度易产生胶合和点蚀失效,直接影响采煤机工作的可靠性。近年来,基于虚拟样机技术对齿轮进行可靠，

本文编号：1035898