涡轮增压器的再制造时间区域分析

发布时间：2017-09-09 07:16

  本文关键词：涡轮增压器的再制造时间区域分析

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【摘要】：随着我国工业化进程的推进,资源和能源的需求不断的增加,排放物的迅猛增长,对环境和生态造成严重的破坏。如何开展可持续发展战略,保持经济稳定快速发展和资源、环境之间的平衡已成为人们日益关注的焦点。再制造节能节材、环境友好的优势使其在当前工业环境下具有极大的发展潜力和研究意义。为了强化再制造优势,对服役产品进行再制造时间区域确定显得尤为重要。本文选择目前私家车上使用较为广泛的废气涡轮增压器为研究对象,研究其主动再制造时间区域。针对目前再制造中发生的过早再制造和无法再制造的问题,将涡轮增压器的再制造时间区域分为上限和下限两个点进行分析。上限点分析是以涡轮增压器全生命周期中的成本和能耗两个因素作为分析因素,对生命周期中的各个阶段建立计算模型,得到年均成本与时间的关系模型,并重点对成本模型中的再制造成本进行回归分析,建立再制造成本与再利用、再制造零件比例的回归方程,预估再制造费用。最后以年均成本和年均能耗作为目标函数,运用遗传算法进行目标优化,最终得到最佳的再制造上限点。下限点分析是以涡轮增压器的关键零部件-转子作为研究对象,利用神经网络建立影响因素与服役周期之间的映射关系,选择精度丧失、振动量、疲劳裂纹,残余应力作为神经网络的输入量,并定义各输入量数值的确定方法,根据设备性能退化阈值量,目前再制造技术等确定各输入量阈值,得到再制造时间区域下限点。通过再制造时间区域上下点分析与确定,得到涡轮增压器的再制造时间区域,为涡轮增压器的回收再制造提供理论依据,具有重要的实际和理论意义。
【关键词】：主动再制造 成本能耗分析 遗传算法 BP神经网络预测
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U464.135
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究的背景及意义9-11
• 1.1.1 再制造工程的提出背景9-10
• 1.1.2 研究的意义10-11
• 1.2 废气涡轮增压器发展简介11-12
• 1.3 国内外研究现状12-13
• 1.3.1 神经网络预测研究现状12
• 1.3.2 再制造时机点研究现状12-13
• 1.4 本文的主要研究内容与技术路线13-16
• 1.4.1 研究内容13-14
• 1.4.2 研究的技术路线14-16
• 2 最佳再制造时间区域理论16-22
• 2.1 再制造时间区域分析的重要性16-17
• 2.2 主动再制造时间区域理论17-20
• 2.2.1 主动再制造时间区域存在的客观性17-19
• 2.2.2 主动再制造区域的相关定义19-20
• 2.3 最佳时间区域确定的理论方法20-21
• 2.3.1 上限点确定方法20-21
• 2.3.2 下限点确定方法21
• 2.4 本章小结21-22
• 3 再制造时间区域上限点确定-能耗分析22-36
• 3.1 全生命周期能耗要素定义22
• 3.2 涡轮增压器全生命周期各阶段能耗分析及模型建立22-26
• 3.2.1 原材料提取及制造阶段能耗模型22-24
• 3.2.2 装配和使用阶段能耗24-25
• 3.2.3 回收与再制造阶段能耗25-26
• 3.3 涡轮增压器全生命周期各阶段能耗计算实例26-35
• 3.3.1 涡轮增压器的原材料提取和制造能耗27-31
• 3.3.2 使用阶段的能耗31-33
• 3.3.4 回收与再制造阶段能耗33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 4 再制造时机上限选择因素-成本分析36-50
• 4.1 成本分析因素选择36-37
• 4.1.1 全生命周期成本分析理论及发展36
• 4.1.2 涵盖再制造阶段的成本因素选择36-37
• 4.2 全生命周期成本模型37-42
• 4.2.1 设计和制造阶段成本模型38-40
• 4.2.2 使用阶段成本模型40
• 4.2.3 回收和再制造阶段成本模型40-42
• 4.3 涡轮增压器全生命周期成本模型分析实例42-49
• 4.3.1 设计和制造阶段成本计算42-43
• 4.3.2 使用阶段成本计算43-46
• 4.3.3 回收和再制造阶段成本计算46-49
• 4.4 本章总结49-50
• 5 基于目标优化的最佳再制造时间区域上限点确定50-56
• 5.1 遗传算法的概述50-52
• 5.1.1 遗传算法基本思想50
• 5.1.2 遗传算法的一般流程与基本操作50-51
• 5.1.3 遗传算法特点及优势51-52
• 5.2 基于成本-能耗因素的目标优化52-54
• 5.2.1 目标优化数学模型及最优解定义52-53
• 5.2.2 目标函数确定方法53-54
• 5.2.3 基于成本-能耗因素的目标函数确定54
• 5.3 涡轮增压器上限点目标优化及matlab实现54-55
• 5.4 本章小结55-56
• 6 基于剩余寿命的涡轮增压器再制造下限选择56-70
• 6.1 寿命预测背景及发展介绍56-58
• 6.1.1 寿命预测背景与意义56-57
• 6.1.2 寿命预测的发展与研究现状57
• 6.1.3 基于数据和智能技术的寿命预测方法57-58
• 6.2 BP神经网络预测方法58-60
• 6.2.1 BP神经网络简介58
• 6.2.2 BP神经网络学习算法原理58-60
• 6.3 涡轮增压器的寿命预测60-69
• 6.3.1 预测BP神经网络模型的建立61-62
• 6.3.2 性能退化输入特征量的选取62-65
• 6.3.3 BP网络训练与自主学习65-69
• 6.3.4 基于性能退化的特征指标阈值的确定与时间区域下限点确定69
• 6.4 本章小结69-70
• 7 结论与展望70-72
• 7.1 结论70
• 7.2 展望70-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-77

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本文编号：819044