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基于BP神经网络的TBM主轴承载荷谱预测
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:《哈尔滨工程大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]大连理工大学 机械工程学院,辽宁大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51375001); 国家973计划资助项目(2013CB035400)
中文摘要:

掘进机主驱动轴承是隧道掘进机主驱动系统的关键部件,复杂恶劣的工作环境对其提出了高可靠性的要求。为了研究主轴承的载荷谱编制方法,以复杂组合地层和刀盘刀具布局模型为基础,建立了刀盘动态载荷的仿真方法。将其作为主轴承的动态载荷边界,采用有限元仿真和BP神经网络相结合的方法,建立了TBM主轴承的载荷谱预测模型。仿真结果表明:在确定的掘进里程中,主驱动轴承的推力波动服从正态分布统计,倾覆力矩服从威布尔分布统计,滚子载荷服从对数正态分布。该载荷谱预测模型为主驱动轴承的设计校核提供了参考,同时也可以作为其疲劳可靠性分析的载荷条件。

英文摘要:

As the core member of the main system of a tunnel boring machine,the main drive bearing must have higher reliability under special and bad working conditions. In order to obtain the load spectrum compilation method of the main bearing,a simulation model of dynamic loads of a cutterhead is established based on a complex combination strata and the cutter tool layout model. Therefore,it is used as the dynamic load boundary of the main drive bearing. Combined with the finite element simulation and BP( back propagation) neural network,the load spectrum complication of the main drive bearing is completed during tunneling. The results show that in certain complex strata,the thrust of the main drive bearing follows a normal distribution,the tilting moment follows a Weibull distribution,and the load for thrust rollers follows a logarithmic normal distribution. The load-spectrum prediction model of this paper can provide a reference for the design and checking of the main drive bearing,and it can also be the load conditions of fatigue reliability analysis.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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