学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

某多跨转子系统可靠性灵敏度分析

作　者: 朱丽莎
导　师: 张义民
学　校: 东北大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 可靠性有限元法转子系统动力学分析神经网络灵敏度
分类号: TH113
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 17次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

旋转机械是国家基础工业的心脏,在国民经济中起着至关重要的作用。转子系统结构复杂,在运行过程中受到高转速、不平衡力和力矩、油膜振荡、气体喘振的多种工况的影响,会显著地影响转子系统的稳定性能。而且,转子系统的转轴本身柔性大,在多种工况的影响下,会产生很大的动态应力,动态应力如果超过了屈服极限,那么转子系统在设计阶段就已经失效。如果设计不当或工作失常,就会引起机毁人亡的重大事故。因此,研究如何合理的建立转子系统的安全容限和控制设计参数对转子系统安全的影响具有重要意义。本文在总结国内外有关转子动力学和结构可靠性研究现状的基础上,首先,对转子系统进行合理简化,建立了刚柔混合虚拟样机模型,利用有限元法对转子系统的动力特性进行了分析,得到转子系统的不平衡响应和最大动态应力；然后针对以往结构可靠度数值计算方法的不足,根据可靠的理论,引入了神经网络理论并结合转子动力学求解中的有限元法,将神经网络技术应用于结构可靠性和可靠性灵敏度分析领域。充分利用神经网络的非线性映射功能、任意函数逼近功能等特性,较好的解决了可靠性研究中的一些难题。最后,由于本文中基本随机变量为混合变量,即基本随机变量的单位互不相同,可靠性灵敏度无可比性,因此在可靠性灵敏度理论的基础上对基本随机变量进行了无量纲化,得到可靠性对各个基本随机变量的影响程度的排序,为产品在设计阶段提供了理论参考,有着积极地现实意义和理论价值。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-20
  1.1 课题来源与研究意义  10
  1.2 转子动力学研究现状及发展  10-14
  1.3 结构可靠性研究现状及发展  14-15
  1.4 人工神经网络发展的历史及现状  15-17
  1.5 本课题的研究内容  17-20
第2章可靠性基本理论和神经网络基础  20-38
  2.1 引言  20
  2.2 可靠性理论和可靠度计算方法  20-27
    2.2.1 可靠度和可靠性指标  20-21
    2.2.2 可靠度计算的数值方法  21-26
    2.2.3 可靠性灵敏度的计算方法  26-27
    2.2.4 可靠性灵敏度无量纲化  27
  2.3 神经网络基础  27-36
    2.3.1 神经网络模型分类  28-29
    2.3.2 人工神经元结构模型  29-31
    2.3.3 BP网络结构  31-32
    2.3.4 BP网络算法及数学推导  32-36
  2.4 小结  36-38
第3章转子系统动力学分析及软件介绍  38-70
  3.1 引言  38
  3.2 课题实验模型及工作原理简介  38-39
  3.3 参数化三维实体模型的建立  39-42
    3.3.1 参数化模型的定义  39
    3.3.2 模型简化  39-42
  3.4 基于NASTRAN的柔性体有限元模型的建立及模态分析  42-49
    3.4.1 有限元模型的建立  43-44
    3.4.2 定义MPC和DOF List  44-46
    3.4.3 定义材料属性  46
    3.4.4 设置求解参数  46
    3.4.5 编写参数化语言  46
    3.4.6 模态分析结果  46-48
    3.4.7 实验结果验证  48-49
  3.5 基于虚拟样机技术的刚柔混合转子系统动力学分析  49-67
    3.5.1 虚拟样机技术定义  50
    3.5.2 软件介绍  50-51
    3.5.3 转子实际工况介绍  51-52
    3.5.4 刚柔混合转子系统模型建立  52-56
    3.5.5 动力学仿真参数设置及仿真控制  56-57
    3.5.6 转子系统的不平衡响应结果后处理及分析  57-64
    3.5.7 转子系统的动态应力响应结果后处理  64-67
    3.5.8 编写命令语言  67
  3.6 本章小结  67-70
第4章转子系统可靠性灵敏度求解  70-84
  4.1 引言  70-71
  4.2 可靠性求解软件过程集成及试验设计  71-74
    4.2.1 过程集成软件介绍  71-72
    4.2.2 确定基本随机参数  72
    4.2.3 试验设计与析因实验设计  72-73
    4.2.4 过程集成  73-74
    4.2.5 自动化求解  74
  4.3 基于人工神经网络方法的可靠性灵敏度设计  74-81
    4.3.1 确定神经网络训练样本  75
    4.3.2 建立并检验神经网络  75-78
    4.3.3 可靠性及可靠性灵敏度求解  78-81
  4.4 不平衡响应验证  81-82
  4.5 小结  82-84
第5章结论与展望  84-88
  5.1 结论  84-85
  5.2 展望  85-88
参考文献  88-94
致谢  94-96
硕士期间获奖情况  96

某多跨转子系统可靠性灵敏度分析

内容摘要

全文目录

相似论文