• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估方法研究

      2014-07-18 06:08:46張旭剛張華江志剛
      機(jī)床與液壓 2014年11期
      關(guān)鍵詞:布爾使用壽命壽命

      張旭剛,張華,江志剛

      (武漢科技大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院,湖北武漢430081)

      廢舊產(chǎn)品再制造的可行性和可行度是發(fā)展再制造產(chǎn)業(yè)面臨的首要問(wèn)題,特別是產(chǎn)品附加值高的關(guān)鍵零部件是否可以再利用或修復(fù)而不需要替換。由于廢舊產(chǎn)品一般都是經(jīng)歷過(guò)一次或多次服役周期,其零部件是否還有剩余使用壽命,其剩余使用壽命能否維持下一個(gè)壽命周期是決定廢舊零部件能否進(jìn)行再利用或再制造的前提[1]。因此,有必要對(duì)廢舊零部件進(jìn)行剩余使用壽命的評(píng)估。

      目前,針對(duì)廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者展開(kāi)了廣泛的研究。DATTOMA等提出了非線性連續(xù)損傷力學(xué)模型,通過(guò)材料在不同載荷水平下的損傷演化程度來(lái)預(yù)測(cè)工件的疲勞壽命[2]。MAKKONEN建立了零部件全壽命模型,通過(guò)零部件的裂紋尺寸來(lái)預(yù)測(cè)剩余壽命[3]。MOHANTY等研究了應(yīng)用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)工件疲勞壽命的問(wèn)題[4]。KIM等開(kāi)發(fā)了專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)預(yù)測(cè)工件在可變荷載下的疲勞裂紋萌生壽命[5]。吳學(xué)仁等綜述了基于小裂紋理論的疲勞全壽命預(yù)測(cè)方法,將斷裂力學(xué)與裂紋閉合概念結(jié)合起來(lái)分析和預(yù)測(cè)航空材料的疲勞全壽命[6]。呂凱波等介紹了一種采用疲勞有限元分析軟件MSC-FATIGUE來(lái)對(duì)結(jié)構(gòu)件進(jìn)行疲勞壽命預(yù)測(cè)的方法[7]。張景柱等建立了磨損失效壽命仿真預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型,利用ADAMS軟件模擬零部件各種工況下的運(yùn)動(dòng)并對(duì)其壽命進(jìn)行分析[8]。文獻(xiàn) [9-10]對(duì)進(jìn)化算法在壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。

      以上壽命預(yù)測(cè)方法歸納起來(lái)主要包括以下3種:(1)基于力學(xué)的剩余使用壽命評(píng)估方法;(2)基于有限元模擬計(jì)算的剩余使用壽命評(píng)估方法;(3)基于信息技術(shù)的剩余使用壽命評(píng)估方法。這些研究在發(fā)電設(shè)備、航空航天、石油化工、數(shù)控加工、冶金工業(yè)等行業(yè)與領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。但是大部分的剩余使用壽命評(píng)估主要集中在研究材料或結(jié)構(gòu)的失效與破壞機(jī)制,建立基于力學(xué)模型和有限元仿真的剩余使用壽命評(píng)估方法。對(duì)于單一失效機(jī)制的零部件來(lái)說(shuō),基于力學(xué)的壽命評(píng)估模型較為可行,而在產(chǎn)品的實(shí)際使用過(guò)程中,零部件往往是由于多種失效模式共同作用而失效的。因此,該方法具有一定的局限性。對(duì)于基于有限元模擬計(jì)算的剩余使用壽命評(píng)估模型來(lái)說(shuō),預(yù)測(cè)精度依賴(lài)于對(duì)服役條件了解的準(zhǔn)確程度,預(yù)測(cè)結(jié)果具有不確定性?;谛畔⒓夹g(shù)的剩余使用壽命評(píng)估方法以反映零部件運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立它們與剩余使用壽命之間的關(guān)系,成本低且數(shù)據(jù)信息反映了零部件的真實(shí)運(yùn)行環(huán)境,是一種較理想的壽命預(yù)測(cè)方法。

      基于此,在以上研究的基礎(chǔ)上,以零部件失效數(shù)據(jù)和歷史服役工況數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),聯(lián)合威布爾分布和多元回歸分析模型來(lái)評(píng)估廢舊零部件的剩余使用壽命。

      1 廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估模型

      基于零部件失效數(shù)據(jù)和歷史服役工況數(shù)據(jù)的廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估過(guò)程可用以下公式進(jìn)行描述[11]:

      式中:LR代表零部件的剩余使用壽命,LM代表零部件的平均使用壽命,LA代表零部件的實(shí)際使用壽命。

      1.1 平均使用壽命LM

      LM反映了零部件在穩(wěn)定工況下的正常運(yùn)行時(shí)間,可以通過(guò)零部件的失效數(shù)據(jù)建立其威布爾分布模型計(jì)算得出。由于兩參數(shù)的威布爾分布具有廣泛的應(yīng)用和靈活性[12],因此,采用兩參數(shù)的威布爾分布模型,利用零部件的失效數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估其平均使用壽命,計(jì)算公式如下所示。

      平均使用壽命為:

      式中:η表示尺度參數(shù);β表示形狀參數(shù),指的是失效模式。如圖1所示,當(dāng)0<β<1時(shí),表明是早期失效期,失效率嚴(yán)格遞減;當(dāng)β=1時(shí),表明是偶然失效期,失效率不變;β>1時(shí),表明是耗損失效期,失效率嚴(yán)格遞增。

      圖1 威布爾模型參數(shù)

      威布爾分布的失效分布函數(shù)為:

      在以上兩參數(shù)的威布爾分布模型中,參數(shù)η和β的估計(jì)是關(guān)鍵。數(shù)據(jù)樣本是參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ),失效數(shù)據(jù)有效地反映了零部件在運(yùn)行過(guò)程中的壽命變化,是較理想的參數(shù)估計(jì)數(shù)據(jù)樣本。失效數(shù)據(jù)的主要來(lái)源有[13]:試驗(yàn)數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。與試驗(yàn)數(shù)據(jù)相比,現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)更能真實(shí)反映零部件的運(yùn)行環(huán)境?,F(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)通常是截尾的,取決于數(shù)據(jù)收集的時(shí)間窗口,有可能在數(shù)據(jù)收集期內(nèi)零部件還沒(méi)有發(fā)生失效,這一部分?jǐn)?shù)據(jù)在失效數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表中也需要體現(xiàn)出來(lái)。以某型號(hào)零部件失效數(shù)據(jù)表為例,如表1所示。

      表1 某型號(hào)零部件失效數(shù)據(jù)表

      目前常用的參數(shù)估計(jì)法主要有[14]:圖估計(jì)法、極大似然估計(jì)法和最小二乘估計(jì)法。其中,由于最小二乘估計(jì)法計(jì)算量小、計(jì)算簡(jiǎn)單直觀以及能有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性化處理等特點(diǎn),是一種較理想的威布爾分布參數(shù)估計(jì)方法[15],其具體計(jì)算過(guò)程如下所示。

      將式 (3)左右變形,取自然對(duì)數(shù)可得:

      對(duì)于式 (5),回歸系數(shù)A和B的最小二乘解為:

      由此得到的參數(shù)估計(jì)為:

      在最小二乘參數(shù)估計(jì)過(guò)程中,為了提高回歸系數(shù)估計(jì)值的精度,關(guān)鍵是要提高經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的精度,傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)計(jì)算方法是通過(guò)近似中位秩公式(8)得到,誤差較大。

      式中:i為失效零部件的順序號(hào),n為樣本總?cè)萘俊?/p>

      平均秩次法通過(guò)數(shù)據(jù)樣本估算出所有可能的秩次,求出平均秩次,從而得到經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),有效地提高了參數(shù)估計(jì)的精度[16],平均秩的增量計(jì)算如下:

      式中:n為樣本總?cè)萘?i為失效零部件的順序號(hào);k為零部件的排列順序號(hào),按照失效時(shí)間和刪失時(shí)間的

      利用最小二乘法,將零部件發(fā)生失效的時(shí)間和利用公式 (10)計(jì)算出來(lái)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)擬合威布爾分布模型的回歸直線,從而確定尺度參數(shù)η和形狀參數(shù)β。

      1.2 實(shí)際使用壽命LA

      LA反映了零部件在動(dòng)態(tài)工況下的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間,對(duì)于同一產(chǎn)品來(lái)說(shuō),服役的工況不一樣,LA的值也不一樣,因此,LA是一個(gè)隨著產(chǎn)品服役環(huán)境而變化的動(dòng)態(tài)值。針對(duì)該問(wèn)題,以多元回歸分析模型為基礎(chǔ),廢舊零部件歷史運(yùn)行工況數(shù)據(jù)為輸入,該工況條件下的實(shí)際使用壽命為輸出,建立零部件的運(yùn)行工況數(shù)據(jù)和實(shí)際使用壽命之間的關(guān)系,從而預(yù)測(cè)在特定工況條件下,廢舊零部件的實(shí)際使用壽命。其預(yù)測(cè)模型如下所示:

      式中:a0,a1,…,am為待估計(jì)的回歸系數(shù);X1,X2,…,Xm為廢舊零部件的運(yùn)行工況數(shù)據(jù);Y為該工況數(shù)據(jù)下廢舊零部件的實(shí)際使用壽命。

      2 案例分析

      目前,全國(guó)役齡10年以上的傳統(tǒng)機(jī)床超過(guò)200萬(wàn)臺(tái),為了提高機(jī)床的效率和精度,需對(duì)廢舊機(jī)床進(jìn)行升級(jí)改造[17]。電機(jī)作為機(jī)床重要的組成零部件,是機(jī)床電氣系統(tǒng)升級(jí)改造的主要對(duì)象之一。機(jī)床升級(jí)改造所替換下的廢舊電機(jī)還可用于其他用途。然而廢舊電機(jī)是否具有剩余使用壽命,其剩余使用壽命能否維持下一個(gè)壽命周期決定了運(yùn)行的可靠性。在此,以廢舊機(jī)床電機(jī)的剩余使用壽命評(píng)估為例對(duì)以上模型進(jìn)大小排序;Ai為失效零部件的平均秩次。

      將Ai代入公式 (8),可得行驗(yàn)證。

      (1)電機(jī)平均壽命LM

      電機(jī)的失效數(shù)據(jù)來(lái)源于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),如表2所示。

      表2 電機(jī)的失效數(shù)據(jù)表

      表2中的數(shù)據(jù)包括失效數(shù)據(jù)和刪失數(shù)據(jù)。去掉刪失數(shù)據(jù),將發(fā)生失效的電機(jī)按照失效時(shí)間順序重新排序,建立威布爾分布模型,由式 (9)和 (10)分別計(jì)算出失效電機(jī)的平均秩次和經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值,如表3中的第3和第4列。

      以4號(hào)電機(jī)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值計(jì)算為例。

      式中:30為樣本總數(shù)。

      表3 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)計(jì)算表

      將表3中第5列和第6列的x和y值代入式(6),得到A=3.069,B=-10.757。再由式 (7)可計(jì)算出威布爾分布參數(shù):β=3.069,η=33.277,將β和η代入式 (2)可得電機(jī)平均使用壽命為:

      (2)電機(jī)實(shí)際壽命LA

      選取電機(jī)的轉(zhuǎn)速 (X1)、功率 (X2)以及電流(X3)等工況參數(shù)作為輸入,電機(jī)在該工況條件下的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間為輸出,建立運(yùn)行工況參數(shù)與實(shí)際使用壽命之間的回歸模型。數(shù)據(jù)樣本如表4所示。

      表4 數(shù)據(jù)樣本

      以上表中數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ),應(yīng)用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。分析結(jié)果如表5和表6所示。由表5可知:統(tǒng)計(jì)量F=75.468大于在0.001顯著水平的值,說(shuō)明回歸方程是極顯著的;相伴概率P<0.001,說(shuō)明功率、轉(zhuǎn)速和電流與運(yùn)行時(shí)間存在線性關(guān)系;回歸方程相關(guān)系數(shù)R=0.966,決定系數(shù)R2=0.934>0.85,說(shuō)明回歸方程對(duì)樣本點(diǎn)的擬合效果很好。根據(jù)表6中的回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)建立功率、轉(zhuǎn)速和電流與運(yùn)行時(shí)間之間的多元回歸方程:

      表5 方差分析

      表6 回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

      基于以上預(yù)測(cè)模型,通過(guò)輸入電機(jī)的運(yùn)行工況數(shù)據(jù),可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)電機(jī)的實(shí)際使用壽命;結(jié)合電機(jī)的平均使用壽命,即可得出電機(jī)的剩余使用壽命,如表7所示。根據(jù)剩余使用壽命的值可以合理確定電機(jī)的其他使用用途,保證電機(jī)的利用價(jià)值最大化。

      表7 電機(jī)剩余使用壽命

      3 結(jié)論

      廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估的準(zhǔn)確性決定了其再利用的潛力。以零部件失效數(shù)據(jù)和歷史服役工況數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立了廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估模型,與傳統(tǒng)零部件剩余使用壽命評(píng)估方法相比,該模型充分考慮了產(chǎn)品的實(shí)際運(yùn)行環(huán)境。案例分析表明:該模型能較好地表達(dá)出廢舊零部件的失效數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行工況數(shù)據(jù)和剩余使用壽命之間的關(guān)系,可為廢舊零部件剩余使用壽命評(píng)估的研究和應(yīng)用提供一種基礎(chǔ)支持。

      [1]董麗虹,徐濱士,董世運(yùn),等.金屬磁記憶技術(shù)用于再制造毛坯壽命評(píng)估初探[J].中國(guó)表面工程,2010,23(2):106-111.

      [2]DATTOMA V,GIANCANE S,NOBILE R,et al.Fatigue Life Prediction under Variable Loading Based on a New Non-linear Continuum Damage Mechanics Model[J].International Journal of Fatigue,2006,28(2):89 -95.

      [3]MAKKONEN M.Predicting the Total Fatigue Life in Metals[J].International Journal of Fatigue,2009,31(7):1163 -1175.

      [4]MOHANTY J R,VERMA B B,RAY P K,et al.Application of Artificial Neural Network for Fatigue Life Prediction under Interspersed Mode-I Spike Overload[J].Journal of Testing and Evaluation,2010,38(2):96 -101.

      [5]KIM Y H,SONG J H,PARK J H.An Expert System for Fatigue Life Prediction Under Variable Loading[J].Expert Systems with Applications,2009(3):4996 -5008.

      [6]吳學(xué)仁,劉建中.基于小裂紋理論的航空材料疲勞全壽命預(yù)測(cè)[J].航空學(xué)報(bào),2006,27(2):219 -226.

      [7]呂凱波,劉混舉.基于有限元法的機(jī)械疲勞壽命預(yù)測(cè)方法的研究[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化,2008(6):113-114.

      [8]張景柱,徐誠(chéng),胡良明,等.基于ADAMS的操縱摩擦件壽命仿真預(yù)測(cè)方法[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2007,26(6):767-769.

      [9]BUKKAPATNAM S T S,SADANANDA K.A Genetic Algorithm for Unified Approach-based Predictive Modeling of Fatigue Crack Growth[J].International Journal of Fatigue,2005,27(10/11/12):1354 -1359.

      [10]LI J,MU X D,ZHENG S,et al.Research on Lifetime Grey Prediction of Electronic Equipment Based on Improved Genetic Algorithm[C]//International Conference on Advanced Computer Control.Singapore.Los Alamitos:IEEE Computer Society,2009:493 -496.

      [11]ANITYASARI M,KAEBERNICK H.A Concept of Reliability Evaluation for Reuse and Remanufacturing[J].International Journal of Sustainable Manufacturing,2008,1(1):3-17.

      [12]胡昊磊,左洪福,任淑紅.基于隨機(jī)過(guò)程的航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能可靠性預(yù)測(cè)[J].科技信息,2009(29):17-18.

      [13]鄒瑤,符萌,左飛.基于競(jìng)爭(zhēng)失效模式的發(fā)送器和接收器的故障分析[J].鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011,20(6):15-18.

      [14]毛昭勇,宋保維,李正,等.基于遺傳算法的最大似然參數(shù)優(yōu)化估計(jì)[J].機(jī)械強(qiáng)度,2006,28(1):79 -82.

      [15]于曉紅,張來(lái)斌,王朝暉,等.基于新的威布爾分布參數(shù)估計(jì)法的設(shè)備壽命可靠性分析[J].機(jī)械強(qiáng)度,2007,29(6):932-936.

      [16]王博,劉媛,洪其麟,等.對(duì)軍用航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性參數(shù)體系選擇和指標(biāo)確定的探討[J].燃?xì)鉁u輪試驗(yàn)與研究,2003,16(2):38 -42.

      [17]徐濱士.再制造工程的現(xiàn)狀與前沿[J].材料熱處理學(xué)報(bào),2010,31(1):10-14.

      猜你喜歡
      布爾使用壽命壽命
      筒間密封裝置使用壽命研究
      人類(lèi)壽命極限應(yīng)在120~150歲之間
      中老年保健(2021年8期)2021-12-02 23:55:49
      倉(cāng)鼠的壽命知多少
      布爾和比利
      幽默大師(2019年4期)2019-04-17 05:04:56
      布爾和比利
      幽默大師(2019年3期)2019-03-15 08:01:06
      馬烈光養(yǎng)生之悟 自靜其心延壽命
      布爾和比利
      幽默大師(2018年11期)2018-10-27 06:03:04
      布爾和比利
      幽默大師(2018年3期)2018-10-27 05:50:48
      人類(lèi)正常壽命為175歲
      奧秘(2017年12期)2017-07-04 11:37:14
      提高齒輪對(duì)輥式破碎機(jī)滾齒使用壽命的探討
      電子制作(2017年8期)2017-06-05 09:36:15
      贵定县| 隆德县| 呼玛县| 莒南县| 信丰县| 南召县| 苗栗市| 望谟县| 桐柏县| 中山市| 轮台县| 祁东县| 长武县| 翁源县| 山丹县| 长泰县| 巴南区| 台东县| 新昌县| 嵊州市| 朔州市| 乌苏市| 新巴尔虎右旗| 岑巩县| 栖霞市| 化州市| 汝城县| 文登市| 徐汇区| 黄浦区| 巴青县| 温泉县| 绍兴市| 六盘水市| 泰州市| 游戏| 贡觉县| 白水县| 廊坊市| 贵州省| 清远市|