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基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法研究
来源:模具制造 发布日期:2024-11-08
通过分析起重机械本质的概念，以及相关影响因素，提出了一种基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法。并详细介绍了LM神经网络的原理与特点，构建了起重机械本质安全评价指标体系，借助LM神经网络进行建模、训练，旨在充分发挥LM神经网络在起重机械本质安全评价体系中的积极作用。
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基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法研究
来源:模具制造 发布日期:2024-11-08
通过分析起重机械本质的概念，以及相关影响因素，提出了一种基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法。并详细介绍了LM神经网络的原理与特点，构建了起重机械本质安全评价指标体系，借助LM神经网络进行建模、训练，旨在充分发挥LM神经网络在起重机械本质安全评价体系中的积极作用。
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起重机械钢丝绳磨损机理及寿命预测研究
来源:中国机械 发布日期:2024-11-05
钢丝绳是起重机械常用的关键受力构件，其磨损失效是导致起重机械事故的主要原因之一。本文基于钢丝绳磨损机理，建立了考虑接触压力、张力和弯曲应力等因素的磨损计算模型，并结合实际工况参数，对钢丝绳的磨损寿命进行了预测分析。研究表明，接触压力是影响钢丝绳磨损的主要因素，提高润滑、减小载荷可有效延长其使用寿命。本研究可为起重机械钢丝绳的设计选型、维护保养及寿命预测提供重要参考。
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起重机械钢丝绳磨损机理及寿命预测研究
来源:中国机械 发布日期:2024-11-05
钢丝绳是起重机械常用的关键受力构件，其磨损失效是导致起重机械事故的主要原因之一。本文基于钢丝绳磨损机理，建立了考虑接触压力、张力和弯曲应力等因素的磨损计算模型，并结合实际工况参数，对钢丝绳的磨损寿命进行了预测分析。研究表明，接触压力是影响钢丝绳磨损的主要因素，提高润滑、减小载荷可有效延长其使用寿命。本研究可为起重机械钢丝绳的设计选型、维护保养及寿命预测提供重要参考。
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基于超声波信号的起重机械金属结构缺陷检测研究
来源:中国标准化 发布日期:2024-11-05
起重机械的结构较为复杂，特别是其桥架、门架、臂架等部分往往高悬在空中，这使得对结构进行全面细致的检查变得尤为困难，对此提出基于超声波信号的起重机械金属结构缺陷检测方法。利用超声探测仪扫描起重机械金属结构，获取大量的超声波信号并对信号进行去噪处理，得到高质量的金属结构信号集，分别提取出起重机械金属结构超声波信号的时域特征和频域特征，由此筛选出金属结构中的缺陷特征，通过计算检测误差函数得到最终的缺陷检
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基于超声波信号的起重机械金属结构缺陷检测研究
来源:中国标准化 发布日期:2024-11-05
起重机械的结构较为复杂，特别是其桥架、门架、臂架等部分往往高悬在空中，这使得对结构进行全面细致的检查变得尤为困难，对此提出基于超声波信号的起重机械金属结构缺陷检测方法。利用超声探测仪扫描起重机械金属结构，获取大量的超声波信号并对信号进行去噪处理，得到高质量的金属结构信号集，分别提取出起重机械金属结构超声波信号的时域特征和频域特征，由此筛选出金属结构中的缺陷特征，通过计算检测误差函数得到最终的缺陷检
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基于振动状态分析的起重机械关键部件智能检测系统研制
来源:中国特种设备安全 发布日期:2024-10-30
本文介绍了起重机械电动机、减速机等关键部件检验检测要求，提出了一种基于振动状态分析的起重机械关键部件智能检测系统的实现方法，描述了其工作原理和特点。系统根据数据分析，给出故障诊断结果和智能运维建议。最后对其应用前景进行了展望。
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基于细观损伤模型的起重机械用低合金钢失效行为预测
来源:起重运输机械 发布日期:2024-10-30
在起重机械（特别是对于长期使用后材质性能发生显著劣化的起重机械或已产生低周疲劳裂纹的起重机械）使用事故中，整机倾覆和折断事故占据了80%，故预测其服役工况下的极限承载能力是实现起重机械延寿的关键。Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)模型是宏、微观相结合的方法，具有坚实的物理背景，但由于其8个强耦合参数难以确定，故工程应用很少。文中针对起重机械常用低合金钢Q345材料GTN
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基于细观损伤模型的起重机械用低合金钢失效行为预测
来源:起重运输机械 发布日期:2024-10-30
在起重机械（特别是对于长期使用后材质性能发生显著劣化的起重机械或已产生低周疲劳裂纹的起重机械）使用事故中，整机倾覆和折断事故占据了80%，故预测其服役工况下的极限承载能力是实现起重机械延寿的关键。Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)模型是宏、微观相结合的方法，具有坚实的物理背景，但由于其8个强耦合参数难以确定，故工程应用很少。文中针对起重机械常用低合金钢Q345材料GTN
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基于振动状态分析的起重机械关键部件智能检测系统研制
来源:中国特种设备安全 发布日期:2024-10-30
本文介绍了起重机械电动机、减速机等关键部件检验检测要求，提出了一种基于振动状态分析的起重机械关键部件智能检测系统的实现方法，描述了其工作原理和特点。系统根据数据分析，给出故障诊断结果和智能运维建议。最后对其应用前景进行了展望。
027-87841330