Сочинение на тему АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ШПИЛЬНОЙ ШЕСТЕРНИ НА ОСНОВЕ БАЗЫ ДАННЫХ О ГАРАНТИЙНОМ ОТКАЗЕ И ЕГО НЕИСПРАВНОСТИ
- Опубликовано: 16.10.2020
- Предмет: Бизнес, Наука
- Темы: инженерия, Структура, Технологии, трудовые ресурсы
<Р> РЕЗЮМЕ
Шестерня является важным компонентом системы передачи. Наиболее распространенный тип зубчатой передачи – цилиндрический зубчатый венец. Он используется в различных средах для передачи различных типов нагрузок. Если передача выходит из строя, это происходит либо из-за поломки зубьев, либо из-за поломки ключа, либо из-за трещин в корпусе. В этом отчете мы изучаем анализ надежности зубьев и анализ срока службы зубчатой передачи на основе предыдущей базы данных отказов.
Ключевые слова: цилиндрическое зубчатое колесо, метод Монте-Карло, ФОРМА, выборка значимости, анализ Вейбулла.
<Р> Введение:
Зубчатые колеса собраны в виде зубчатой передачи для передачи грузов. Его поломка происходит в основном из-за изгиба зубов и усталостных трещин. Поскольку разрушение зубов является более распространенным явлением, чем усталостные трещины, мы изучаем его надежность. Отказ происходит, когда напряжение на зубьях шестерни пересекает максимально допустимое напряжение материала. Как известно, величина нагрузки, необходимая для вращения шестерни из статического положения, очень высока, чем нагрузка, необходимая при вращательном движении. Таким образом, условия, принятые для анализа, – это шестерни в статическом состоянии, а нагрузка приложена в тангенциальном направлении к вершине шестерни.
Обзор литературы:
<Р> Prof. К. Гопинатх и М.М. Маюрам работал над напряжением изгиба зубьев шестерни, используя уравнение Льюиса, и они пришли к выводу, что напряжение изгиба зависит от количества зубьев, силы, действующей на зубья, а также от отношения контакта двух зубчатых колес в положении зацепления.
Выбор материала:
Материал, который мы принимаем во внимание, это чугун из-за его высокой прочности, а также он используется в самых разных областях применения.
Конструкция цилиндрического зубчатого колеса:
Одним из наиболее распространенных типов повреждений зубчатых колес является поломка зубьев из-за превышения максимальной нагрузки или износа зубьев. Для передачи одинакового количества зубчатых колес рассчитана максимальная допустимая нагрузка на зуб и зуб
<Р> Предположения:
Полная нагрузка действует на кончик одного зуба в статическом положении.
Радиальная составляющая незначительна.
Нагрузка равномерно распределяется по всей ширине лица.
Усилия из-за трения скольжения зубов незначительны.
Концентрация напряжений в филе зуба незначительна.
Анализ надежности редуктора:
Анализ надежности механизма рассчитывается с использованием следующих методов
Метод Монте-Карло
Метод надежности первого порядка (FORM)
Важность выборки и
Анализ Вейбулла (анализ времени жизни)
Метод Монте-Карло:
Метод Монте-Карло – это метод расчета надежности, который использует случайную выборку для получения результатов. Он состоит из функции производительности, которая является условием сбоя со случайными переменными. Случайные переменные следуют заданному числовому распределению.
Здесь, в этой проблеме, у нас есть условие сбоя
σ> [σ] ————— (2)
σ – изгибающее напряжение на зубе шестерни
[σ] – допустимое напряжение изгиба на зубе шестерни
Факторами, влияющими на изгибающее напряжение на зубчатом колесе, являются: 1) тангенциальное усилие и 2) ширина зубчатого колеса.
Итак, мы рассмотрели три случайные величины, которые
X_1 = тангенциальная нагрузка на зубец шестерни
X_2 = изгибающее напряжение на зубе шестерни
X_3 = толщина шестерни
Наша функция производительности здесь
g (x) = σ – (6hF_t) / (bt ^ 2) ———— (3)
Вставка наших случайных величин в нашу функцию производительности дает
g (x) = X_2- (6hX_1) / (t ^ 2 X_3) ———- (4)
Случайные переменные:
Для выбора значения случайных величин они рассматриваются как следующие числовому распределению. В этом сценарии наши случайные величины следуют также за некоторыми числовыми распределениями. Они заключаются в следующем: –
Тангенциальная нагрузка – распределение Гумбеля
Ширина зубчатой передачи – ступенчатое логнормальное распределение
Изгибающее напряжение – логнормальное распределение
Тангенциальная нагрузка (X_1):
Первая случайная величина X_1 считается следующей за распределением Гумбеля. Причиной этого является то, что нагрузка принимается до максимального предела, а распределение Гамбеля используется для моделирования максимального значения распределения.
PDF распределения Гамбеля: = 1 / β e ^ (- ((x-µ) / β + e ^ (- ((x-μ) / β)))) ——- (5) < / р>
Здесь µ – параметр местоположения, а
β – параметр масштаба.
Принимая значение достоверности 99% и рассчитывая ожидаемое значение и стандартное отклонение распределения, выполните следующие действия.
E (X_1) = 85N
S (X_1) = 6,5998
Взяв 100000 образцов и сгенерировав значения с помощью программного обеспечения mat lab,
+ рис: 6.1.1
Изгибающее напряжение (X_1):
Изгибающее напряжение считается после логнормального распределения. Логнормальное распределение используется, когда в распределении нет отрицательного значения.
PDF логнормального распределения = 1 / (xσ√2π) e ^ (- (ln 〖x-μ) ^ 2 / 2σ ^ 2〗) —– (6)
где µ – среднее логнормального распределения
σ – стандартное отклонение логнормального распределения
Ожидаемые и стандартные значения отклонения напряжения изгиба являются следующими
E (X_2) = 30 Н / 〖мм〗 ^ 2
S (X_2) = 1,777
6.1.3 Ширина шестерни:
Ширина зубчатой передачи учитывается в зависимости от ступенчатого логнормального распределения. Причина этого в том, что должно быть минимальное значение для ширины, и оно не должно быть отрицательным.
PDF ступенчатого логнормального распределения: = 1 / ((x-x_min) σ√2π) e ^ (- 〖(ln (n 〖x-x_ (min)) – μ)〗 ^ 2 / (2σ ^ 2)) – (7)
Принимая достоверность 99% и рассчитывая ожидаемое значение и значения стандартного отклонения, выполните следующие действия.
E (X_3) = 6 мм
S (X_3) = 0,1882
X_min = 1,5
Взяв 100000 образцов и сгенерировав значения ширины с помощью программного обеспечения mat lab, гистограмма ширины показана ниже
Метод надежности первого порядка:
Метод надежности первого порядка, иначе называемый FORM, используется для определения вероятности отказа системы посредством аналитического приближения.
Все случайные величины преобразуются в стандартные случайные величины и заканчиваются в стандартном нормальном пространстве.
Нелинейная функция предельного состояния линеаризуется с помощью ряда первого порядка Тейлора относительно точки проектирования.
Точка проектирования – это не что иное, как точка на поверхности предельного состояния, где Joint PDF имеет максимальное функциональное значение и является наиболее вероятной точкой отказа.
В FORM вводятся два параметра
β = индекс надежности = кратчайшее расстояние от начала координат до расчетной точки.
α = Важное направление относительно точки проектирования
Значения β и α находятся с помощью системы уравнений, а расчетная точка определяется путем итерационного решения задачи оптимизации.
Градиент h Матрица используется для преобразования нелинейной функции линейного предельного состояния h (y) = 0, и то же самое используется для нахождения значений β и α
Градиент h (Y1, Y2, Y3) = [(6h / t2) (1 / X3) ((pdf (y1)) / ln 〖(∅ (y1)) * ∅ (y1)〗), < / р>
〖V2e〗 ^ ((μ2 + V2y2)), (6h / t2) (X1 / X32) (〖V3e〗 ^ ((μ3 + V3y3)))] —— (8)
Учитывая, что Delta = 10-5 = Разница между значением β, рассматриваемым в двух последовательных итерациях и полученным в 5 итерациях
<Р> Наконец,
Расчетная точка (ꞵ5) = 2.9117
Вероятность отказа с анализом FORM равна 1 – ϕ_SN (β_5) = 0,0018
График анализа FORM с учетом касательной силы (X2) и напряжения изгиба (X1) в качестве случайных величин путем размещения толщины зубчатого колеса (X3) в расчетной точке.
Поскольку точка проектирования, которую можно получить из анализа FORM, лежит в области ошибок.
Функция плотности важности может быть определена с помощью точки проектирования и направления важности.
Важность Выборка может значительно уменьшить дисперсию оценки (Pf).
Точное значение оценки можно найти с очень меньшим количеством образцов по сравнению с моделированием по методу Монте-Карло
Наконец, количество образцов = 2000
Вероятность выхода из строя зубчатого колеса с использованием выборки по важности = 0,0019
График выборки важности с учетом касательной силы (X2) и напряжения изгиба (X1) в качестве случайных величин путем размещения толщины зубчатого колеса (X3) в точке проектирования: –
Как мы знаем, выборка по значимости очень сильно снижает дисперсию оценки при сравнении с моделированием по методу Монте-Карло. Чтобы доказать, что мы взяли выборки в диапазоне от 10000 до 100000. При проведении выборки по важности требуется меньше выборок, но для того, чтобы дифференцировать ее уменьшенную дисперсию, мы рассмотрели такое же количество выборок с MCS.
Диаграмма и таблица, приведенные ниже, показывают, что выборка по значимости значительно снижает дисперсию оценки при сравнении с моделированием по методу Монте-Карло:
График: 1
ВЕЙБУЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
<Р> Введение:
В связи с растущим спросом на продукцию и производственный процесс с уменьшенной стоимостью и увеличенным сроком службы стало необходимо определить оптимальную модель, отвечающую всем требованиям. Конкуренция между производителями на современном рынке делает все более необходимым производство товаров, которые являются более надежными с более высоким гарантийным сроком и по доступным ценам.
Гарантийные претензии зависят от надежности продукта, а также от продаж в течение определенного периода времени. Анализ Weibull использует данные полевой гарантии из разных источников (в основном от дилеров и дистрибьюторов) в течение определенного периода времени (в течение гарантийного периода).
На основе полученных данных проводится анализ Вейбулла, по которому мы получаем кривую отказа, и это позволяет нам прогнозировать отказ в течение определенного времени, в течение которого могут быть внесены изменения в гарантийный период. Кроме того, эти данные помогают нам вносить изменения в конструкцию редуктора для повышения надежности, а также рабочего периода.
Гарантийные претензии содержат полезную информацию о продукте и качестве продукта. Эта процедура полезна для производителя при выявлении отклонений, дает полезную информацию о режимах отказа для модификаций в конструкции редуктора, а также помогает оценить надежность продукта для определения гарантийного периода и прогнозирования будущих гарантийных претензий для подготовки финансовых планов. / р>
Процедура вычисления Вейбулла:
Распределение Вейбулла – это непрерывная функция вероятности, используемая для анализа надежности, анализа выживаемости и т. д.,
Формула Вейбулла: F (t) = 1-exp (- (t / η) ^ β) ——— (9)
Где F (t) = вероятность отказа
‘t’ = время продукта,
‘β’ = коэффициент формы,
‘η’ = масштабный коэффициент распределения.
Анализ Вейбулла требует данных, которые содержат
Подробный отчет
Резюме профиля
По этим полученным данным прогноз неисправности выполняется для конкретной спроектированной передачи.
Подробный отчет:
VIN (идентификационный номер транспортного средства): содержит конкретные сведения о транспортном средстве и передаче.
Дата изготовления: дата, когда было произведено зубчатое колесо в промышленности.
Дата использования: день, когда устройство было введено в эксплуатацию.
Дата ремонта: день, когда оборудование было отправлено на ремонт.
Пробег: пройденное расстояние, когда передача заявила о неисправности.
Код жалобы: конкретный код содержит различные режимы сбоев.
Номер детали: сведения о том, какая поверхность и деталь были повреждены, и причины их возникновения.
Сводка профиля:
Месяц сборки: год изготовления, в котором было сконструировано спроектированное оборудование.
Месяц ремонта: месяц, в который было сообщено о неисправности оборудования.
Повторить вхождения: для конкретного месяца отмечается одно и то же возникновение отказа передачи.
Номера деталей: упоминается подробная информация о деталях редуктора.
Отказ установки: она состоит из информации о выходе из строя механизма из-за ошибок при изготовлении.
Разбивка модели. Содержит подробную информацию о выходе из строя механизмов из-за ошибок при проектировании.
Цель этого эксперимента – получить представление о полностью настраиваемой программе LabVIEW и понять, как инженеры используют программу в своих интересах, чтобы создать собственную лабораторию, которая
ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ НА РАБОЧЕМ МЕСТЕ. Быть продуктивным на работе может порой быть сложной задачей. Онлайн-сервисы позволили большинству компаний оставаться продуктивными на современном конкурентном рынке. Онлайн-сервисы
Споры о важности разнообразия на рабочем месте не новы. Это обсуждалось последние 6 десятилетий. Многие исследователи, академики, специалисты по кадрам и предприниматели спорили о его