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轴承滚动循环疲劳建模的多尺度概述

滚动轴承是汽车工业、 涡轮机和精密机械的基础部件, 其是不同机构和组件的组成部分。轴承用于传递载荷和运动, 同时为机械零件提供结构支承。轴承由与机械零件配合的外圈、 内圈和多个滚动体组成。根据滚子类型(即圆柱滚子、 球面滚子、 圆锥滚子)对轴承进行分类, 并可根据载荷和润滑要求进行使用。在高速涡轮机、 精密机械、 汽车和航空航天工业中, 轴承在使用过程中承受高交变载荷。轴承在数亿次应力循环的非比例加载下运转。轴承材料在滚动接触疲劳(RCF)下的响应取决于许多因素, 即接触应力、 摩擦系数、 残余应力、 碳化物体积分数、 夹杂物和轴承材料显微组织。在运转过程中, 随着应力循环的进行, 次表面区域的显微组织、 微观织构、 残余压应力和局部硬度发生变化, 使RCF现象更加复杂和不均匀。此外, 非金属夹杂物、 表面缺陷、 滑移和乏油润滑状态会进一步导致轴承使用寿命的离散性和不确定性。

  • 2024-11-01
  • 阅读211

不同载荷下轴承波纹状损伤的形成规律和材料损伤机制

摘 要？轴承波纹状损伤是新能源汽车、风电、高速铁路中电气设施的常见故障。为揭示不同载荷下轴承电蚀的损伤形式和微观损伤机制，重点讨论了波纹状损伤亮区与暗区的差异，使用扫描电子显微镜、光学显微镜、三维轮廓仪、能谱仪检测磨损表面的形貌和成分。结果表明，随着载荷的增加，GCr15轴承外沟道表面亮暗相间的波纹状损伤趋于不明显，波纹的宽度、高度差和表面粗糙度Ra值均减小；相比于亮区，暗区电蚀更严重，氧化程度更低，次表层碳化物聚集更多且硬度更低。分析认为轴承波纹状损伤过程伴随着金属-绝缘膜-金属电容式接触的周期性破坏和重建。关键词？滚动轴承；外圈；电蚀磨损；载荷；显微形貌分析；硬度

  • 2024-11-01
  • 阅读266

模块化数据中心机房技术方案书

模块化数据中心机房方案，是当今行业中主流及领先的应用方案，在各行业的大中小型机房中广泛应用，并受到行业专家及用户高度认可。并对其便捷性，可扩容性、低运营成本（节能高效性）、高可管理性、整洁美观给予了高度评价。 此项目考虑到机房布局，机柜数量等特定因素，同时考虑到后续扩容的便利性，支持在线扩容无需掉电及避免二次工程及施工、节能突出节约运营及维护成本、方案整体美观整洁兼容性好、维护时避免因不同厂家设备损坏出现扯皮，故障界面不清晰等问题。

  • 2024-11-28
  • 阅读317
  • 下载0
  • 21页
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案例-华为研发PMO的能力建设架构实践（11页 PPT）

基于PDT团队的跨职能组织项目管理基因 l 成立PDU/PO组织， 明晰业务线、项目线、资源线 l 推动预算分配路径从资源线转变为业务线 l 基于IPD主业务流的产品、项目管理流程体系 l 明确PM岗位是产品体系职业发展的关键通道 l 构筑产品开发项目管理知识体系，统一语言 l 持续发展IPD项目管理IT，夯实项目管理方法与组织级能力

  • 2025-09-15
  • 阅读512
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  • 11页
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机械设计基础课程设计PPT

1.电动机的选择 选择依据:工作机的特性、工作环境、工作载荷的大小和性质。所需选定:电动机的种类、类型和结构形式、功率、转速。

  • 2024-09-05
  • 阅读158

陕西煤业陈永光：智能化煤矿设备全生命周期管理体系建设与应用

煤矿智能化建设要求煤矿逐步从“点、线、面”式的零散生产作业模式向系统化生产模式转变，“采、掘、机、运、通、抽、监测、地质、水文”等系统通过高速网络有机融合，规范数据标准，从底层消除数据对接瓶颈，实现煤矿系统化、平台化生产。目前，煤矿智能化建设技术装备保障不足，缺乏煤矿智能化方面高端技术人才，而保障煤矿智能化顺利建设至关重要。 近年来，煤矿装备不断优化升级，已从电气机械化逐步向网络智能化发展，这是对煤矿机电设备管理的一次新挑战，机电设备管理稍有疏忽将带来不可挽回的损失。笔者探索了煤矿智能化生产条件下的煤矿设备管理新思想、新理念，提出智能化煤矿设备全生命周期管理体系（简称全生命周期管理体系）。通过分析设备唯一性编码方法，明确环境与设备、人与设备的关系，实现设备的智能感知、自我诊断、超前预测；通过设备闭环管理，保障设备以最佳性能运行并始终处于受控状态，实现煤矿智能化建设。

  • 2026-01-06
  • 阅读97

苏盛教授：面向工程应用的数据驱动窃电检测方法

不法经营者和用户为谋取私利，置国家法律法规于不顾，不择手段地窃取电能，不但造成严重的国家经济损失及国有资产流失，还会因窃电接线不规范造成人身触电伤亡事故，严重扰乱正常供用电秩序

  • 2024-09-06
  • 阅读167

杨建高工：基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测

光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此，提出了一种日前光伏功率预测方法，利用小波变换（wavelet transform，WT）将数值天气预报数据（numerical weather prediction，NWP）和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据，消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响，利用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性，利用双向长短期记忆网络（bi-directional long-short term memory，BiLSTM）模型获取输入数据序列的时间相关性，构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象，在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM（long-short term memory）模型、GRU（gated recurrent unit）模型以及PSO-BP（particle swarm optimization-back propagation）模型的预测结果，计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。

  • 2024-10-09
  • 阅读943