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公开(公告)号：CN108388696B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810080597.3
申请日：2018-01-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G01M13/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种表征螺栓连接结构松弛特性的实验方法，基于获取的螺栓连接结构接触表面三维粗糙形貌构建单螺栓连接试件有限元模型；采用ANSYS软件对单螺栓连接试件进行静强度分析，绘制其受载情况下的形变曲线；制作单螺栓连接轴向试件和切向试件，用于分析轴向外载荷及切向外载荷对螺栓连接结构松弛特性的影响规律；搭建实验平台，通过循环载荷控制软件对装夹在疲劳试验机上的单螺栓试件施加一定频率的循环载荷；间隔相同时间，应用LMS振动系统对单螺栓连接试件进行模态试验；提取压力传感器输出的夹紧力号和模态试验中的刚度信号，并将其拟合曲线进行对比。本发明为关键精密复杂部件连接螺栓松弛的判定和再次紧固提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113312813A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110514231.4
申请日：2021-05-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06T17/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于单纯形搜索的群组螺纹紧固件拧紧顺序优化方法，涉及的被连接件为薄壁件，群组螺纹紧固件呈无序分布。该方法包括：群组螺纹紧固件组别划分、第M‑1组螺纹紧固件拧紧顺序优化、薄壁件‑螺纹连接结构静态特性数值仿真、基于单纯形搜索的第M组首颗螺纹紧固件确定准则、形成群组螺纹紧固件拧紧顺序优化方法。本发明融合了数值模拟、数据拟合和单纯形搜索等方法，为工程人员解决群组螺纹紧固件预紧力离散度大、连接性能欠佳、装配一致性差问题提供了方法与技术支持。
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公开(公告)号：CN107402126B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201710665682.1
申请日：2017-08-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模态参数表征的切向单螺栓松弛测量装置和方法，属于机械制造及结构力学领域。所述测量装置包括螺栓拉伸试验机及切向试件、螺栓数据采集系统、LMS振动测试系统。所述方法是利用拉伸试验机和切向件以及螺栓数据采集系统获得螺栓松弛规律曲线，通过划分螺栓松弛的各个特征阶段，利用LMS振动测试系统测取不同松弛阶段的模态参数，最终由模态参数来表征螺栓松弛特性。使用上述装置及方法，改变不同振动频率及加载载荷，获取模态参数表征多种参数影响下的螺栓松弛特性。本发明涉及一种改进的切向连接试件，保证了螺栓连接特性及其松弛的测定，提高了螺栓松弛测定精度，同时提出了一种利用模态参数来表征切向单螺栓松弛的方法。
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公开(公告)号：CN108168492A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711358704.6
申请日：2017-12-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维微观表面形貌的接触特性分析方法，适用于基于多尺度理论的结合面接触刚度、接触阻尼的研究。本方法通过三维形貌测量仪获取结合面表面形貌，采用小波变换进行多尺度分解重构，对分离出的不同频带的数据进行三维实体模型的建立。由于所建立的接触模型为基于真实表面数据且考虑不同尺度的影响，在很大程度上提升了接触模型的准确性，使结合面接触特性的研究更接近实际情况。采用小波变换对真实表面形貌高度矩阵进行多尺度分离，对分离出的不同频带的数据进行三维实体模型的建立。由于所建立的接触模型为基于真实表面数据且考虑不同尺度的影响，在很大程度上提升了接触模型的准确性。
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公开(公告)号：CN107588076A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710808592.3
申请日：2017-09-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种高效的滑块式螺栓连接结构紧固装置，包括基座、台面板、四组螺栓、带有六角螺栓孔的定制滑块。在台面板的两端各有两个U形螺栓孔，在基座上开设有螺栓槽，拧紧螺栓槽与U形螺栓孔的位置对应，在U形螺栓孔与螺栓槽上安装上外六角螺栓，螺栓头部为于螺栓槽内，通过拧紧螺母来固定装置。台面板的表面开设有三个完全相同的导轨槽，带有六角螺帽孔的滑块可在导轨上通过滑动来调节相互的距离，螺帽孔可以对应多种型号的螺栓加工尺寸，方便多种型号的螺栓拧紧。本装置结构简单，不仅保证了连接的稳定性，还解决了螺栓拧紧时连接件无法固定的问题，同时也提高了螺栓连接结构拧紧的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107402126A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710665682.1
申请日：2017-08-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模态参数表征的切向单螺栓松弛测量装置和方法，属于机械制造及结构力学领域。所述测量装置包括螺栓拉伸试验机及切向试件、螺栓数据采集系统、LMS振动测试系统。所述方法是利用拉伸试验机和切向件以及螺栓数据采集系统获得螺栓松弛规律曲线，通过划分螺栓松弛的各个特征阶段，利用LMS振动测试系统测取不同松弛阶段的模态参数，最终由模态参数来表征螺栓松弛特性。使用上述装置及方法，改变不同振动频率及加载载荷，获取模态参数表征多种参数影响下的螺栓松弛特性。本发明涉及一种改进的切向连接试件，保证了螺栓连接特性及其松弛的测定，提高了螺栓松弛测定精度，同时提出了一种利用模态参数来表征切向单螺栓松弛的方法。
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公开(公告)号：CN107192494A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710336967.0
申请日：2017-05-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01L5/24
CPC classification number: G01L5/24
Abstract: 本发明公开了一种考虑结合面特性的测定轴向螺栓松弛的装置及方法，属于机械制造及结构力学领域。螺栓杆穿过上下连接件，接触面为特定尺寸和表面数据，采用压力传感器测量螺栓夹紧力的衰减；电涡流位移传感器来测量接触面间位移；三维形貌扫描测量表面三维数据；拉伸试验机进行循环拉伸试验，模拟螺栓工况。轴向夹紧力、轴向位移通过数据采集系统传输至计算机记录并处理。通过几种数据的分析处理获得轴向螺栓松弛的特性。本发明保证了轴向件的连接特性，考虑了固定结合面对螺栓松弛的影响，同时也提高了螺栓松弛测试精度。
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公开(公告)号：CN114818311B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210425938.2
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于sobol法的丝杠形变灵敏度优化分析方法，根据滚珠丝杠的传动结构和在运动状态下的丝杠的受载荷情况建立sobol采样的参数取值范围。以丝杠传动在机床各个运转状态下均正常情况运作为前提，建立丝杠传动的轴向刚度和扭转刚度的数学模型；输入sobol法，通过参数对输出方差的贡献比例进行敏感度分级，对丝杠不同节点范围的轴向刚度、扭转刚度的进行敏感度排序。将sobol法输出的数据作为灵敏度分析的结果，并分析不同节点上轴向、扭转刚度的综合贡献度。本发明可以在一定程度上减少丝杠传动的故障发生率，提高丝杠传动可靠性，并简化了修检人员对丝杠的维修及故障检测工作，该方法适用于不同结构的丝杠传动。
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公开(公告)号：CN118886291A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410113797.X
申请日：2024-01-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06F18/2132 , G06F18/214 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种机理与数据融合驱动的小样本滚动轴承故障诊断方法，包括：故障仿真数据获取：构建基于动力学机理的滚动轴承数字孪生模型，以获取设定故障工况下的仿真数据；数据生成模型构建：构建条件信息约束下的深度卷积生成对抗网络结构的生成器模型和判别器模型；小样本数据增强：将数字孪生模型得到的仿真信号代替随机噪声作为生成器模型的输入，以生成符合物理机理的数据，并用于扩充小样本数据；故障诊断模型构建：基于卷积神经网络建立故障诊断模型；基于数据增强的故障诊断：基于增强后的数据作为故障诊断模型的训练样本，使得故障诊断模型可以充分学习训练样本中所包含的故障特征信息，从而提升小样本条件下的滚动轴承故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN118839592A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410842893.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G01N19/02 , G16C60/00 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑BP的复合材料栓接结构承压面摩擦系数预测方法，使用三维形貌仪对连接件的初始粗糙表面进行扫描，获取其表面的三维坐标数据。将摩擦系数测试分析系统设定于测试模式，记录扭矩和夹紧力的变化。以分形维数、尺度系数以及输入力矩为输入向量，以对应条件下的摩擦系数作为输出向量；确定神经网络的结构参数。利用遗传算法优化神经网络的权重和偏置参数。对数据进行预处理，并把试验数据的分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；通过测试合格后的GA‑BP神经网络模型对指定工况下紧固过程中承压面摩擦系数进行预测，判断摩擦系数的演变行为。该方法适用于航空航天、高级汽车生产等依赖于复合材料的工业应用，降低生产和维护成本。
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