论文题名: | 动车零部件寿命预测与全寿命周期研究 |
关键词: | 动车零部件;疲劳损伤;不确定性预测;全寿命周期;灰色关联分析;仿真试验 |
摘要: | 近年来,我国交通运输事业得到了飞速的发展,铁路网的建设已初见成效。随着京沪高铁等一批高速铁路干线的建成和投入运营,我国的高速铁路技术也在不断的实践中趋于完善和精湛。高速铁路之所以得到如此迅猛的发展,是因为其运量大、耗能低、在较高的安全性和舒适性的基础上具有比其他交通工具更快速、更便捷的特点。 但随着车辆运行速度的提高,运行环境差异的增大,由此带来的动车车辆疲劳损伤的问题日益严重。另外,目前我国的动车车辆的检修实行定期检修机制,因此,如何相对准确的对动车车辆零部件的疲劳寿命进行预测,不仅对提高动车的安全性和可靠性具有重要的意义,同时还可以为动车检修备件计划提供理论依据。此外,动车车辆作为一种高速运输设备,在保证其可靠性的前提下,如何实现科学管理与成本优化也是一个至关重要的研究课题。 在零部件寿命预测领域,目前主要的研究方法分为确定性疲劳寿命预测方法和不确定性疲劳寿命预测方法。而确定性疲劳寿命预测方法大多以材料或零部件的S-N曲线、循环应力应变曲线,结合疲劳累积损伤理论或有限元分析进行预测,这种方法只考虑了正常情况下材料本身的疲劳特性和特定受力部分的疲劳情况,没有充分考虑到零部件在实际使用过程中由不确定性因素导致的损伤问题。而动车在实际运行过程中,由于运行环境、天气因素等产生一些微小的不确定性因素,加之动车的高速运行,将这些微小的影响扩大化,很可能造成动车零部件的不确定性损伤。因此,论文选用不确定性预测方法中的基于灰色系统理论的疲劳寿命预测法,该方法主要针对小样本、贫信息不确定性问题进行探究。考虑到动车在运行过程中不确定性因素较突出,且动车方面的数据较缺乏,论文采用基于灰色系统理论对动车零部件疲劳寿命预测和全寿命周期问题进行建模。 论文对动车车辆的机械构成及功能进行简要分析,但由于动车车辆实际运行环境相对复杂,导致动车车辆构件的疲劳损伤因素具有很大的不确定性,而传统的疲劳预测方法无法将不确定性因素考虑在内,因此本文采用灰色系统理论的方法对动车车辆的疲劳现象进行研究,以动车零部件为研究对象,建立GM(1,1)模型,结合灰色关联分析方法,对零部件的疲劳寿命进行预测并在 LabVIEW环境下进行仿真,经验证该方法相比传统疲劳寿命预测方法能够提高预测精度。在此基础上,为了实现动车车辆可靠性与经济性的统一,结合灰色系统理论,对动车全寿命周期成本进行模型研究,并在LabVIEW环境下进行仿真实现,最终求得最小LCC下的全寿命周期。 论文主要研究内容围绕动车车辆的可靠性和经济性统一进行的,分别对动车零部件寿命预测问题和动车最小全寿命周期成本下的全寿命周期预测问题进行建模和仿真,以期对动车设备的可靠性管理和成本优化提供参考依据。 |
作者: | 高雅璐 |
专业: | 测试计量技术及仪器 |
导师: | 孟建军 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 兰州交通大学 |
学位年度: | 2014 |
正文语种: | 中文 |