范文一:基于BP神经网络的齿轮弯曲疲劳强度极限应力计算
基于 BP 神经网络的齿轮弯曲
疲劳强度极限应力计算
高 勇
(中煤科工集团 西安研究院, 陕西 西安 71007)7
摘 要:针对齿轮弯曲疲劳强度极限应力计算繁杂、给齿轮强度验算和设计计算带来了很大不便的问题~提出了使用
BP 神经网络映射齿轮的弯曲疲劳强度极限应力近似算法~以便减少计算规模~提高齿轮设计及验算效率~其映射结果
表明~使用该方法求齿轮的弯曲疲劳强度极限应力~是可行的和高效的,能够为齿轮的设计计算和强度验算提供方便。
关键词:齿轮强度,BP 神经网络,齿轮弯曲疲劳强度极限应力,调查研究
中图分类号:TH123 文献标识码:A 文章编号:1672- 545X(2011)06- 0065- 04
在进行齿轮设计计算时,需先确定一些齿轮的建立的方程如下:
弯曲疲劳强度极限应力,才能对齿轮的齿根弯曲应 (1)材料品质和热处理质量很高的灰铸铁疲劳 力进行强度核算。而《齿轮设计手册》给出的这种极 极限曲线方程为 限应力,都是用图表形式供设计者查阅,这样给出的 0.57 x + 62.5 ; y = 设计标准,对设计者很不方便。特别是进入 21 世纪 (2)材料品质和热处理质量中等和最低的灰铸 以来,随着计算机技术的发展,齿轮的强度计算越来
铁疲劳极限曲线方程为 越多地采用计算机计算,甚至将其软件化。这样,通
y = 0.57 x - 2.5 ; 过查图表的办法查取齿轮应力,给设计者带来不便
就会越来越大;而且以查图表的方式确定齿轮应力 (3)材料品质和热处理质量很高的黑色可锻铸 极限,受设计者的精神状态等主观因素影响比较大, 铁疲劳极限曲线方程为 这样给设计带来较大误差。本文利用 BP 神经网络映 y = 0.8 x + 260 ; 射法,计算齿轮的弯曲疲劳强度极限应力,大大提高 (4)材料品质和热处理质量中等和最低的黑色 了齿轮设计的计算效率。 可锻铸铁疲劳极限曲线方程为
y = 0.8 x + 210 ;
(5)材料品质和热处理质量很高的球墨铸铁疲
劳极限曲线方程为 采集训练样本1
y =0.78 x + 262.5;
(6)材料品质和热处理质量中等和最低的球墨 样本的采集成功与否,直接决定训练的成功与
失败和神经网络的计算误差。所以,样本的选取至关 铸铁疲劳极限曲线方程为
重要。本文直接从参考文献[1]中查取样本数据,参考 y = 0.78 x +139.5;
文献给出强度极限应力的是曲线图表格式,因此需 (7)材料品质和热处理质量很高的正火处理结 要对给出的样本进行离散化处理本文采用查表的 。构钢疲劳极限曲线方程为 方式,将其离散化处理,得到我们需要的样本数据。 y = 0.8 x + 290 ; 为了减少在查表过程中,由于主管因素造成的误差,
(8)材料品质和热处理质量中等和最低的正火 本文采取先查取参考文献给出的曲线的特殊的点
处理结构钢疲劳极限曲线方程为 (即这些点在查表过程受个人主观因素影响较小),
然后建立曲线的直线方程 (图中的曲线皆为直线)。 y = 0.8 x + 165;
(9)材料品质和热处理质量很高的正火处理铸
钢疲劳极限曲线方程为
收稿日期:2011- 03-20
作者简介:高 勇(1981—),男,陕西延安人,国家注册安全工程师,国家注册(投资)咨询工程师,硕士研究生,研究方向为机械
工程。
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Equipment Manufactring Technology,2011 No.6
y = 0.5 x + 275 ; 8 140; 8 160; 8 180; 8 200; 8 220
9 140; 9 160; 9 180; 9 200; 9 220 (10)材料品质和热处理质量中等和最低的正火
10 140; 10 160; 10 180; 10 20022; 100] ; 处理铸钢疲劳极限曲线方程为
y = 0.7 x + 110。 % 标准输出数据
最后通过求出的直线方程采集样本数据,实现 t = [ 165.1; 176.5; 187.9 了比较准确的样本数据采集,采集的样本数据如下: 88.7; 100.1; 111.5; 122.9
420.0; 436.0 表 1 采集的训练样本数据
370.0; 386.0 硬度 220 200 160 180 140 序号 402.9; 418.5; 434.1
165.1 176.5 187.9 1 248.7; 264.3; 279.9; 295.5; 311.1 88.7 100.1 111.5 122.9 2 402.0; 418.0; 434.0; 450.0; 466.0 420.0 436.0 3 277.0; 293.0; 309.0; 325.0; 441.0; 370.0 386.0 4
402.9 418.5 434.1 345.0; 355.0; 365.0; 375.0; 385.0 5
248.7 279.9 264.3 295.5 311.1 6 208.0; 222.0; 236.0; 256.0; 264.0] ; 402.0 434.0 418.0 450.0 466.0 7 % 矩阵转置 277.0 309.0 293.0 325.0 441.0 8
t = t '; P = P '; 345.0 365.0 355.0 375.0 385.0 9
208.0 236.0 222.0 256.0 264.0 10 % 将目标矢量 t 的各分量的值转化到(0,,1)区
间上
t =(t - 88.7)/ 411.3; BP 网络的设计 2
nntwarno ff
% initff 前向网络初始化 由上述训练样本知,影响齿轮的疲劳极限应力
极限的主要因素有两个: 一为齿轮的材料,二为齿 [w1,b1,w2,b2,w3,b3]
轮的硬度值。 所以神经网络模型输入层神经元 = initff ( [ 1,1100,300 ],20,'logsig',15,'logsig',1,
为 2,输出的结 'purelin' );
果为 1 个值,所以输出层为 1 个神经元。经实践训练 % 设定训练参数须采用 4 层神经网络模型,即有 1 个输入层,2 个隐 % 显示间隔次数:10; 含层,1 个输出层。 最大循环次数:50000;
输出层采用线性传递函数 purelin,两个隐含层 目标误差:0.0000005 均选用对数 S 型传递函数 logsig,其结点数分别为 TP = [10 500000 0. 000005]; 2015将目标矢量 t 的各分量的值转化到(0,,1)区 、。figure [3] 间上:nntwarno ff
t = ( t - 88.7 ) / 411.3 % trainlm 利用 Levenberg- Marquardt规则训 练前 [2]经过试算,训练函数采用 trainlm ,其使用的 向网络
Levenberg- Marquardt 算法比 trainbp 和 trainbpx 函数 [w1,b1,w2,b2,w3,b3,epochs,errors] 使用的梯度下降法要快的多,但其需要更多的内存 。 = trainlm(w1,b1,'logsig',w2,b2,'logsig',w3,b3,
完整的 MUTLAB 代码如下: 'purelin',P,t,T,P);
% 标准输入数据clc
P = [1 180; 1 200; 1 220; epochs
2 160; 2 180; 2 200;2 220; w1 b1 w2 b2 w3 b3
3 200; 3 220 p = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
4 200; 4 220 210 210 210 210 210 210 210 210 210
5 180; 5 200; 5 220 210 ];
6 140; 6 160; 6 180; 6 200; 6 220 t = [ 182.2 117.2 428.0 378.0 426.3 303.3
7 140; 7 160; 7 180; 7 200; 7 220; 458.03 33.0 380.0 257.0] ; 66
《装备制造技术》2011 年第 6 期
nntwarno ff 0.3101 1.0950 - 0.5797 - 1.8534 - 1.2662
A = simuf(f P,w1,b1,'logsig',w2,b2,'logsig',1.28201. 8195 - 0.1966 - 0.0337 - 0.7074
w3,b3,'purelin');2.5648 T = ( A×411.3 ) + 88.7 Columns 12 through15
Disp(' 相对误差:')- 0.0762 0.9969 0.9386 - 0.6845
for i = 1:10 b3 = - 0.4113
re (i) = abs( t (i) - T(i)) / t(i)100 ; ×T = 182.9727 376.6453 120.7269 429.1514
res = sprint( ' % 0.2f ',re ());fi424.3286 308.5670 459.5261 331.8258
rev = strca(t res,'%)'373.5059 260.8521
对上述训练结果进行测试,在测试过程中,利用end
前面求出的直线方程没,取 X = 210,通过直线方程
求出对应的强度极限应力值,上述程序最后将通过 训练结果与测试分析3 神经网络计算值和通过直线方程的计算值进行比
较,求出相对误差值如下:
对上述 MUTLAB 代码程序进行训练,经 41 次的 rev = 0.42 %;
训练达到设定的目标误差:0.000000,5训练的结果 rev = 3.01 %;
rev = 0.27 %; 如下:
rev = 0.36 %; epochs= 4 rev = 0.46 %; w1 = - 2.1389 0.1577 2.1658 2.7669 - 0.0191 - rev = 1.74 %;
0.0416 0.8494 0.1752 - 0.2947- 0.1108 rev = 0.332% ;
1.9291 0.0072 - 2.3395 0.1129 - 0.8065 rev = 0.354% ;
rev = 1.71 %; 0.1094 1.2863 - 0.1142 1.7940 0.0844
rev = 1.50 %。 - 2.6962 0.1641 2.9464 - 0.0636 2.0605
从上述求出的误差值可以看出,通过神经网络 - 0.1148 - 6.2667 - 0.0312 - 0.2268 2.1928
模型的计算值和通过直线方程的计算值几乎相对, 3.0116 2.0166 - 0.0654 0.0397 3.5778 -
最大相对误差为 3.01 %,而工程上允许的最大误差0.0983 0.1271 0.9308 - 0.0792 - 2.2300
为 5 %,可以满足工程的需要,训练的误差变化曲线 b1 = - 14.5125 13.3840 - 8.2408 - 27.3986
图如图 1。 31.6066 - 21.0393 - 29.3404 - 8.3675
- 7.8951 23.1173 17.1402 4.9465
- 17.0845 22.1728 5.5437 - 2.5192
- 15.9196 - 12.4710 - 19.2250 - 25.5085
w2 = Columns 1 through11
- 2.4009 1.9871 - 1.8179 1.1548 - 2.3514
- 1.7532 - 2.3983 1.2412 1.5596
- 1.6873 0.3428
……
Columns 12 through20
0.9709 - 0.9348 2.3366 0.5785 0.1088 - -
- 0.2822 - 0.4959 - 0.2582 1.3844 图 1 训练误差曲线变化图 ……
从训练的误差曲线变化图我们可以看出,在训b2 = 3.9523 1.2566 3.9179 2.6033 4.5657 -
练过程中,误差值在单调快速下降,当训练次数到达 0.4272 0.6287 4.7930 - 0.4643 - 2.9088
41 次时,达到了设定的目标误差0. 000 000 。5当误差 1.4613 - 0.4531 3.9548 7.1540 - 0.5810
达到设定值时,自动结束训练。 w3 = Columns 1 through11
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Equipment Manufactring Technology,2011 No.6
从上述表格可以清楚直观地看出,这 10 位教授
查图表误差调查研究4 在查图表过程中,由于主观因素带来了极大误差,有
些甚至超出了工程的允许值。对比查图表带来的误
查图表人在查图表过程中,经常会受到主观因差和利用 BP 神经网络计算值,可以清楚的看出前者 素的影响,如查图表过程中,查表人心急、烦躁、兴 远远大于后者。
奋、疲劳等主观因素的影响。调查研究表明,这些因
素给查图表带来极大误差为了研究这些因素造成 。5 结束语
的影响,笔者对 10 位经常查图表的教授,进行查取
齿轮弯曲疲劳强度极限应力值实验在这 10 位教授 。 本文的研究,得到如下结论:工作期间,笔者让这 10 位经常查表查图表值的教 、(1)通过图表中特殊点求出弯曲疲劳强度极限 授查取硬度值为 205 HBS 时,材料品质和热处理质 应力值的直线方程,并且通过求出的直线方程将图 量很高的灰铸铁疲劳极限值。 表中的曲线离散化,得到准确的训练样本。 调查结果如表 2。 (2)建立了 BP 网络模型、编写了完整的 MUT- 表 2 调查研究表 LAB 代码,并且对其进行了训练,最后利用 BP 网络 序号 真实值 6 8 10 7 9 3 2 4 1 5 计算出了精确的弯曲疲劳强度极限应力值 。查表值
(3)通过调查研究的办法得出由于查图表人主 183 179.4 185 169 175 165 176 192 X = 205 186 168 170
观因素的影响而造成的查图表的误差,并且与利用
上述表格中的真实值是通过直线方程 y = 0.57x BP 神经网络计算误差值进行比较 。+ 62.5 计算得到,为了可以直观地看出,由于查表人
主观因素造成的影响,现计算其相对真实值的误差 参考文献:
濮良贵,纪名刚,陈国定,等. 机械设计[M]. 北京:高等教育 [1] 如表 3。
出版社,2006. 表 3 相对误差值表 [2] 郭 晶,孙伟娟. 神经网络理论与 MATLAB7 实现[M]. 北京: 序号 电子工业出版社,2005. 误差值 3 5 2 6 9 10 4 1 7 8 [3] 毕春长,丁予展,等. 基于 BP 神经网络的齿轮计算应力修
1.96% 3.07% 6.15% 2.5 % 3.5 % 6.8 % 5.5 % 1.96 % 6.6 % 正系数计算研究[J]. 机械设计与研究,2000,(3): 26- 29. X = 205 8.7 %
Based on BP Neural Network Gear Bending FatigueLimit Stress Calculation
GAO Yong
( Xi’an ResearchIn stitute of China Coal IndustryT echnology & Engineering Group andC orp,Xi’an 710077,C hina)Abstract : s the gear bendingat gue limit stressc aculaton complcated. Checking gear to the strengthd aesndgn of Afiliiithe geairs a big inconvenience. This paper proposes the ousef B P neural network mapping gear bendfiangtig ue limit stressa pproximation algorithm, calculated to reducei ts size andim prove gear design and strength cheecfficki ency. Its mapping results show that theo fuse thi s methodf or gear bendingfa tigue limit stressi s feasible and efficient, Gear for the design and strength checcokn veniences.
Key words : gear strength; B P network; gear bendingfa tigue limit stress; research
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范文二:材料有限寿命区内任意循环次数的疲劳强度极限
材料有限寿命区内任意循环次数N时的疲劳强度极限
计算公式:σrNN0=σr*=KNσr N其中 σrN:为材料在有限寿命区内N次应力循环的疲劳强度极限。
σr:为持久疲劳极限。
m: 为材料系数。
N0: 循环基数,对于钢材,在弯曲疲劳和拉压疲劳的时候m取6至20,N0=(1至10)*10^6;在初步计算中,钢制零件受弯疲劳
N0=5*10^6;时,中等尺寸零件取m=9,大尺寸零件取m=9, N0=10^7。
N:任意循环次数。
1.下面是常用材料极限强度间的关系: 序号 材料名 拉压疲劳极限 弯曲疲劳极限
≈0.43σb
≈0.45σb 扭转疲劳极限 拉压脉动疲劳极限 弯曲脉动疲劳极限 扭转脉动疲劳极限≈0.25σb ≈0.36σb ≈1.42σ-1l ≈1.42σ-1l
≈1.5σ-1l ≈1.33σ-1 ≈1.35σ-1 ≈1.5τ-1 ≈1.35τ-1 结构钢 铸铁 ≈0.3σb ≈0.225σb 铝合金 ≈σb/6+73.5MPa ≈σb/6+73.5MPa ≈(0.55~0.58)σ-1
结构钢 ≈0.3σb ≈0.43σb ≈0.25σb ≈1.42σ-1l ≈1.33σ-1 ≈1.5τ-1 铸铁 ≈0.225σb ≈0.45σb ≈0.36σb ≈1.42σ-1l ≈1.35σ-1 ≈1.35τ-1 铝合金 ≈σb/6+73.5MPa ≈σb/6+73.5MPa ≈(0.55~0.58)σ-1
≈1.5σ-1l
2.下面是常用工程材料的力学性能 包括抗拉强度极限 屈服强度极限。
范文三:常用螺栓强度极限,屈服极限一览表
常用螺栓强度/屈服极限一览表
性能等级
螺栓型号 应力截面积
工况
受力形式
3.6
4.6
4.8
5.6
5.8
6.8
8.8(D<>
8.8(D>M16)
9.8
10.8
12.9
强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N 强度极限/N 屈服极限/N
静载荷
不控制预紧力
动载荷 M1 0.46 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M2 2.07 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M3 5.03 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M4 8.78 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M5 14.2 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M6 20.1 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M8 36.6 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M10 58 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M12 84.3 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
螺 栓 规 格
动载荷 M14 115 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M16 157 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M18 192 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M20 245 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M22 303 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M24 353 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M27 459 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M30 561 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M33 694 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M36 817 静载荷 控制预紧力 动载荷 静载荷
不控制预紧力
动载荷 M39 976 静载荷 控制预紧力 动载荷
拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力 剪切力 拉力
范文四:不锈钢管强度极限及屈服点
不锈钢管强度极限及屈服点:
()强度极限:强度极限是指材料抵抗外力破坏作用的大能力。即:式中强度极限,公斤,毫米;等于P/F
P-材料破坏时的大外力,公斤;
材料破坏前的横截面积,平方毫米。根据受力情况,强度极限可分为:抗拉强度、抗F-
张强度、抗压强度及抗弯强度。
()屈服点(即屈服极限):材料承受外力到某一程度时,其变形突然增加很大,不锈钢管材料抵抗这时候所加外力的能力叫做屈服点或屈服极限。
a=P/F式中P——材料产生大变形时的外力,公斤;
F-材料破坏前的横截面积,平方毫米;
a一一屈服极限,公斤,毫米。
金属拉伸图的形状,以及决定强度极限和屈服点的位置与不锈钢管的化学成分有关,而主要是由钢中的含碳量来确定的。
强度极限是随钢内含碳量的增加而增大。
屈服点是标志着塑性变形的到来。钢中的含碳量在.l-.%时,屈服点的位置通常是很明显的。
低碳钢和中碳钢的强度极限及屈服点都不高(a=,公斤,毫米,a=,公斤,毫米),焊接起来也比较容易。
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范文五:齿轮接触疲劳强度试验方法
齿轮接触疲劳强度试验方法(GB/T14229-93)
1主题内容与适用范围
本标准规定了测定渐开线圆柱齿轮接触疲劳强度的试验方法,以确定齿轮接触承载能力所需的基础数据。
本标准适用于钢、铸铁制造的渐开线圆柱齿轮由齿面点蚀损伤而失效的试验。其它金属齿轮的接触疲劳强度试验可参照使用。
4试验方法
确定齿轮接触疲劳强度应在齿轮试验机上进行试验齿轮的负荷运转试验。当齿面出现接触疲劳失效或齿面应力循环次数达到规定的循环基数N。而未失效时(以下简称“越出”),试验终止并获得齿面在试验应力下的一个寿命数据。当试验齿轮及试验过程均无异常时,通常将该数据称为 “试验点”。根据不同的试验目的,选择小列不同的试验点的组合,经试
1
验数据的统计处理,确定试验齿轮的接触疲劳特性曲线及接触疲劳极限应力。
4.1常规成组法
常规成组法用于测定试验齿轮的可靠度-应力-寿命曲线(即R-S-N曲线),求出试验齿轮的接触疲劳极限应力。
试验时取4,5个应力级,每个应力级不少于5个试验点(不包括越出点)。最高应力有中的各试验点的齿面应力循环次数不少于1×106。最高应力级与次高应力级的应力间隔为总试验应力范围的40%,50%,随着应力的降低,应力间隔逐渐减少。最低应力级至少有一个试验点越出。
4.2少试验点组合法
少试验点组合法通常用于测定S-N曲线或仅测定极限应力。
试验时试验点总数为7,16个。测定S-N曲线时,应力级为4,10个,每个应力级取1,4个试验点。
测定极限应力时可采用升降法。
采用正交法进行对比试验时,每个对比因素至少有3个试验点。
5试验条件及试验齿轮
5.1齿轮接触疲劳强度试验按下述规定的试验条件和试验齿轮进行(对比试验的研究对象除外),上此可确定试验齿轮的接触疲劳极限应力σHlim。
2
5.1.1试验条件
5.1.1.1试验机
试验应使用功率流封闭式结构的齿轮试验机,试验机的性能校核见表A(补充件)。试验机的中心距一般为90,150mm,试验齿轮线速度为8,16m/s。试验机的精度应不低于试验齿轮所要求的精度,试验机应具有以下基本功能: a.齿轮断齿时自动停机;
b.有保证齿轮良好润滑的循环喷油润滑系统;
c.有润滑油油墨度控制装置,回油温度控制在60?以下;
d.有循环次数记录装置,其记录误差不大于?0.1%。
5.1.1.2润滑油
按ZB J17 003进行润滑油的选择的保养。一般情况下试验机连续运转三个月应进行润滑油的取样检查。
5.1.2试验齿轮
试验齿轮模数的选择应保证在试验中不出现弯曲疲劳断齿,通常取m=3,8mm。螺旋角β=0?,齿数比u=1.2,1.5(小齿轮为主动轮),试验齿轮副材料相同,工作齿宽b,0.05a(中心距,mm),表面粗糙度RZ=2,5μm,精度为GB10095的4,6级,基本齿廓应符合GB1356的规定。
试验齿轮的材料、热处理及加工检测见附录B(补充件)。
5.2齿轮接触疲劳强度试验也可在试验条件和试验齿轮参数与产品齿轮工况和参数一致或相近的条件下进行。
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6接触疲劳失效判据
6.1失效判别方法
齿轮接触疲劳强度试验是以齿面点蚀损伤程度作为接触疲劳失效的判据。判别方法有以下两种:
a.单齿点蚀面积率
RS=AS/ASW??????????(1)
式中:RS——单齿点蚀面积率,%;
AS——试验齿轮单个齿面上点蚀面积之和,mm2;
ASW——试验齿轮单个齿面的工作表面积,mm2。
b.齿轮副点蚀面积率
RT=A1T/A1TW+A2T/A2TW??????????(2)
式中:RT——齿轮副点蚀面积率,%;
A1T——试验齿轮副主动轮全部点蚀面积之和,mm2;
A2T——试验齿轮副被动轮全部点蚀面积之和,mm2;
A1TW——试验齿轮副主动轮各齿工作表面积之和,mm2;
A2TW——试验齿轮副被动轮各齿工作表面积之和,mm2.
6.2失效判别准则
6.2.1非表面硬化齿轮,点蚀一般总是在所有齿面上出现。当试验齿轮副的硬度相等或相近时,它们的点蚀损伤极限为:
RT=2%??????????(3)
当试验齿轮齿轮副点蚀面积率达到式(3)的点蚀损伤极限
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时,即判定该齿面失效。
6.2.2表面硬化齿轮,包括渗碳、渗氮、碳氮共渗、火焰或感应淬火的齿轮,点蚀一般在少数齿上出现。它们的点蚀损伤极限为:
RS=4%????????????(4)
或
RT=0.5%??????????(5)
当试验齿轮点蚀面积率达到式(4)或式(5)的点蚀损伤极限时,即判定该齿面失效。
6.2.3非表面硬化的试验齿轮循环基数N0=5×107。表面硬化的试验齿轮循环基数N0?5×107。当齿面应力循环次数达到循环基数N0,而齿面点蚀损伤速度未达到点蚀损伤极限时,试验停止,判定该试验点越出。
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