[發明專利]隨機載荷下齒輪彎曲疲勞時變可靠性分析方法有效
| 申請號： | 202110705897.8 | 申請日： | 2021-06-24 |
| 公開（公告）號： | CN113591340B | 公開（公告）日： | 2023-09-01 |
| 發明（設計）人： | 鄧海龍;于歡;劉行;劉兵;康賀銘;李永平;李明凱 | 申請（專利權）人： | 內蒙古工業大學 |
| 主分類號： | G06F30/23 | 分類號： | G06F30/23;G16C60/00;G16C10/00;G06F111/08;G06F111/10;G06F119/02;G06F119/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 成都時譽知識產權代理事務所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 田高潔 |
| 地址： | 010000 內蒙古自治*** | 國省代碼： | 內蒙古;15 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 隨機 載荷 齒輪 彎曲 疲勞 可靠性分析 方法 | ||
1.隨機載荷下齒輪彎曲疲勞時變可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟S1：基于采樣齒輪隨機載荷譜得到等效變幅載荷譜，執行步驟S2；
步驟S2：獲取等效變幅載荷下疲勞狀態損傷函數，其中，所述等效變幅載荷下疲勞狀態損傷函數用于表示齒輪的狀態，執行步驟S3；
步驟S3：基于所述等效變幅載荷下疲勞損傷狀態函數構建等效變幅載荷下萌生時變可靠性模型，執行步驟S4；
步驟S4：獲取隨機變量雙參數微分方程，其中，所述隨機變量受確定性參數和不確定性參數影響，執行步驟S5；
步驟S5：基于所述隨機變量雙參數微分方程構建等效變幅載荷下擴展時變可靠性模型，執行步驟S6；
步驟S6：整合所述等效變幅載荷下萌生時變可靠性模型和所述等效變幅載荷下擴展時變可靠性模型得到等效變幅載荷下可靠性分析模型，執行步驟S7；
步驟S7：將待測齒輪的加載次數輸入所述等效變幅載荷下可靠性分析模型，輸出可靠度，其中，若可靠度越大，則待測齒輪的可靠性越高，若可靠度越小，則待測齒輪的可靠度性越低；
步驟S2中，獲取所述等效變幅載荷下疲勞狀態函數的方法包括以下步驟：
步驟S21：基于齒輪彎曲疲勞部位的局部應力狀態分析以及齒輪材料特征參數，構建等效變幅載荷下萌生壽命預測模型，其中，通過應力狀態分析可以得到應力集中因子、應力幅值、殘余應力，所述齒輪材料特征參數包括FGA半徑；
步驟S22：將所述等效變幅載荷下萌生壽命預測模型與等效變幅荷載下齒輪加載的循環次數相結合，構建等效變幅加載下萌生累積損傷模型；
步驟S23：通過對所述等效變幅加載下萌生累積損傷模型進行處理，得到等效變幅載荷下疲勞損傷狀態函數；
步驟S4中，獲取所述隨機變量雙參數微分方程的方法為：基于等效變幅載荷下應力及強度變化曲線，考慮確定性因素及不確定性因素對隨機變量的雙重影響，得到雙參數影響指標，建立隨機變量雙參數微分方程，其中，所述雙參數影響指標包括隨機率和穩定率，所述隨機率反映不確定因素的影響，所述穩定率反映確定因素的影響；
所述雙參數微分方程具體為：
式中，X為隨機變量，λ為穩定率，δ為隨機率，n為齒輪的循環次數。
2.根據權利要求1所述的隨機載荷下齒輪彎曲疲勞時變可靠性分析方法，其特征在于，所述等效變幅載荷下萌生壽命預測模型具體為：
式中，Nf為疲勞壽命，RFGA為FGA半徑，R為應力比，Kt為應力集中因子，σr為殘余應力，σa為應力幅值，m、η、α擬合參數。
3.根據權利要求2所述的隨機載荷下齒輪彎曲疲勞時變可靠性分析方法，其特征在于，所述等效變幅加載下萌生累積損傷模型具體為：
式中，ni為應力為σi時的循環加載次數，Nfi為應力為σi時的疲勞壽命，De(ni)為應力為σi時循環ni次后的損傷量。
4.根據權利要求3所述的隨機載荷下齒輪彎曲疲勞時變可靠性分析方法，其特征在于，所述等效變幅加載下疲勞損傷狀態函數具體為：
當G(n)＞0時，表示齒輪處于安全狀態，當G(n)＜0時，表示齒輪處于失效狀態，當G(n)＝0時，表示齒輪處于為極限值。
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