基于MFC-ANNs的采煤机截割部齿轮分析

摘要：

为对采煤机截割部齿轮进行创新设计与研究,建立了采煤机摇臂系统的刚柔耦合虚拟样机模型,研究其齿轮系统热平衡过程,确定温度载荷和边界条件,加载动力学仿真软件Adams输出的不同工况的载荷文件.应用有限元软件Ansys对齿轮进行了温度-结构耦合分析,得到了齿轮的温度场及结构场云图.将多场耦合(MFC)与神经网络(ANNs)技术结合,即采用MFC-ANNs技术,可以预测齿轮可靠工作时采煤机的运动学参数,误差仅为5.653 8×10-6,为齿轮类零件的设计与优化提供了明确的量化依据,可有效提高该类零件工作的可靠性,对采煤机实际生产具有指导意义.

关键词：采煤机、截割部、齿轮、多场耦合、神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TD421.6(矿山机械)

资助基金：国家科技支撑项目2007BAF12B01,中国煤炭工业科技计划项目MTKJ2009-264资助.The project supported by the National Science and Technology Support ProjectNo.2007BAF12B01,and the China's Coal Industry Science and Technology Plan ProjectsNo.MTKJ2009-264.

在线出版日期：2017-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1264-1270