基于巴克豪森效应预测烧伤齿轮显微组织的变化

摘要：

齿轮是机械传动的关键零部件,齿轮的磨削烧伤会影响其传动的稳定性和疲劳寿命.通过材料中马氏体含量的变化判定齿轮的烧伤程度,利用磁巴克豪森噪声检测装置对激光模拟烧伤齿轮进行测试,采集烧伤齿面的巴克豪森噪声信号;通过巴克豪森噪声信号的包络与切向磁场的关系曲线提取特征值(包括峰值,峰值位置,半峰宽),利用自适应模糊神经网络进行训练,建立材料马氏体含量的预测模型.试验结果表明,该方法具有检测和表征微观金相组织中马氏体深度的能力,同时可以避免激励频率对巴克豪森噪声信号输出的影响.通过拟合优度参数R2=0.9641和均方根误差RMSE=16.9817进一步验证了自适应模糊神经网络模型具有较高的准确性,可用于预测齿轮烧伤的程度.

关键词：巴克豪森效应、自适应模糊神经网络、齿轮烧伤、微观组织

所属期刊栏目：41

分类号：TH878;TG115.28

资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项资助项目2013YQ590395

在线出版日期：2019-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：38-43