基于BP神经网络的齿爬式升船机横导向装置结构损伤识别*

为了准确有效地实现齿爬式升船机横导向装置的损伤识别，提出以固有频率变化率、应力、位移作为输入特征参数，由损伤结构分类器、损伤位置分类器、损伤程度分类器构成的结构损伤识别模型。以向家坝升船机横导向装置为例，对18种损伤状态下的横导向装置进行模态分析和静力学分析，得到1 646组训练样本和100组测试样本，分别采用BP神经网络、支持向量机和贝叶斯算法进行结构损伤识别模型的训练与识别准确率测试。结果表明：基于BP神经网络算法的横导向装置结构损伤识别模型对损伤结构、损伤位置、损伤程度的识别准确率分别为93%、90%和91%，比基于支持向量机、贝叶斯算法的识别准确率分别平均提高7%、13%，该模型能够有效准确地对横导向装置进行损伤识别。     

200米级齿爬式升船机安装过程中承船厢结构及驱动系统变形仿真

齿爬式升船机承船厢驱动系统需要在承船厢加载条件下进行精确定位、安装,并在空厢工况下承船厢结构变形量满足施工规范要求。考虑主纵梁、安全横梁、驱动横梁、卧倒门、小齿轮托架机构、同步轴系统等,建立200米级齿爬式升船机承船厢及驱动系统的有限元模型,分析安装过程中承船厢底部支承、承船厢悬吊(4. 7 m水深)以及承船厢悬吊(空厢) 3种工况下的承船厢结构与驱动系统安装位置的变形,并提出优化建议。结果表明:安装过程中承船厢主体结构的挠度变化值均在允许范围内,内外侧主减速器底座存在高度差,同步轴Ⅲ两端变形差异较大,同步轴Ⅳ末端靠近承船厢中心的部分变形较大。建议将内侧主减速器底座抬高5. 16 mm,同步轴Ⅲ靠近承船厢中心的锥齿轮箱安装底座抬高10. 49 mm,离同步轴Ⅳ末端最近的固定自调心轴承底座和锥齿轮箱底座抬高24. 32 mm。