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全寿命周期内风电齿轮箱响应规律分析及齿轮优化研究

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全寿命周期内风电齿轮箱响应规律分析及齿轮优化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
    1.2 风电齿轮箱动态特性的国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 齿轮修形方式的国内外研究现状第13-16页
        1.3.1 国外研究现状第13-14页
        1.3.2 国内研究现状第14-16页
    1.4 论文研究的主要内容及框架结构第16-18页
第2章 风电齿轮箱传动原理及系统静力学分析第18-35页
    2.1 引言第18页
    2.2 风电齿轮箱基本结构及传动原理第18-20页
    2.3 风电齿轮箱模型的建立第20-25页
    2.4 风电齿轮箱传动系统静力学分析第25-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 全寿命周期内风电齿轮箱的动态特性第35-54页
    3.1 引言第35页
    3.2 风电齿轮箱动力学理论模型及响应求解第35-38页
        3.2.1 齿轮箱动力学理论模型第35-36页
        3.2.2 系统振动响应求解第36-38页
    3.3 风电齿轮箱系统激励分析第38-47页
        3.3.1 外部激励第38-40页
        3.3.2 内部激励第40-47页
    3.4 风电齿轮箱动态特性分析第47-53页
        3.4.1 齿轮箱模态分析第47-48页
        3.4.2 齿轮箱动态响应分析第48-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第4章 基于神经网络遗传算法的风电齿轮箱动态响应优化第54-82页
    4.1 引言第54页
    4.2 风电齿轮箱各齿轮副宏观参数优化第54-57页
    4.3 风电齿轮箱各齿轮副微观修形优化第57-60页
        4.3.1 齿向修形理论第57-58页
        4.3.2 齿廓修形理论第58-60页
        4.3.3 初算齿轮微观修形量第60页
    4.4 基于神经网络遗传算法的齿轮修形优化设计第60-61页
    4.5 神经网络齿轮传动误差预测模型第61-68页
        4.5.1 BP神经网络数学模型第61-62页
        4.5.2 BP神经网络学习算法第62-63页
        4.5.3 训练样本的采集与处理第63-65页
        4.5.4 BP神经网络预测模型的建立与训练第65-67页
        4.5.5 预测结果分析第67-68页
    4.6 基于遗传算法的齿轮修形寻优第68-72页
        4.6.1 遗传算法基本概念第68页
        4.6.2 遗传算法流程第68-70页
        4.6.3 各齿轮副修形优化收敛过程第70-72页
    4.7 齿轮优化前后系统动态特性分析第72-81页
        4.7.1 传动误差优化对比第72-73页
        4.7.2 齿面载荷优化对比第73-75页
        4.7.3 箱体振动响应优化对比第75-81页
    4.8 本章小结第81-82页
第5章 风电齿轮箱辐射噪声分析第82-91页
    5.1 引言第82页
    5.2 风电齿轮箱辐射噪声分析模型第82-85页
    5.3 齿轮优化前后风电齿轮箱辐射噪声对比第85-90页
    5.4 本章小结第90-91页
第6章 总结与展望第91-93页
    6.1 总结第91-92页
    6.2 展望第92-93页
参考文献第93-98页
致谢第98-99页
附录 :攻读硕士学位期间发表的学术论文及成果第99页

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