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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
本篇论文共
99
页,
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。
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