高速动车齿轮传动系统服役性能演化研究

Gear transmission system is one of the key components in high-speed bogie. Affected by the time-varying mesh stiffness, damping characteristics, backlash, transmission error, as well as, the external complex excitation, it is easy to cause fatigue failure, which threatens the safety of locomotives. Combination of fatigue and vibration analysis is proposed to study the fatigue failure mechanism and dynamic performance evolution of the gear transmission system under complex excitation conditions. The dynamic contact process of gear meshing is analyzed to study the fatigue crack propagation in different parts of tooth. Considering the damping and friction, the nonlinear dynamic model is established. The influence of crack propagation on the bifurcation mechanism and vibration characteristics of the gear transmission system is analyzed. The relationship between microscopic mechanism and macroscopic representation is studied to obtain the evolution model. All the correctness of the theoretical research is verified by the experiments. The research findings of this project will provide support for the running safety of high-speed train.

齿轮传动系统是高速动车传递牵引动力的关键运动部件，受时变啮合刚度、阻尼特性、齿侧间隙、传递误差等非线性因素以及行车过程中电机谐波转矩、轮轨随机激励的影响，极易产生疲劳破坏，严重影响高速动车的行车安全。本项目提出结合振动和疲劳分析理论研究服役性能演化的学术思想，发展振动疲劳失效分析方法，开展复杂激励环境下齿轮传动系统疲劳失效机理及其服役性能演化规律研究。基于齿轮啮合的动态接触分析，研究齿面、齿根等不同部位疲劳裂纹扩展问题；建立时变阻尼和齿面摩擦力模型，考虑疲劳裂纹对啮合刚度、重合度、传递误差的影响，研究裂纹扩展过程对齿轮传动系统分岔机理及振动特性的影响；考虑微观故障扩展机理与宏观动力学表征间映射关系，建立描述齿轮传动系统的服役性能演化规律的演化模型，实验验证理论研究的正确性，为高铁的安全运行提供重要的技术支撑。

齿轮传动系统是高速动车传递牵引动力的关键运动部件，其运行状态和服役性能直接影响行车安全。本项目从故障产生原因、发展过程、状态识别三个层面，初步建立了基于微观失效机理和宏观动力学表征的研究框架，主要内容和结论包括：(1)本构模型方面，在粘塑性和晶体塑性框架下分别提出了基于分数阶的统一粘塑性循环本构模型和多晶循环本构模型，阐释了材料疲劳失效的宏、微观机制。(2)损伤演化方面，通过多种检测手段对齿轮箱的微观组织、力学性能进行了系统分析，基于同步辐射和原位拉伸研究了齿轮箱材料在交变应力作用下疲劳裂纹的萌生与扩展机制。(3)工艺改进方面，提出一种采用超声波辅助激光熔化沉积工艺制备铝硅合金的方法，研究了工艺参数对铝硅合金沉积试样宏观形貌及致密度的影响规律和铝硅合金激光增材制备过程中的气孔形成机制以及重熔工艺及超声振动作用对气孔的去除机理。(4)振动机理方面，考虑转子-齿轮-轮对耦合因素影响，建立了传动系统多自由度非线性动力学模型，分析了齿轮、轴承、轮对等部件在单点局部缺陷影响下系统的响应变化特征及振动传递规律特性。(5)故障特征提取方面，针对齿轮传动系统中故障特征微弱，易被背景噪声淹没的问题，提出了一种基于多目标优化的小波滤波方法，根据故障信号的冲击性和循环平稳性分别设计独立的目标函数用于估计最优滤波频带，实现了强干扰下重复性故障冲击的特征提取。(6)性能评估与寿命预测方面，提出了一种基于隐条件随机场模型的服役性能退化过程的在线评估方法，设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络的诊断模型，通过深度神经网络自动提取轴承状态特征，弥补了传统方法需要人工干预的不足，实现了端到端的故障智能诊断与剩余寿命预测。(7)实验条件建设方面，研制了高速列车单轴滚振实验台，承担了标动CR400BF-0305关键部件服役性能跟踪试验。得到的相关结果有助于构建通过动力学行为识别系统状态的技术体系，为高速动车组安全运营提供有力保障。