一、H_(22)Ⅲ压缩机曲轴的修复（论文文献综述）
兰洪强,蒲继平,叶桦,吴巧,高兴,邢超,杨亮[1]（2019）在《变频电机驱动往复压缩机适应性分析》文中研究表明目前,在天然气增压过程中对变频电机驱动往复压缩机组存在较大的争议,为了研究往复压缩机在变转速情况下的适应性,从压缩机本体、变频电机、标准规范三个方面,分析了转速变化对压缩机本体、驱动机的影响。分析得出:在满足流量调节的要求下,变转速调节流量是一种被动调节流量方式,同时需要从多方面进行匹配;变转速对压缩机本体及上下游管网要求也较高;变转速对往复压缩机的反向角也存在影响。分析结果可为类似工程选取变频电机驱动往复压缩机的实际应用提供参考。
张华[2]（2015）在《基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究》文中研究说明本课题“基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究”来源于金昌化学工业集团有限公司工程项目——往复式压缩机进出气阀故障诊断系统开发。以企业目前运行的6M25往复式压缩机为研究对象，充分调研现场情况。根据设备的运行数据和现场故障诊断的经验，分析气阀故障与热力参数的变化的关系。本文主要通过研究BP算法的理论基础，分析BP神经网络算法的原理，并系统研究了BP神经网络在解决机械故障诊断问题的优势，首次提出将Levenberg-Marquardt学习算法优化的BP神经网络运用到6M25往复式压缩机气阀故障诊断。并以6M25-185/314氢氮气压缩机的6级压差和6级温差作为网络的输入向量，详细地分析了三层LM-BP神经网络的结构、网络参数、训练模式的选择对诊断结果的影响。最后建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本，30组数据作为网络检测样本进行故障诊断，在Matlab运行环境中实现往复式压缩机气阀故障诊断问题。仿真结果表明，LM-BP神经网络的故障诊断结果与实测值具有良好的一致性，相比于变梯度BP神经网络和RBF（Radical Basis Function）神经网络诊断更快速稳定。利用Matlab软件平台设计的基于LM-BP神经网络的往复式压缩机气阀故障诊断系统，通过方便简洁的GUI用户界面，以数据及图像的方式显示出诊断结果，模型简单便于在工程实际中应用。
李连生,唐斌,王乐[3]（2011）在《往复压缩机曲轴变工况条件下有限元分析》文中认为在往复天然气压缩机工作过程热力和动力计算的基础上,本文利用有限元法对压缩机的曲轴进行了应力分析与模态分析。以某天然气压缩机为对象进行了三维建模,在变工况的运行条件下研究了曲轴的应力和变形状态,数值分析了曲轴在交变载荷下的静强度和疲劳强度,指出其运行的危险边界工况,并对曲轴进行了模态分析,得到了自由振动模态振型与频率,在变转速的条件下,激振力频率有效避开固有频率。本文的研究结果可为同类压缩机曲轴的设计提供参考。
刘超锋[4]（2010）在《压缩机传动零部件表面损伤的覆层修复》文中进行了进一步梳理压缩机的金属传动部件表面是可以处理的,磨损和腐蚀损伤的修复是受到业界关注的课题。曲轴表面损伤可以选择热喷涂技术修理,也可以采取激光合金化技术、工业修补剂修补。
刘伟[5]（2010）在《基于模糊耦合度的复杂产品多性能设计方法及其应用》文中认为复杂产品通常涵盖了多学科多领域知识,产品性能在多物理场中呈现复杂的耦合变化状态,这种复杂耦合因素导致设计中存在大量的迭代。分析复杂产品多性能耦合度、研究复杂产品多性能设计方法已成为产品设计中被关注的一个热点问题。论文研究了复杂产品多性能模糊耦合度理论和方法,系统地分析了复杂产品多性能耦合机制、模糊耦合度求解方法、模糊耦合度排序、多性能设计重组与协同求解等关键技术,根据研究成果进行了原型系统的开发,并应用到有关科研项目与工程项目中。全文的组织结构如下:第一章主要介绍了产品多性能设计中的若干关键技术,介绍了这些技术的研究历史及应用发展现状。讨论了目前存在的问题,给出了产品多性能设计方法的研究意义与研究内容。第二章研究了产品多性能设计中迭代产生的原因,并将其归结为与设计参数相关的模糊耦合度和与基于客观因素相关的模糊耦合度。采用关联矩阵描述产品多性能与设计参数的映射关系,引入质量功能配置技术研究关联矩阵的求解方法,通过建立映射规则分析关联矩阵到基于参数的模糊耦合度的映射规则。结合与客观因素相关的多性能模糊耦合度,最终求解产品多性能的整体模糊耦合度。最后对产品多性能模糊耦合度进行了详细的分类。第三章研究了基于遗传算法的多性能模糊耦合度排序。针对排序结果不能完全满足设计要求的不足,提出了基于λ-截集扩展法的产品多性能模糊耦合度聚类分析,实现了原始多性能模糊设计结构矩阵到强、弱耦合性能模糊设计结构矩阵的聚类,为设计人员提供了更详细的设计信息。针对多性能设计中的迭代耦合环,分析了以信息输入输出为依据的多性能解耦操作。多性能模糊耦合度的排序、聚类分析与解耦操作减少了设计迭代,提高了设计效率。第四章研究了基于模糊耦合度的多性能协同求解技术,主要分析了多性能协同设计模型、多性能模糊耦合度到协同设计模型的转换以及基于满意度的多性能目标构造方法,最后探讨了多性能耦合设计参数的协同求解方法。第五章介绍了产品多性能设计平台结构框架,阐述了设计平台的核心功能模块和相关开发技术。以汽车底盘多性能设计和压缩机多性能设计作为应用实例。第六章总结了论文的主要研究内容和研究成果,指出了需要改善的地方和今后研究工作的方向。
刘林,陈爱中[6]（2009）在《往复式压缩机曲轴的修复》文中进行了进一步梳理
刘林,陈爱中[7]（2009）在《大型往复式压缩机曲轴的修复》文中认为
贺运初,潘树林,胡祖汉[8]（2007）在《大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复》文中研究表明阐述了激光熔覆技术的原理与特点,介绍了应用激光熔覆技术修复大型往复压缩机曲轴曲柄销表面裂纹的简要过程及该曲轴修复后的运行情况。实践证明,激光熔覆技术具有覆层缺陷率低、组织细密、性能优异、与基体结合牢固及在加工过程中对基体的热影响极小、工件变形小等优点。
贺运初,潘树林,戴新西,胡祖汉[9]（2007）在《曲轴主轴颈与曲柄销间平行度的精确检测》文中研究指明简要介绍了曲轴主轴颈与曲柄销间平行度误差精确检测方法的技术原理以及检测工具的结构组成、检测程序和应用效果。
贺运初,潘树林,胡祖汉[10]（2007）在《大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复》文中研究说明阐述了激光熔覆技术的原理与特点,介绍了应用激光熔覆技术修复大型往复压缩机曲轴之曲柄销表面裂纹的简要过程,以及该曲轴在裂纹修复后的运行情况。
二、H_(22)Ⅲ压缩机曲轴的修复（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、H_(22)Ⅲ压缩机曲轴的修复（论文提纲范文）
（1）变频电机驱动往复压缩机适应性分析（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 转速变化对流量适应性的影响 |
| 1.1 流量适应性 |
| 1.2 转速变化对反向角的影响 |
| 2 转速变化对驱动电机的影响 |
| 3 标准规范对变转速驱动往复机的规定 |
| 4 结论 |
（2）基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 往复式压缩机气阀故障诊断技术的发展 |
| 1.2.1 机械故障诊断发展过程 |
| 1.2.2 往复式压缩机气阀故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 基于神经网络的气阀故障诊断研究现状 |
| 1.2.4 LM-BP 神经网络气阀故障诊断过程 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 6M_(25)往复式压缩机气阀故障机理分析 |
| 2.1 6M_(25)往复式压缩机的组成及工艺参数 |
| 2.1.1 6M_(25)往复式压缩机的组成 |
| 2.1.2 6M_(25)往复式压缩机工艺参数 |
| 2.2 6M_(25)压缩机气阀的组成及工作原理 |
| 2.2.1 6M_(25)往复式压缩机气阀的组成及形式 |
| 2.2.3 6M_(25)往复式压缩机气阀的工作原理 |
| 2.3 6M_(25)往复式压缩机气阀故障原因及影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于 LM-BP 神经网络的气阀故障诊断方法 |
| 3.1 神经网络模型 |
| 3.1.1 神经元模型 |
| 3.1.2 神经元的传输函数 |
| 3.2 BP 神经网络 |
| 3.2.1 BP 神经网络模型 |
| 3.2.2 LM 算法改进的 BP 神经网络 |
| 3.2.3 LM-BP 网络算法步骤 |
| 3.3 基于 LM-BP 神经网络的气阀故障诊断模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 6M_(25)往复式压缩机气阀故障诊断及系统设计 |
| 4.1 6M_(25)往复式压缩机故障诊断 |
| 4.1.1 6M_(25)往复式压缩机气阀故障特征数据采集 |
| 4.1.2 LM-BP 神经网络的训练 |
| 4.1.3 6M_(25)气阀故障诊断过程及结果 |
| 4.1.4 6M_(25)气阀故障诊断方法比较 |
| 4.2 基于 MATLAB/GUI 气阀故障故障诊断系统开发 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 研究的不足 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）往复压缩机曲轴变工况条件下有限元分析（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 曲轴的有限元分析 |
| 2.1 动力计算 |
| 2.2 有限元分析 |
| (1) 连杆力 |
| (2) 旋转惯性力 |
| (3) 约束条件 |
| 3 有限元分析结果及讨论 |
| 3.1 强度分析 |
| 3.2 曲轴模态分析 |
| 4 结语 |
（4）压缩机传动零部件表面损伤的覆层修复（论文提纲范文）
| 一、压缩机传动零部件的覆层修复方法 |
| 二、传动部件的覆层修复方法的评价 |
| 三、结语 |
（5）基于模糊耦合度的复杂产品多性能设计方法及其应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 产品多性能设计研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容和组成结构 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容和章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基于模糊设计结构矩阵的产品多性能耦合度获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 产品多性能模糊耦合度的表达 |
| 2.3 产品多性能模糊耦合度的获取方法 |
| 2.3.1 基于关联矩阵的产品性能与设计参数关系形式化表述 |
| 2.3.2 基于质量功能配置技术的产品多性能关联矩阵分析 |
| 2.3.3 产品多性能关联矩阵到模糊耦合度的映射 |
| 2.4 产品多性能耦合度分类 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 基于遗传算法的产品多性能模糊耦合度排序与聚类分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 产品多性能模糊耦合度排序算法 |
| 3.2.1 算法主要思想 |
| 3.2.2 排序结果分析 |
| 3.3 基于λ-截集扩展法的多性能模糊耦合度聚类分析 |
| 3.3.1 λ-截集扩展法及其多性能模糊耦合度聚类 |
| 3.3.2 模糊耦合度聚类结果修正与解耦操作分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于模糊耦合度的产品多性能协同求解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 产品多性能模糊耦合度到协同设计模型的映射 |
| 4.3 基于并行协同方法的产品多性能求解 |
| 4.3.1 产品多性能设计目标获取 |
| 4.3.2 产品多性能设计参数求解 |
| 4.4 应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 产品多性能设计平台及其工程应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 产品多性能设计系统 |
| 5.2.1 系统架构 |
| 5.2.2 产品多性能模糊耦合度求解模块 |
| 5.2.3 产品多性能模糊耦合度排序模块 |
| 5.2.4 产品多性能协同求解模块 |
| 5.2.5 仿真与可视化模块 |
| 5.3 汽车底盘多性能设计 |
| 5.4 压缩机多性能设计 |
| 5.4.1 压缩机主要性能及其耦合状态 |
| 5.4.2 压缩机多性能设计结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和完成的学术论文 |
| 作者简历 |
（6）往复式压缩机曲轴的修复（论文提纲范文）
| 0 前言 |
| 1 压缩机曲轴结构及基本参数 |
| 2 6D32型压缩机曲轴的修复 |
| 3 H22III型压缩机曲轴的修复 |
| 4 曲轴修复经验 |
| (1) 简单维修。 |
| (2) 轴颈磨细修复。 |
| (3) 激光熔覆修复。 |
| (4) 低温镀铁修复。 |
（8）大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复（论文提纲范文）
| 1 曲轴裂纹修复方法的选择 |
| 2 曲轴裂纹的修复过程 |
| 3 修复后的运行情况 |
| 4 结语 |
（10）大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复（论文提纲范文）
| 1 曲轴裂纹修复方法的选择 |
| 2 曲轴裂纹修复的过程 |
| 3 所修复曲轴的运行情况 |
| 4 结束语 |
四、H_(22)Ⅲ压缩机曲轴的修复（论文参考文献）
- [1]变频电机驱动往复压缩机适应性分析[J]. 兰洪强,蒲继平,叶桦,吴巧,高兴,邢超,杨亮. 天然气与石油, 2019(06)
- [2]基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究[D]. 张华. 东华大学, 2015(12)
- [3]往复压缩机曲轴变工况条件下有限元分析[J]. 李连生,唐斌,王乐. 流体机械, 2011(12)
- [4]压缩机传动零部件表面损伤的覆层修复[J]. 刘超锋. 通用机械, 2010(03)
- [5]基于模糊耦合度的复杂产品多性能设计方法及其应用[D]. 刘伟. 浙江大学, 2010(04)
- [6]往复式压缩机曲轴的修复[J]. 刘林,陈爱中. 小氮肥, 2009(05)
- [7]大型往复式压缩机曲轴的修复[J]. 刘林,陈爱中. 中氮肥, 2009(02)
- [8]大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复[J]. 贺运初,潘树林,胡祖汉. 化肥工业, 2007(05)
- [9]曲轴主轴颈与曲柄销间平行度的精确检测[J]. 贺运初,潘树林,戴新西,胡祖汉. 中氮肥, 2007(05)
- [10]大型往复压缩机曲轴裂纹的激光熔覆修复[J]. 贺运初,潘树林,胡祖汉. 石油化工设备技术, 2007(01)