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基于灰色系统的塔式起重机疲劳寿命预测方法研究

陶炎文 贺利乐 张宏伟 王兴路

陶炎文, 贺利乐, 张宏伟, 王兴路. 基于灰色系统的塔式起重机疲劳寿命预测方法研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(8): 1236-1240.
引用本文: 陶炎文, 贺利乐, 张宏伟, 王兴路. 基于灰色系统的塔式起重机疲劳寿命预测方法研究[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(8): 1236-1240.
Tao Yan-wen, He Lile, Zhang Hong-wei, Wang Xing-lu. Research on the Prediction of Fatigue Life of Tower Crane Based on Gray System[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(8): 1236-1240.
Citation: Tao Yan-wen, He Lile, Zhang Hong-wei, Wang Xing-lu. Research on the Prediction of Fatigue Life of Tower Crane Based on Gray System[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(8): 1236-1240.

基于灰色系统的塔式起重机疲劳寿命预测方法研究

详细信息
    作者简介:

    陶炎文(1985-),硕士研究生,研究方向为工程机械智能化技术及应用和工程机械动力学,tyw-85@163.com,贺利乐(联系人),博士,教授,helile2004@yahoo.com.cn

    陶炎文(1985-),硕士研究生,研究方向为工程机械智能化技术及应用和工程机械动力学,tyw-85@163.com,贺利乐(联系人),博士,教授,helile2004@yahoo.com.cn

Research on the Prediction of Fatigue Life of Tower Crane Based on Gray System

  • 摘要: 由于塔机的疲劳寿命有很多不确定性因素的影响,笔者采用灰色系统模型进行塔机的疲劳寿命预测。运用GM(1,1)模型和GM(1,1)幂模型对QTZ630塔机起重臂实际工况载荷谱下的疲劳寿命进行预测,结果表明:传统的Miner方法预测误差达为43.7%;采用线性灰色GM(1,1)模型预测误差降到25.2%;而采用非线性灰色GM(1,1)幂模型预测误差降到23.2%。基于灰色预测的结果均偏向安全。说明灰色预测为塔机的疲劳寿命预测提供了一种途径,并具有较高的预测精度和可靠性,在塔机疲劳寿命预测领域有一定的应用前景。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-30
  • 刊出日期:  2015-06-10

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