Улучшение обнаружения и диагностики неисправностей коробки передач за счет интеграции инновационного метода анализа контакта зубьев шестерёнок с обучением нейронной сети

Задачи

Ожидаемые результаты

1. Разработка новых методов анализа контакта зубьев для различных типов шестерёнок.

Формулируя новые уравнения контакта поверхности зуба посредством уточненной параметризации, этот подход обеспечивает значительную поддержку для оценки поведения контакта. Эта методология умело решает тонкости трехмерных геометрических задач несопряженного контакта, способствуя точному определению контактного давления, ошибки передачи и пути контакта при различных смещениях.

2. Внедрение нового метода ТСА для определения эффективной модификации поверхности зубов в различных случаях смещения.

 Ожидается, что внедрение нового метода TCA приведет к оптимизированной модификации поверхности зуба, улучшая характеристики контакта в различных случаях смещения. Ожидается, что результаты, включая количественную оценку контактного давления, ошибки передачи и пути контакта, продемонстрируют универсальность и надежность метода.

3. Обучение нейронной сети для обнаружения неисправностей.

 В контексте смещения контакта зубчатых колес ожидаемые результаты включают разработку надежной модели, способной эффективно обнаруживать и классифицировать смещения в зубчатых системах. Ожидается, что нейронная сеть продемонстрирует повышенную чувствительность к изменениям, указывающим на несоосность контактов, что станет ценным инструментом для упреждающего обнаружения неисправностей в узлах зубчатых передач. Показатели производительности, включая точность и точность, подтвердят способность сети распознавать закономерности смещения, способствуя повышению надежности и технического обслуживания зубчатых передач.

4. Интеграция нового метода TCA с нейронными сетями.

Ожидается, что интеграция инновационного метода анализа контакта зубьев шестерни с обучением нейронной сети значительно расширит возможности обнаружения неисправностей коробки передач. Ожидается, что использование наборов данных нового метода TCA в качестве основы для моделей машинного обучения позволит улучшить их способность классифицировать неисправности зубчатых передач. Такое сближение метода анализа контакта зубьев с машинным обучением призвано повысить надежность и точность диагностики неисправностей зубчатых передач.

— за весь период реализации проекта успешные результаты будут опубликованы в не менее 2 (двух) статей, индексируемых в SCIE Web of Science Q1-Q3 по импакт-фактору или c процентилем по CiteScore в Scopus не менее 65 (шестидесяти пяти);