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作者：岳立新;吕彦桥;刘加凡;郝志勇;
单位：辽宁工程技术大学机械工程学院;
摘要：我国煤矿资源的需求日益增长，国内外开发的采煤机种类繁多，但最常用的仍是滚筒采煤机。由滚筒采煤机的故障数据分析可知，截割过程中传动系统受力复杂，传动系统中齿轮、齿轮轴和轴承等零件众多，整体组装困难，不易拆卸，且传动件易疲劳破坏，因此截割部的故障多为齿轮传动系统。在采煤机的传动系统中，有70%的故障是由齿轮引起的，现有研究已具体指出，高速区和低速区是截割部的主要失效部位，齿轮、齿轮轴和滚动轴承等传动件是传动系统的主要失效零件。为了应对煤炭行业中的煤矿机械，尤其是截割部件，在复杂负载条件下常发生的机械故障问题，提高其机械可靠性，针对采煤机在实际截割工作中惰轮轴的受力问题，制作销轴传感器来代替惰轮轴进行实际工况的测试，构建惰轮轴载荷测试系统进行数据传输储存，得到了实验测试中惰轮轴的应变信号，基于实验数据对易失效的传动件进行受力分析、仿真对比与受力预测。通过多算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，GA-BP网络有效提高了惰轮轴受力预测的准确性，可为惰轮轴的尺寸设计和可靠性分析提供参考。
关键词：传动件;;惰轮轴;;机器学习;;算法优化
