摘要：为有效解决螺栓松动故障检测不方便的问题，研究了法兰螺栓结合面间隙与螺栓松动的关系，设计了一种能通过法兰间隙微小变化实现监测螺栓松动的螺栓松动试验台。该平台拆装便捷、结构简单，且能够实时反映螺栓松动状态。平台硬件部分主要由磁场传感器、螺栓自动化松紧机构构成；软件部分基于LabVIEW平台自主设计。建立了法兰螺栓连接有限元模型，得到不同连接状态下螺栓结合面松动间隙演变规律。利用搭建的试验平台开展螺栓在不同松动程度、不同连接状况下的试验，并与仿真结果作对比。结果表明：试验结果与有限元分析结果相差小于5%，证明了通过结合面间隙实现螺栓松动监测具有可行性和可靠性，为螺栓的松动监测开辟了新的方法和途径。
关键词：螺栓,结合面,试验平台,传感器,自动化松紧机构
0引言
螺栓因其易加工、可靠性高、承载高等优点被广泛用于各种连接结构，大量应用在土木、航空航天等领域[1]。但在服役时由于受到动态载荷、腐蚀等因素的影响，螺栓容易发生松动甚至折断。研究表明，70%-90%的机械设备失效与螺栓连接部分有直接关系[2]。螺栓松动引发机器故障或损坏，造成经济损失甚至人员伤亡。因此，面向螺栓结构进行监测研究，对降低工程损失和减少安全事故的发生具有十分重要的价值。在此背景下，国内外许多学者对螺栓松动检测进行了大量研究。目前的螺栓检测方法中，有压电阻抗法、导波法、振动法、人工智能法等。其中，压电阻抗法根据压电材料与机械结构独特的耦合特性，当螺栓结构发生变化时机械阻抗会变化，导致压电阻抗的变化，实现检测螺栓动[3-5]。导波法采用超声波为检测波，通过螺栓结构携带反映结构特征的信号，实现螺栓松动检测[6-9]。振动法是采用振动的方式提取螺栓振动前后结构的特性频率、功率谱等变化，判断松动与否[10-12]。人工智能法则是利用人工智能技术结合压电阻抗法、导波法、振动法，通过提取反应螺栓松动的物理参数，对螺栓松动进行识别与量化[13-15]。
但是，目前国内外螺栓松动的检测方法都存在一些缺陷，不足以对螺栓松动进行效果显著的检测。压电阻抗法存在成本高，受环境影响大的问题；导波法必须依靠介质，无法在真空中传播；振动法使用环境受限，并且检测精度较低；人工智能法分析复杂，且技术不够完善，实际应用少。因此，针对当前螺栓松动难以检测的问题，本文以法兰螺栓为研究对象，提出了新的螺栓松动检测研究方法，开展了基于螺栓结合面间隙演变规律的松动监测的研究，并进行了螺栓松动试验，验证了该方法的可行性与可靠性，对解决螺栓松动的实际工程应用问题具有重大意义。
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/ligonglunwen/80684.html
