本发明涉及结构设计，具体为一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法。
背景技术：
1、采煤机滑靴是采煤机工作过程中与地面接触的关键部件，其耐磨性能直接关系到采煤机的工作效率和使用寿命。随着煤炭开采技术的不断发展，采煤机滑靴的材料与结构设计也在不断改进。传统的采煤机滑靴大多采用高强度合金钢材料，并通过表面热处理工艺提高其硬度和耐磨性。然而，这种方法受限于材料本身的特性，难以在长时间高强度的工作环境中保持良好的耐磨性能。同时，近年来仿生学的研究逐渐受到重视。仿生学通过模拟自然界中生物的结构和功能，从而设计出具有优异性能的工程结构。例如，某些生物的鳞片结构展现出极高的耐磨性和自清洁能力，这为采煤机滑靴的设计提供了新的思路。
2、尽管现有技术在采煤机滑靴的耐磨性方面取得了一定的进展，但仍存在一些不足之处。首先，传统的高强度合金钢滑靴在高压和摩擦环境下容易产生疲劳裂纹，进而导致滑靴失效。其次，现有的耐磨设计大多依赖于材料本身的硬度提升，未能充分利用结构优化来提高耐磨性能；此外，在滑靴设计中，缺乏对磨损过程中的热力学行为进行系统研究，从而无法准确预测滑靴的使用寿命和磨损量；
3、在上述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，具体步骤包括：
4、步骤s1：对具有相互重叠的多边形鳞片结构进行观测，以得到多个鳞片的观测数据，提取鳞片观测数据中的横轴长度a、纵轴长度b、顶角角度θ和高度h以作为特征值因素；
5、步骤s2：接收特征值因素，对多个特征值因素中的横轴长度、纵轴长度和高度后进行参数组合设计，并将该参数组合设计结果用于正交试验；
6、步骤s3：获取若干个采煤机滑靴的表面数据，将采煤机滑靴表面中心区域的特定范围长方体作为分析对象试样，随后，对选取的分析对象试样进行建模，且模型中包含参数组合设计结果和表面粗糙度为cra微米的光滑表面，并根据建模结果得到加工出的实体试样；
7、步骤s4：对加工出的若干个实体试样进行磨料磨损试验，并在试验过程中，实时监测试样表面的热力学参数，得到热力学数据集；在试验结束后，采用失重法测量磨损量，得到磨损量数据集；
8、步骤s5：将热力学数据集和磨损量数据集作为步骤s2中正交试验表的输出变量，获取正交试验表中的输出数据并进行极差分析，得到极差分析系数，极差分析系数用于确定选取特征值因素的主次及最优组合；
9、步骤s6：基于步骤s5确定的主次结果，从正交试验表中获取输出数据并进行方差分析，得到方差分析系数，方差分析系数用于验证选取特征值因素对磨损量的显著性程度，得出各因素的显著性结论；
10、步骤s7：获取热力学数据集，并进行分析处理，生成热力学影响指数，结合热力学影响指数和方差分析系数后，构建综合微调模型，综合微调模型用于对特征值因素提供微调策略。
11、进一步地，多边形鳞片结构呈六边形排列；且特征值因素的获取，具体包括：
12、所述横轴长度a为该多边形鳞片结构在水平方向上的最大长度；
13、所述纵轴长度b为该多边形鳞片结构在垂直方向上的最大长度；
14、所述顶角角度θ为该多边形鳞片结构顶点两侧边缘之间的夹角；
15、所述高度h为该多边形鳞片结构从基部到顶端的垂直距离；
16、将提取的特征值因素集{a、b、θ、h}记录在数据表中；
17、根据多个鳞片的观测数据，设定横轴长度a、纵轴长度b和高度h的取值范围依次为：7mm≤a≤10.5mm，35mm≤b≤52.5mm，1.5mm≤h≤2.25mm。
18、进一步地，所述获取正交试验表中的数据并进行极差分析，得到极差分析系数，极差分析系数用于确定选取特征值因素的主次及最优组合，具体包括：
19、将热力学数据集和磨损量数据集输入到步骤s2中使用的正交试验表中；
20、定义横轴长度分别为a1、a2和a3时，对应磨损量的平均值依次为
21、定义纵轴长度分别为b1、b2和b3时，对应磨损量的平均值依次为
22、定义高度分别为h1、h2和h3时，对应磨损量的平均值依次为
23、将横轴长度对应磨损量的极差标记为ra：
24、
25、将纵轴长度对应磨损量的极差标记为ra；
26、
27、将高度对应磨损量的极差标记为rh；
28、
29、将ra、rh、rb进行标准化处理，得到引入权重函数wa、wb、wh；
30、将极差分析系数标记为jc，结合标准化极差值和权重函数，计算极差分析系数jc，计算公式如下：
31、
32、其中，
33、限定jc的有效值域为(0,1)：
34、当jc越趋近于0时，表示选取特征值因素对于磨损量的影响较小，对应组合参数对磨损量影响越小；
35、当jc越趋近于1时，表示当前选取特征值因素对磨损量影响越显著，需要优化这些对应组合参数；
36、根据选取特征值因素的极差值，计算极差分析系数并排名；初步设定ra>rh>rb；
37、根据极差分析系数排名，确定选取特征值因素的主次关系为a＞h＞b；
38、根据极差分析结果，选择磨损量最小、热力学参数最优的组合作为最优组合。
39、进一步地，从正交试验表中获取输出数据并进行方差分析，得到方差分析系数，方差分析系数用于验证选取特征值因素对磨损量的显著性程度，得出各因素的显著性结论，具体包括：
40、定义横轴长度的方差分析系数为fa，计算公式如下：
41、
42、其中，msa为横轴长度的均方值，mse为误差项的均方值；
43、定义纵轴长度的方差分析系数为fb，计算公式如下：
44、
45、其中，msb为纵轴长度的均方值，mse为误差项的均方值；
46、定义高度的方差分析系数为fh，计算公式如下：
47、
48、其中，msh为高度的均方值，mse为误差项的均方值；
49、根据上述计算的fa、fb、fh，结合现有技术中的f分布表，通过查阅f分布表，确定给定显著性水平下的临界值fcritical；
50、确定fa的临界值为fcritical,a，fb的临界值为fcritical,b，fh的临界值为fcritical,h：
51、若则认为对应因素显著；
52、若则认为对应因素不显著。
53、进一步地，定义热力学影响指数为ithermal，计算公式如下：
54、
55、其中，tavg,norm和分别为归一化后的平均温度和平均温度梯度，μ1为正常数项，0.01≤μ1≤0.12，用于避免分子取0的情况，wt和为权重系数，
56、将热力学影响指数ithermal与方差分析系数fa、fb和fh结合，生成综合影响系数icombined：
57、
58、其中，ra、rb、rh和wthermal为权重系数，e为自然底数，μ2为正常数项，0.02≤μ2≤0.56，
59、定义icombined的有效值域为(0，1)，
60、将icombined的有效值域(0，1)依次划分为高等区间(0.7，1)、中等区间(0.4，7]和低等区间(0，0.4]；同时，需要确保横轴长度a、纵轴长度b和高度h在以下对应取值范围内；
61、7mm≤a≤10.5mm，35mm≤b≤52.5mm，1.5mm≤h≤2.25mm。
62、与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过采集和分析生物鳞片结构的观测数据，提取出横轴长度、纵轴长度、顶角角度和高度关键特征值因素，并以此为基础进行参数组合设计；其次，通过正交试验和方差分析，确定选取特征值因素对耐磨性能的影响程度和最优组合；同时，通过实时监测磨料磨损试验过程中的热力学参数，生成热力学数据集，并结合磨损量数据集，进行极差分析和方差分析，验证各因素的显著性；最后，综合热力学影响指数和方差分析系数，构建出综合微调模型，为特征值的优化提供科学的微调策略；相比现有技术，我方发明不仅注重材料硬度的提升，更关注结构优化和热力学行为的研究，从而在多个维度上提升了采煤机滑靴的耐磨性能，具有显著的实用价值和创新意义。
1.一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：所述多边形鳞片结构呈六边形排列；
3.根据权利要求2所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：设定顶角角度的初始基准值为θ＝90°；
4.根据权利要求3所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：所述特定范围，定义如下：
5.根据权利要求4所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：所述热力学参数包括平均温度和平均温度梯度参数，将监测到的热成像图像以及对应的热力学参数实时传输到数据采集系统中，形成热力学数据集；
6.根据权利要求5所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：所述获取正交试验表中的数据并进行极差分析，得到极差分析系数，极差分析系数用于确定选取特征值因素的主次及最优组合，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：从正交试验表中获取输出数据并进行方差分析，得到方差分析系数，方差分析系数用于验证选取特征值因素对磨损量的显著性程度，得出各因素的显著性结论，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种采煤机滑靴仿生耐磨结构设计方法，其特征在于：定义热力学影响指数为ithermal，计算公式如下：
