掘进机是巷道掘进、煤岩开采过程中的主要设备之一,其工作的可靠性至关重要。本文从掘进机动态可靠性出发,开展了如下研究工作。采用MATLAB与EXCEL编制了掘进机截割头辅助设计软件,解决了截割头参数化建模及切削面积、方正率计算等问题且可生成切削图、截齿排列及截割性能曲线图并可为掘进机动态可靠性分析提供载荷文本。通过对比多组设计方案的截割性能,可找到截割头的最优设计方案。基于虚拟样机技术建立了掘进机刚柔耦合模型,对不同工况载荷下的模型进行动态仿真并得到关键零件的应力信息,构建了关键零件应力与可靠度之间的隶属函数,以各工况参数及相应的可靠度作为掘进机关键零件可靠度神经网络的训练样本,提出了一种将人工神经网络与虚拟样机技术相结合分析零件可靠性的新方法,实现了新工况下掘进机的动态可靠性预测及最优横摆速度的获取。解决了单纯应用神经网络样本难获取以及单纯应用虚拟样机技术仿真工作量大、时间长等问题。采用MATLAB与EXCEL编制了行星齿轮强度校核软件,以掘进机动力学仿真结果中相应齿轮的接触法向力作为软件的输入,通过软件计算可实现齿轮齿面接触应力及齿根弯曲应力的校核,弥补了传统分析中齿轮受力无法确定以及采用有限元软件无法求解齿根弯曲应力、求解接触应力时间过长的不足。这些关键技术的研究为采掘机械的动态可靠性设计、性能优化提供了一种新的思路和方法,具有重要的理论意义及较强的工程应用价值。