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31.
32.
基体含量影响着复合材料结构的性能,针对复合材料结构的稳定性设计,基于复合材料细观力学以及经典层合理论,分析复合材料层合板中的基体含量对于其材料性能,尤其是稳定性的影响.通过计算得出:随着基体含量的增加,材料的性能略有下降,但是由于基体含量增大而导致的单层板厚度增加,使得层合板的稳定性大幅提高.因此,在复合材料结构的稳定性设计中,应该考虑基体含量的影响.  相似文献   
33.
金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能.从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和...  相似文献   
34.
状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。  相似文献   
35.
从最小二乘方法的基本原理出发,用反证法证明了最小二乘解的唯一性,指出了求解过程中的注意事项,特别是病态矩阵的影响。  相似文献   
36.
民用机场停机位优化配置   总被引:6,自引:0,他引:6  
停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。本文在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上,提出以旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)为优化目标,同时考虑航班类型(国内短途、国际长途)、航班数量与密度(忙时、闲时)、停机时间的停机位配置的数学模型,并设计求解模型的禁忌搜索(TS)算法。数值仿真证明了模型和算法的有效性。  相似文献   
37.
一种新型医疗机器人运动学及灵活性分析   总被引:12,自引:0,他引:12  
从临床应用的角度出发,分析了微创神经外科机器人的结构特点.建立了机器人空间运动学模型,确定了该机器人逆解具有解析解,通过仿真验证了逆解的正确性.分析了机器人手腕的灵活性,用姿态球的概念定义了五自由度机器人手腕灵活性,给出了手术矢量工具姿态球的边界表达式,提出了手腕灵活性的分析方法,给出了机器人的灵活区域分布.掌握运动学和灵活性分析方法,可以为结构设计提供可靠的依据,为后续机器人控制功能的实现奠定基础.  相似文献   
38.
基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断   总被引:8,自引:1,他引:8  
针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.   相似文献   
39.
通过Garlerkin方法建立了考虑阻尼、材料非线性、温度变化和轴向激励的柔性臂系统动力学微分方程.分析了系统存在同、异宿轨道及周期轨道的充分必要条件,通过Hamilton函数得到了对应的参数方程表达式.根据非线性振动的多尺度法,得到了系统在3次超谐共振情况下的一次近似解及其定常解,揭示了系统内各参数之间的关系.对得到的微分方程进行数值计算,分析柔性臂系统参数对纵向振动响应曲线的影响.结果表明,材料非线性和温度变化对系统纵向振动的影响不可忽略;在一定参数条件下,系统有发生复杂非线性运动的可能.为了有效的控制柔性臂的振动,应合理选取系统的物理参数,避免其处于混沌运动状态.  相似文献   
40.
基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.   相似文献   
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