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201.
202.
203.
为了能够实现对齿面啮合性能的灵活控制,针对弧齿锥齿轮小轮提出一种齿面拓扑修形方法,即借助二阶曲面对齿面偏差拓扑的近似表达,将齿面拓扑修形分解为5个方向:螺旋角修正、压力角修正、齿长曲率修正、齿廓曲率修正及齿面挠率修正,通过改变5个方向的修形系数对小轮齿面拓扑结构进行自由控制。在此基础上,建立齿面偏差与机床加工参数之间的修正数学模型,通过构建敏感性矩阵并采用最小二乘法求解,反求出获得修形齿面的小轮加工参数,以便指导加工。以一对弧齿锥齿轮副为例进行修形啮合分析,仿真结果表明:选取齿长曲率修形系数为0.0001,齿廓曲率修形系数为0.0005,齿面挠率修形系数为0.0003,对齿面进行拓扑修形后传动误差幅值为-25.60″,接触迹线倾斜角度变为54.7°,相比原始结果啮合性能得到改善。滚检接触区与理论仿真结果一致,验证了修形方法的有效性。 相似文献
204.
为能准确预估轴流压气机叶片在工作状态下的形状,基于流固耦合迭代策略,考虑离心力和气动力对叶片变形的作用,发展了一种适用于轴流压气机的叶型重构方法。在构型转化过程中,计入了叶片受力载荷随叶型变化的非线性效应以及叶片的变刚度特性。采用叶片变形后状态的受力载荷与刚度矩阵计算叶片节点位移,反复迭代修正热态叶片形状,最终获得满足精度要求的热态叶型数据。利用所提出的方法,对Stage 37的转子叶片进行了叶型重构,经20步迭代计算可获得最大残差小于10-4mm量级的热态叶型,通过与试验数据的对比分析,验证了重构算法的可靠性和工程实用性。 相似文献
205.
基于神经网络模型的襟翼主动控制旋翼减振分析 总被引:1,自引:1,他引:0
基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。 相似文献
206.
207.
208.
邓酩 《桂林航天工业高等专科学校学报》2010,15(3)
文章阐述了需求工程与问题域的相关概念及内在联系,分析了上下文图描述问题与问题域的不足,及面向问题域分析方法的必要性,讨论了如何用问题图的形式描述问题及其问题域,从而明确、详细地反映出需求是如何被满足的. 相似文献
209.
210.