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161.
162.
磨齿加工时齿坯几何中心与回转工作台轴心存在安装偏心误差,降低了磨齿加工精度。以数控成型砂轮磨齿机工作原理为基础,建立偏心误差磨削加工几何模型;提出安装偏心误差补偿法,建立偏心误差补偿数学模型,通过数学模型求出磨削砂轮在X、Y两个方向的进给补偿增量;以YK73125数控成型砂轮磨齿机为例,进行安装偏心误差补偿实验,齿轮的左右齿面单个齿距极限偏差绝对值分别减小了0.9μm和1.6μm,齿距累积总偏差绝对值分别减小了49.6μm和43.3μm。结果表明:安装偏心误差与单个齿距偏差和齿距累积总偏差成正比;采用安装偏心误差补偿进行磨齿加工,有效地减小了单个齿距偏差和齿距累积总偏差,齿轮的精度有所提高。 相似文献
163.
高超声速一体化试验模型在脉冲燃烧风洞中进行测力试验时,模型振动导致天平无法准确测量模型所受到的气动力载荷。为研究脉冲风洞瞬态测力问题,采用了以下方法:根据测力天平的结构特点建立了动力学方程;对其进行了虚拟标定和模态分析;对测力天平进行了瞬态分析并对输出结果进行了惯性补偿。结果表明,单分量阶跃载荷加载时,补偿后输出结果超调量大大下降,振动衰减时间缩短,俯仰力矩会对轴向力输出产生干扰,且三分量阶跃载荷加载时,干扰降低,各分量的超调量分别为162.6N,574.4N和38N·m;单分量正弦加载时,加载分量上输入输出基本一致,俯仰力矩对轴向力的干扰作用仍然存在,3分量正弦载荷加载时,输入输出结果具有相同的周期特性,俯仰力矩结果与输入结果一致,轴向和法向输入输出间存在一定偏差,3分量的超调量分别为24.1N,375.7N和70.8N·m。 相似文献
164.
现有的壁板法兰盘焊接工装结构简单,压紧力小,并且为手工焊接,焊后法兰盘焊缝残余应力与变形大,质量稳定性差,不能满足型号使用需求。本文从影响法兰盘焊接质量因素入手,研制了法兰盘自动化焊接工装,在模拟仿真的基础上,得到0.15~0.25 mm的过盈装配量法兰盘与孔径采用的过盈量为最优,采用先装壁板后装法兰盘的流程可有效避免装配裂纹,并通过焊前加热垫板的方式解决法兰焊缝打底裂纹难题,采用自动焊工艺焊接的法兰成型美观,焊接缺陷比手工焊降低70%以上,接头低温平均抗拉强度达到348 MPa,延伸率为6.7%。 相似文献
165.
166.
167.
低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。 相似文献
168.
基于航天器气动力辅助变轨的基准飞行轨道,提出采用GPS(或INS)/运动方程来确定航天器的六自由度导航信息。采用航天器高超音速空气动力的近似计算公式,导出了GPS(或INS)/运动方程导航方案的滤波方程、观测方程等。数字仿真表明,GPS(或INS)/运动方程导航方案的精度高于GPS或INS,而且较单纯的GPS或INS增加了导航信息冗余度。 相似文献
169.
钛合金的离子束改性 总被引:2,自引:0,他引:2
胡正琼 《北京航空航天大学学报》1998,24(5):596-598
钛合金是航空航天工业常用的结构材料,它具有重量轻、强度高、抗腐蚀强等优良性能,但耐磨性较差.为提高其耐磨性,对TC4、TA7航材试件,采用溅射方法在其表面镀上钛膜,并用(N++N+2)混合离子束进行动态反冲注入及单元素C+离子束注入两种方法,进行表面改性.精密摩擦、磨损试验及显微硬度测量结果,试件表面的滑动摩擦系数降低了64%~77%;磨损率减少了22%~48%;显微硬度提高0.3~1.4倍.证明离子注入有效地改善了合金表层的摩擦、磨损性能.对注入样品进行X射线光电子能谱(XPS)分析,发现注入后的钛合金表层,生成了大量的TiO2,并析出TiN,TiC等金属化合物,这是降低摩擦系数,提高耐磨性的主要因素.添加C+离子注入的试件,其力学性能并无进一步改善,原因有待分析. 相似文献
170.
监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献