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311.
轴向柱塞泵滑靴副传热特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了揭示轴向柱塞泵滑靴底面油膜温度场分布规律,分析了滑靴副生热机理以及热量传递途径,在此基础上利用热流量守恒定律建立滑靴副热力学耦合模型,讨论不同压力和转速工况下滑靴的结构参数对滑靴底面油膜温度的影响。分析结果表明,滑靴副油膜温度场呈不均匀分布,沿滑靴半径方向呈递减趋势,其最大值出现在最薄油膜厚度区域,容易引起滑靴偏磨磨损,主要集中在泵的排油区;恒压高速工况下滑靴内外半径比范围为1.5~2.0 之间,应尽量取较小值,降低滑靴副油膜温度,提高滑靴副润滑性能;恒转速高压工况下阻尼管长度直径比范围为3.50~8.75之间,应尽量取较小值,防止滑靴底面油膜温度过高,改善柱塞泵的散热效果。 相似文献
312.
重根特征向量导数计算的特殊迭代法 总被引:1,自引:0,他引:1
在重根特征向量导数计算方法的发展中,为了从无限个特解中确定出唯一的通解,提出过不同定解条件,但正确定解条件是唯一的。员后公认的定解条件为Z^TMZ Z^TMZ=-Z^TMZ,这里认为Z^TMZ≠Z^TMZ,由此便引出物理短阵(刚度阵和质量阵)的二阶导数。为了避免物理阵二阶导数的计算,本文在满足前述定解条件的前提下,利用一种特殊的迭代格式回避了物理阵二阶导数的引入。同时该迭代过程可直接获得通解,不同于目前流行的做法:先由一个不定支配方程求其特解,然后才由定解条件确定通解。另外,数值表明,动柔度迭代式的精度可与直接迭代式相匹敌,可是动柔度迭代式用于许多特征向量导数计算时,却省时得多。 相似文献
313.
采用电弧熔炼方法制备Ti-5Zr-15Cu-15Ni、Ti-10Zr-15Cu-15Ni、Ti-15Zr-15Cu-15Ni和Ti-25Zr-15Cu-15Ni 4种钛基钎料,采用4种钎料对Ti-6Al-4V板材进行搭接接头真空钎焊.对不同Zr含量的钎料的熔化特性和在Ti-6Al-4V上的润湿性进行测试,并对钎焊接头的微观组织、显微硬度和剪切强度进行测试.结果表明,Zr元素的加入对Ti-Zr-Cu-Ni钛基钎料的熔化温度有显著影响,当Zr含量为5wt%、25wt%时,钎料的固液相线温差较大,且液相线温度较高;当Zr含量为10wt%、15wt%时,钎料的固液相线温差较小,且液相线温度较低.与其他钎料成分不同,25wt%Zr含量的钎料在钎料熔化过程中存在2个明显的低熔点共晶反应,其钎料在铺展过程中出现分层现象.15wt%和25wt%Zr含量钎焊接头具有更低的显微硬度.综合钎料的熔化特性以及钎焊接头的显微硬度和剪切强度,Ti-15Zr-15Cu-15Ni是最佳的钎料成分配比,具有最好的综合性能,其钎焊接头的剪切强度为298 MPa. 相似文献
315.
针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明:所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。 相似文献
316.
317.
无论是在医学技术、电子、汽车引擎,还是航空领域,微观技术的改革是无止境的。在最小工件的精密制造时(例如注射器磨具、齿轮、心轴、接触器以及其他很多方面),微型刀具是必须的。因此,瓦尔特设计了Helitronic Micro机床。高精度Helitronic Micro使用了特殊设计的混凝土床身。机床具有最适宜的 相似文献
318.
高速数控铣切加工铝合金模锻类零件无论从生产效率方面还是产品质量方面都有很大的提升,并且能够节约生产成本。高速铣切加工铝合金模锻类零件的工艺方案是可行的,而且它是一种环保的绿色加工方式,具有一定的先进性,值得我们在后续生产中推广使用。 相似文献
319.
针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%. 相似文献
320.