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81.
高速球轴承正常工作时,处于高速旋转状态,此时油相和气相因重力和离心力的作用在轴承环间剧烈运动。为了更准确地分析轴承环间的两相流动,采取VOF模型进行内部流场的模拟,采用多重旋转坐标系描述部件运动。建立球轴承环下润滑计算模型,分析了考虑滚珠自转因素下轴承内部的流动,并在此基础上探究了转速及供油量对轴承工作状态的影响。结果表明,对比整体模型与滚珠自转模型,发现滚珠自转使得轴承内部油体积分数增大,同时也使得滑油穿透间隙达到外环的能力增加;在考虑滚珠自转情况下,转速的不断增大,使得轴承内部的油相体积分数不断减小,在低转速情况下滚珠自转对流体运动影响较为明显,在高转速情况下公转速度对流体运动起到主导作用,滚珠自转对流体运动影响减弱;供油量不断的增大,使得滚珠自转模型内部的油相体积分数也在不断增大,而且滚珠自转运动会加强滑油在轴承内部的分布。 相似文献
82.
在激光测角干涉仪中,由于角度棱镜安置的方位不同,将导致该仪器角度测量范围的变化。分析了角度棱镜的方向和位置对角度测量范围的影响,比较了不同方案的优劣,并给出了结论。 相似文献
83.
通过理论分析论证了国家军用标准关于电子元器件密封性试验中存在的问题,提出了改进方案,为实现科学控制军品密封质量提供了参考依据.结合某厂密封性试验中细检漏的失效数据,说明国军标应对实验条件严格控制的必要性. 相似文献
84.
橡胶O形圈密封结构的有限元分析 总被引:33,自引:0,他引:33
建立固体火箭发动机的橡胶O形圈的二维轴对称模型,采用非线性有限元方法计算了O形橡胶圈在库存和工作状态的变形及应力,分析了上下法兰张开间隙、初始压缩量、密封槽口及槽底倒角半径、密封槽宽、密封圈材料、O形圈截面尺寸及工作温度等典型参数对密封性能的影响:上下法兰张开间隙、密封圈的初始压缩率、密封圈材料等典型参数对最大接触压应力影响较大,而密封槽槽口和槽底处倒角对剪切应力影响明显.这些分析为密封结构的优化设计打下了基础;同时探讨O形圈应力分布规律,确定密封圈易受损和失效关键部位,初步确立了固体火箭发动机密封失效准则和失效模式. 相似文献
85.
采用SMA驱动的小型空间磁悬浮飞轮锁紧机构 总被引:4,自引:0,他引:4
磁悬浮飞轮锁紧机构在卫星发射时锁紧飞轮,减小其振动和冲击载荷;在发射后解锁,保证飞轮正常工作.目前已有的以火工品或步进电机驱动的锁紧机构具有冲击大、体积较大、不可重复使用等缺点.提出了一种采用形状记忆合金(SMA, Shape Memory Alloy)驱动的空间磁悬浮飞轮锁紧机构的设计方案,并在Liang本构模型的基础上发展了机构驱动单元的设计方法.之后,完成了锁紧机构的样机研制和调试,并开展了地面的性能测试、振动试验和高温环境试验.研究结果表明:SMA锁紧机构安装体积小,在星载28 V电压下能在6 s内完全锁紧,在1 s内完全解锁,并能够通过振动和环境实验.SMA驱动的磁悬浮飞轮锁紧机构具有锁紧力大、同步性好、可重复使用、低冲击、无污染等优势,有很大的工程应用潜力. 相似文献
86.
为验证小卫星大角度姿态快速机动与高精度稳定控制能力,基于单轴气浮台硬件仿真环境,提出了一种利用推力器与飞轮组合的联合控制策略.采用相平面控制技术与有限时间控制理论设计控制器,利用推力器实现无超调的快速机动控制,利用飞轮实现有限时间内的高精度稳定控制,使单轴台在有限时间内快速高精度稳定于目标姿态.物理仿真结果表明:该方法在有限时间内完成单轴台快速稳定控制的同时,可有效避免机动过程中的超调现象,且能有效规避推力器的频繁开关与飞轮的过快饱和等问题. 相似文献
87.
88.
舰载机壁板剪切后屈曲承载能力预测与试验验证 总被引:1,自引:1,他引:0
舰载机着舰撞击对机翼盒段产生巨大的扭矩,蒙皮以剪切形式承受扭矩,这是机翼壁板的重要设计工况。为准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,采用MSC.NASTRAN软件MRIKS弧长法,将线性屈曲分析的一致模态缺陷位移作为扰动引入后屈曲分析。考虑材料和几何双重非线性,对整体加筋壁板剪切试验件的后屈曲破坏过程进行模拟、对承载能力进行预测。根据剪切试验结果,进行对比分析。结果表明:有限元模拟的加筋板初始屈曲发生在蒙皮上,长桁足够大的相对刚度使得长桁与蒙皮连接线上出现屈曲节点,随着载荷增大,加筋壁板整体"坍塌",与试验现象一致。有限元分析(FEA)得到的初始屈曲载荷与试验结果的误差为1.25%,预测的极限承载载荷与试验破坏载荷的误差为2.4%。表明引入缺陷后的MSC.NASTRAN弧长法非线性后屈曲计算能够准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,为加筋壁板剪切试验和强度设计提供了分析方法。 相似文献
89.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
90.
一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(Deep-GBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。 相似文献