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41.
弹性支撑条件下裂纹齿轮体有限元模拟与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
将齿轮与轴的装配支撑关系考虑为弹性支撑, 采用有限元数值分析ANSYS软件对故障齿轮的动力特性进行了模拟.研究了裂纹故障发生后齿轮动力特性的变化, 分析了不同大小和不同类型的故障对齿轮体动力特性的影响.结果表明:裂纹的大小和位置对动力特性都有影响, 但裂纹发生位置的影响要大于裂纹大小的影响, 即处于齿轮结构体中部的缺陷要比处于外边缘的缺陷对动力特性影响大.另外, 探讨了仿真时设置弹性支撑边界条件的方法, 并通过与固定支撑和自由支撑边界条件的比较, 给出了弹性支撑条件下分析结果的真实性和有效性, 为齿轮故障发生机理和诊断的研究提供了一种方法. 相似文献
42.
对平板阀的液动力进行理论分析以及液动力计算公式的推导;对常规平板阀进行流场仿真计算,得出平板阀稳态液动力力矩的分布规律,根据压力场的分析,优化平板阀的结构,使得平板阀稳态液动力力矩减小,达到优化效果。 相似文献
43.
跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
44.
李勇 《中国民航飞行学院学报》2006,17(3):53-57
《大学英语课程教学要求》颁布以来,我国一些高校积极探索采用以建构主义学习理论为基础的大学英语网络教学模式,以适应学生朝个性化自主学习方向发展的需求并解决我国大学英语教学中的普遍问题。本文介绍了基于局域网和基于校园网的大学英语教学,探讨了网络英语教学中师生角色的定位。 相似文献
45.
46.
7月11日,由中国航天科技集团公司八院抓总研制、805所抓总设计的新一代小型运载火箭三子级热试车在六院101所取得圆满成功。此次热试车主要考核三子级动力系统设计的正确性、合理性和协调性,尽量模拟发射场流程,暴露箭上、地面设计和操作中的薄弱环节,为后续设计改进提供依据。新一代小型运载火箭 相似文献
47.
将滑动轴承的动力响应特性用刚度和阻尼系数(八个系数)来表示的方法在转子动力学中有相当广泛的应用,但是对于气体和液体轴承,以往对这八系数的求法却不相同,本文给出了一种统一的数学方法,通过与标准理论结果和常见实验数据的比较,证明该法是正确的,还对在动气体轴承稳定性分析中常见的准静态假设法进行了数值讨论,提出了它的局限性。 相似文献
48.
为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。 相似文献
49.
为研究大攻角状态压气机转子内部分离区的脱落和传播过程及转子叶片对其动力响应问题,对某跨声速压气机级进行了非定常数值模拟和双向迭代流固耦合数值模拟。研究结果表明,在近失速状态,转子叶片通道内会周期性地发生2次叶背分离区的脱落和传播现象。第1个分离区主要表现出轴向传播特性,其会对下游流场产生影响;第2个分离区主要表现出周向传播特性,其会作用于周向相邻的转子叶片,对转子叶排自身产生激励作用,进而影响叶片表面压力分布,引起叶片较强的动力响应,对叶片结构强度的影响不可忽略。非定常/流固耦合计算手段能够较全面地预测流场中激励源的频率、幅值与位置等,在压气机设计阶段应对此类预测工作予以重视,以期更准确地预测叶片共振及动力响应等问题。 相似文献
50.
视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献