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在飞机蒙皮锤铆中,铆钉的变形需要几十次冲击才能实现,锤铆活塞初速度载荷加载循环问题为分析过程带来了困难。提出利用ABAQUS中Python极强的扩展性,通过二次开发得到连续锤铆过程自动分析的软件方法。通过对初速度、分析时间、冲击次数等输入参数的调整,自动完成锤铆仿真分析,使铆钉达到变形要求。与手动单次迭代方法比较,所提出的软件方法及相应仿真程序在保证镦头成型要求情况下极大地提高了锤铆仿真分析的效率,为后续研究工艺参数优化与铆接质量评价等问题带来指导与便利。与锤铆工艺试验的对比分析,验证了仿真结果的正确性。 相似文献
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针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低,深层故障特征提取困难的问题,提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入,采用一维卷积神经网络(1DCNN)与二维卷积神经网络(2DCNN)并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息,并在融合层将深层特征信息融合,通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果,基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型,构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明,所提故障诊断算法精度能达到99.37%,能够有效实现起落架液压系统故障诊断;与其他智能算法对比,基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性,诊断精度更高。 相似文献
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