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21.
罐式半挂车侧倾稳定性动态耦合仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统罐式半挂车液固耦合困难的问题,采用等效机械摆模型模拟圆柱罐体内的液体晃动,利用Trucksim多自由度车辆模型,实现了物理学摆模型与Trucksim模型之间的数据交互。突破了以往只能在恒定加速度下进行流体仿真研究的局限性,建立了基于动态特性的罐式半挂车侧倾稳定性模型。通过Trucksim-Matlab/Simulink联合仿真,在不同工况条件下研究了变充液比情况下罐内液体晃动所带来的冲击效应对罐式半挂车整车侧倾稳定性的影响。在实时动态条件下探讨了不同充液比时,侧向加速度侧翻阈值的变化情况。结果表明:罐式半挂车辆在充液比为0.6左右时侧翻阈值最低,其液体冲击效应在车辆完成规定动作过程中以及完成规定工况后均影响明显。 相似文献
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为了研究动态条件下液体晃动对于罐式半挂车侧倾稳定性的影响,基于Trucksim和Fluent建立了液固双向耦合仿真模型,并推导了其瞬时液体质心运动轨迹求解方程,在双移线工况下针对不同充液比、不同车速得出侧向力和侧倾力矩变化曲线,分析了液固耦合变化规律;利用微元法思想提取了液体质心,得出了不同充液比下罐内液体质心运动轨迹变化规律,并选取车辆侧倾角和侧向加速度作为侧翻阈值指标对罐式半挂车在该工况下的侧翻阈值进行辨识。结果表明:在充液比较低时,液体晃动对罐式半挂车侧倾稳定性影响占主导地位,且在充液比0.6左右时其侧翻阈值最低,在较高充液比范围液体总质量对车辆侧倾稳定性影响较大。研究结果可为后续罐体优化设计及防侧翻控制策略开发提供理论参考。 相似文献
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尝试采用超声波技术对铬黑T及亚甲基蓝两种模拟染料废水进行降解实验。以脱色率为指标,分别考察pH值、超声功率强度、超声时间和温度等因素对两种模拟染料废水脱色作用的影响。结果表明:超声波技术对铬黑T及亚甲基蓝两种模拟染料废水具有一定的脱色能力,随着pH值的增大,脱色能力减弱。常温下,在pH=1.79附近、超声时间120min,超声功率0.7kw时,亚甲基蓝模拟染料废水的脱色率为27.60%,铬黑T模拟染料废水的脱色率为20.33%。进一步地采用超声波与水合二氧化锰联用技术,可以极大提高有机染料的降解效率,水合二氧化锰投加量为40mg/L时,亚甲基蓝模拟染料废水的脱色率达到92.48%。 相似文献
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为探究砂轮表面磨粒形态对磨削振动的影响规律,提高磨削加工质量,构建了磨削振动模型并推导磨粒形态-接触刚性-磨削振动的对应关系,开展修整-磨削试验,通过试验分析并验证不同磨粒形态对磨削振动信号RMS和工件表面波纹特征Wa影响的差异。结果表明:在不影响砂轮锋利性的前提下,表征磨粒出露高度的砂轮AH值减小约58%,则RMS值和Wa值分别减小约47%和57%;在相同磨粒出露高度条件下,磨粒钝化的比例约20%,则RMS和Wa分别减小约22%和30%;同时,适度减小磨粒出露高度,磨粒适度钝化,有助于增大磨粒与工件接触面积,改善磨削振动,提高磨削加工质量。且提出的磨削振动模型与试验结果相符。 相似文献
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与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。 相似文献
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摘要:对热轧0.1C-5Mn中锰钢进行了3种不同的处理制度:在两相区分别进行5min(TG7样)和30min退火(TG8样),随后将一部分TG8样再500℃回火60min(TG8-500样),其余TG8样则拉伸预变形5%(TG8-5%样),然后利用电化学充氢和慢应变速率拉伸实验研究了3种试样的氢脆敏感性。结果表明,3种试样的奥氏体体积分数均约为12%,然而其氢含量和氢脆敏感性却不同,其中TG8-500样几乎不呈现氢脆敏感性,而TG7和TG8-5%样的氢脆敏感性指数分别为56%和67%。扫描电镜断口分析表明,充氢的TG7和TG8-5%样的拉伸断口呈现穿晶+沿晶的混合断裂机制,而充氢的TG8-500样则呈现韧窝韧性断裂,且存在较多的二次裂纹。3种实验钢氢脆敏感性的这种差异主要与其微观组织特征特别是原奥氏体晶界的逆转变奥氏体有关。 相似文献
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