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镜铁山矿Ⅰ#矿体向下延伸时倾角由急倾斜变为倾斜,若继续按照急倾斜矿体的回采方式布置采切工程,将会在矿体上盘或者下盘处残留三角形边角矿,进而导致矿石损失率增大。为有效解决因矿体倾角缓化出现的三角区域矿体难以回收的问题,首先提出了脉内布置分段沿脉巷和沿矿岩边界布置分段沿脉巷两类回采方案,其中脉内布置分段沿脉巷回采方案设计了15°、30°、45° 3种不同中深孔边孔角布置方案;然后分别从中深孔施孔精度要求、中深孔施工适应性、对矿体条件适应性、生产效率等4个方面定性分析了不同回采方案的优劣性;最后整合生产效率、施工适应性、通风效果、井巷工程量、工期和成本等12个指标组成优选评价体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构建了倾斜矿体上盘边角矿回采方案层次分析优选模型。计算得到3种脉内布置分段沿脉巷与沿矿岩边界布置回采方案的最终评价值分别为0.213、0.201、0.198和0.388,结果表明:沿矿岩边界布置分段沿脉巷为最优回采方案。实践表明:优选出的方案在实践中取得了理想效果,经济效益显著,可满足该矿倾斜矿体上盘边角矿回采需求。研究结果可为类似开采条件矿山的边角矿回采提供有益参考。 相似文献
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为了研究随机刚度失谐对叶盘振动可靠性的影响,将径向基函数神经网络与极值响应面结合提出了径向基极值响应面法。选取叶盘材料密度、工作转速、激振力幅值作为随机输入变量,叶盘振幅极值为输出响应,利用拉丁超立方抽样法抽取不同输入样本点,通过有限元分析计算得到各样本点对应的振幅极值响应,用抽取的样本点构建径向基极值响应面,并结合蒙特卡洛法对随机变量进行大批量抽样,将其带入径向基极值响应面分析得到叶盘振动可靠度。结果表明,在随机刚度失谐因素影响下,叶盘振动可靠性降低,更容易发生振动失效。通过与蒙特卡洛法、极值响应面法进行对比,得出径向基极值响应面在保证计算精度的情况下提高了计算效率。 相似文献
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为了解决SCARA机械臂因目标位姿变化而引起抓取任务失败问题,给出了一种基于机器视觉目标检测与定位的机械臂控制方法。通过双目相机成像模型实现坐标系之间的转换,利用计算机视觉识别及三维匹配方法,达到对目标物体定位的目的,从而确定机械臂末端执行器的期望位置。结合使用D-H参数法建立机械臂的运动学模型,通过运动学方程的逆解,得到末端执行器到达期望位置时机械臂各驱动关节的变量参数,然后对其进行轨迹规划仿真,得到了连续且平滑的各关节位移、速度、加速度变化规律曲线,同时使用SCARA机械臂进行装配实验。实验结果表明该系统能够准确、稳定地把物体放到目标位置,完成装配任务,从而为开发机械臂运动控制系统提供重要的参考。 相似文献
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航空发动机叶片工艺流程复杂,造成加工基准的频繁转换,但随着叶片工艺刚度的降低以及加工过程中榫头产生的位置与尺寸上的误差,需针重新对叶片型面的非规则几何特征,设计快速准确装夹的专用工装。在分析叶片加工特点的基础上,结合六点定位原理和低熔点合金浇注方法,设计了一套适应其加工的工装夹具。将该夹具应用到叶片的基准修复工作后,基准的修复效率提高约40%,同时经该夹具重新设置的基准正确有效,保证了叶片在进一步的机械去量加工中余量去除完整,叶身型面各点尺寸加工到位。因此,该夹具具有高适应性,高精度且装夹快速方便的特点,尤其满足中间加工工序的叶片型面定位需求。 相似文献
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基于最小生成树的求解方法,提出了一种简单、直观、通用性强的装配序列规划新方法。根据图论的基本知识,建立零件连接图,从产品可装配性的角度分析了影响两零件间装配关系密切程度的因素,引入了装配关系密切值λ,对零件间装配关系的密切程度进行了量化评判,再通过运筹学中求解最小生成树问题的破圈法,对零件连接图中的圈进行破除,即消除每个圈中装配关系密切值最小的边,得到最大密切程度的装配体生成树,之后对装配体生成树进行干涉分析,剔除了大量的冗杂序列,从而得到既可行又最优的装配序列。最后通过实例验证了此方法的有效性。 相似文献
58.
为了提高矩形微槽热沉的散热性能,首先利用热阻网络模型对数值方法进行验证;然后分别对斜槽开度u为0.2 mm时不同形式的流道进行数值模拟,找到最优的开槽方式;再以双排叉槽的斜槽开度u为设计变量,以热阻与泵功率为优化目标分别利用多项式回归与径向基函数进行代理模型的构建,通过精度分析,利用多目标遗传算法对径向基函数模型进行寻优,最后利用熵权TOPSIS法进行优化方案的选取。结果表明:泵功率随着斜槽开度的增大而逐渐降低,而热阻随着斜槽开度的增大先减小后增大。优化后槽道的斜槽开度u为0.3213 mm,与不开斜槽的矩形直槽道相比热阻与泵功率分别降低了26.62%与19.62%。 相似文献
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为进一步提高光伏光热一体化(PV/T)组件温度预测精度,基于集总参数法对PV/T组件传热机理进行动态建模。选取典型晴天及多云天气条件日进行实验,验证了该动态模型的准确性。实验结果显示,晴天及多云天气条件下数学模型预测值的最大相对误差分别为7.8%,7.6%;平均相对误差分别为4.31%,4.37%;绝对误差平均值为2.04℃,1.94℃。相比于已有的神经网络预测方法,数学模型的预测精度更高,预测周期更短。该模型可用于PV/T系统根据温度变化情况提前制定精确的控制策略,以优化系统运行期间的节能,也可用于建立PV/T系统整体的能量传递模型,实现热能、电能的协调控制及太阳能的梯级利用。 相似文献
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