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1.
为进一步做好称重式降水传感器技术装备保障工作,使观测数据更加准确,文章以DSC3型称重式降水传感器为例,依据其结构及工作原理,向收集容器注入不同水位,控制流量模拟不同雨强对称重式降水传感器进行现场校准。结果表明:校准称重式降水传感器与收集容器水位无关,不同的降水强度其误差稳定不变,校准后所得误差可作为系统误差,较翻斗式雨量传感器更加精准可靠。 相似文献
2.
采用多体动力学仿真软件RecurDyn的履带车辆子系统Track(LM)建立履带式电传动推土机多体动力学模型,通过Ground模块建立地面模型,并对其在干砂路面和黏土路面工况下直线推土作业进行了动力学仿真,研究分析了推土机在不同作业工况下整机的质心、履带接地长度、履带接地比压和滑转率随切土深度的变化规律,以及推土机在推土工况下的负载特性,提出通过对推土机质心的合理布置,能使接地比压均布,从而提高推土机工作稳定性的结论,为电传动推土机的底盘设计和传动系统的优化奠定基础。 相似文献
3.
4.
面向人机交互的数字孪生系统工业安全控制体系与技术是系统应用实施的重要支撑,为了突破数字孪生系统中人机交互的安全控制机制和若干关键技术,在分析面向人机交互的数字孪生系统特征的基础上,建立了面向人机交互的数字孪生系统工业安全与控制体系架构,提出数字孪生系统工业安全与控制机制,研究了系统工业安全与控制关键技术,包括人机远程安全操控技术、人机协作作业安全控制技术、模型/数据安全技术、系统态势感知与监测预警技术。通过智能设备远程人机交互与安全操控原型系统和汽车焊接装配工作站人机协作安全控制案例,初步实现了部分关键技术。 相似文献
5.
提出机电设备可靠性验证试验统计方案设计方法,推导指数分布场合及Weibull分布场合接受概率方程组,并给出求解方法流程.据此分析样本量及Weibull分布形状参数对传统可靠性验证试验统计方案(GJB899A—2009中典型方案)实际抽样风险的影响.研究表明,指数分布场合下样本量较小时,采用允许失效的传统方案时,生产方与使用方风险均与名义风险相差较大,且对使用方非常不利.随着样本量增大,生产方风险不断上升而使用方风险不断降低,逐渐接近于名义风险.Weibull分布场合下,采用传统方案时样本量越大机电设备通过可靠性验证试验被接收的概率越大,且Weibull分布形状参数越大,理论抽样特性越接近于理想的陡峭"台阶"形状.可为工程实际中开展机电设备可靠性验证试验及减少误判风险提供借鉴. 相似文献
6.
为分析混凝土细观结构在单轴荷载作用下的损伤演化过程,研究混凝土单轴破坏的宏观力学性能,基于细观力学模型,采用Marazs 损伤模型描述混凝土内部各相材料的本构关系,通过数值实验分析三级配混凝土立方体试件单轴破坏的宏观力学性能。数值实验结果表明:混凝土试件在单轴荷载作用下的损伤断裂是由于内部的初始损伤不断累积演变的结果,其数值实验的最终破坏形态与宏观层次上的破坏形态基本相似,粗骨料分布、粘结层厚度、粘结层和基体强度对混凝土宏观破坏具有一定的影响,说明该方法对混凝土细观结构破坏机制的分析合理、可靠。 相似文献
7.
8.
堰塞坝溃决物理概化试验是当前研究堰塞坝溃决机理较为可行的方法,但在现有堰塞坝溃决试验中,由于试验坝体尺寸较小、试验上游库容不足,导致试验的溃决过程与实际堰塞坝溃决存在较大差异。为尽量克服库容的不足所带来的影响,本文采用了最大库容达380m3的大尺度堰塞坝溃决试验系统。本文以无粘性、宽级配砂砾料堰塞坝为对象开展了多组室内大尺度溃决试验来揭示堰塞坝溃决机理,并通过设置不同背水面坝坡来研究其对溃决过程的影响。通过试验发现堰塞坝溃决过程可以分为沿程冲刷、溯源冲刷、快速发展和溃口稳定四个阶段。在溃决过程中发现陡坎侵蚀和溃口两侧土体失稳坍塌是溃口快速发展的主要机理。不同背水面坡度下的沿程冲刷阶段冲蚀特征基本相似,而溯源冲刷阶段及快速发展阶段溃决过程差异显著,较大的背水面坡度使溯源冲刷阶段跌坎水流更容易得到发展,进而影响溃口处的垂向冲深及侧向发展,导致快速发展阶段更易形成垂向落差较大的陡坎洪水冲蚀。从溃决历时来看,坡度的增加使溃口发展更快、峰值流量出现时间更早,进而导致溃决历时缩短。坝顶溃口宽度及峰值流量也会随着坡度的增加而增加。在本试验还较好地重现了天然堰塞坝下游河道两岸的淤积现象,并根据堰塞坝溃决过程中的水流特点、泥沙运动及溃决完成后下游河道的地貌,初步分析了淤积区的形成机理。 相似文献
9.
10.
目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究。首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试验机对曳引轮直径、载荷力、频率和包角这4个因素进行了试验,得到了用于预测钢丝绳磨损率的数据;最后,用BO-XGBoost算法对钢丝绳磨损率进行了预测分析,同时与多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)等机器学习算法进行了比较。研究结果表明:BO-XGBoost算法的建模效果和回归效果最好,其泛化能力也最高,能适应不同工况的实验,在预测钢丝绳磨损率方面优于其他几个模型,预测值与试验值达到了99.1%的准确率,证明了该方法的有效性。 相似文献