双频合成振动压实机动态特性仿真研究

为了探讨双频合成振动压实过程的动态响应,建立了"双频合成振动压实机-土壤"2自由度动力学模型,采取仿真研究的方法,分析了双频合成振动压实过程某工况上车和下车的位移、加速度及激振力和压实机对土壤作用力随激振器频率的变化规律.研究结果表明:双频合成振动压实机-土壤2自由度动力学模型具有2个固有频率;随激振器频率的变化,上车和下车位移和加速度出现一阶和二阶共振峰;与激振力不同,压实机对土壤的作用力除受振动参数影响外,还与土壤参数有关;振幅和频率是影响压实机对土壤作用力的重要参数,振幅比频率的影响更显著,振幅的取值应考虑被压实对象,频率的取值应使低频频率比二阶固有频率稍高.     

矮丛蓝莓采摘机的机械结构设计

为改变我国蓝莓手工采摘的现状,从而提高我国蓝莓果实采摘效率,减轻劳动强度.本文分析了矮丛蓝莓采摘的特点,设计了一组带有可伸缩倾斜接果板的矮丛蓝莓采摘机.该采摘机通过一组作回转运动的采摘指带动蓝莓枝干做受迫振动使蓝莓掉落,以达到采摘目的.     

智能搬运机器人末端夹持机构研究

以自主研发的智能搬运机器人样机为研究对象,设计一种机械臂末端抓取腕表的夹持机构,通过ANSYS软件仿真验证其结构合理性,根据夹持力与抛光力的关系,对表壳在30N抛光力条件下进行仿真分析.结果表明,表壳未发生变形,进一步验证结构合理性.     

一种新型草莓采摘机末端执行器的设计与实现

设计一种人工操作辅助采摘推行的草莓小车,重点对采摘末端执行器进行设计与分析,该装置主要由送料和传动结构、采摘末端执行机构、果实收集机构和车体组成,以微型电机为动力源,刀片和同步带组合,实现草莓根茎的切断、果实夹持、输送、收集的一体化作业,该机器的研制可以提高劳动效率,同时也为解决同等问题提供一种验证手段.     

锻造操作机夹持状态分析与夹持力研究

摘 要：以被夹持工件的额定重力及重力矩确定钳口的夹持力是锻造操作机夹持装置结构设计的前提。针对传统夹持力确定方法所造成的计算结果误差较大,无法有效指导夹持装置结构设计的问题,分析了锻造操作机的实际应用工况,明确了理论分析与实际应用存在的差异,提出了基于被夹持工件在允许下垂偏转的倾斜状态下进行锻造操作机夹持分析的钳口受力模型。利用受力模型分析了钳口在垂直和水平状态的夹持力,并以此建立了钳口在任意旋转角度的夹持力方程,求解了锻造操作机在满足工件下垂偏转条件时钳口对工件的最小稳定夹持力。根据研究结果,以 锻造操作机结构参数为例,计算了夹持装置的钳口夹持力,建立了锻造操作机钳杆在ADAMS环境中的虚拟样机并进行运动仿真,分析结果表明了夹持力计算方法的有效性。     

空间振动卸料机的振动强度

通过分析假设导出了机壳上，活化锥上的摩擦力公式，参与振动物料所受惯性力公式及物料流出所需最小振动量，在实验基础上导出代表拱效应的应力折算系数。     

常用硅胶材料软体气动夹爪夹持性能的仿真研究

硅胶作为气动夹爪的软体材料,其对夹爪的夹持性能有直接影响.采用有限元数值仿真方法对4种常用硅胶材料的气动夹爪进行夹持性能分析,探究Ecoflex 00-30、Ecoflex 00-50、Dragon skin 10和Dragon skin 30材料的影响.通过单轴拉伸试验测定硅胶材料的变形特性;采用不同的本构模型对材料...     

双曲肘五孔斜排合模机构的设计改进

针对某系列注塑机合模机构存在移模运动不顺畅、移模行程不够理想的问题,建立其数学分析模型,并对机构的特性进行分析,找出其存在问题的原因。依据双曲肘五孔斜排合模机构的特点建立优化模型,对比分析优化前后的机构特性。用UG软件建立该机构的三维数字模型,并进行运动仿真以验证优化结果的可靠性,取得较好的结果。     

塔式多绳摩擦提升机整体振动的计算机模拟

对离散化后链状系统在某一主振型下的振动即主振动进行了研究 ,提出了用计算机模拟提升机整体振动的某一主振动的方法 ,从而可直观地了解该系统主振动的情况 ,为研究塔式多绳摩擦提升机的主振动特性提供了一个切实可行的方法 ,并给出了计算机程序流程图     

应用 MATLAB 对有死区的振动系统进行仿真分析

根据有死区的单自由度振动系统运动微分方程,运用matlab强大、完善的通用数值分析、矩阵运算和图形功能,对其进行仿真分析,可为有死区的振动系统的分析提供一个强大而方便的工具,找到一种行之有效的方法.     

Active vibration control of spindle in ultra-precision turning machine

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旋转机组烈度趋势预测技术研究

组合预报在时序预测中应用广泛,而传统线性、非线性组合预报模型对各单项预测方法权系数的计算过于繁锁,并且多为定权系数,现有的神经网络组合预报模型又存在着对不同预测方法的特点强调又足的缺陷,针对以上两点,提出了一种新的神经网络架构--变权重神经网络架构,这种新型神经网络架构利用了神经网络的非线性映射能力,避免了求解组合权系数的繁琐过程,又克服了对不同预测方法的适用性强调不足的缺陷。作为验证,给出模型在大型旋转机组烈度趋势预测中的应用实例。     

封盖机曲柄滑块机构的仿真分析

封盖机的特点是结构简单、加工容易、维修方便、经济实用。其中曲柄滑块机构因其制造简单,磨损轻,寿命长,实现较高精度等优点,被大多数封盖机所采用。在设计中,通过对平面曲柄滑块机构进行数学建模,用MATLAB编程,输入曲柄滑块机构的机构参数和运动参数,实现对整个机构的运动学仿真分析。     

新型直线振动干燥筛分机的振动特性及热工分析

直线振动干燥筛分机是替代振动流化床的理想设备，它把干燥和筛分两种工艺结合起来，大大提高了生产能力。本对直线振动干燥筛分机的振动特性及热工方面进行了详细的分析和阐述。     

井下掘进机电控箱的振动测试分析

以S100型掘进机的电控箱为研究对象,对其井下工作振动情况进行了现场实测,通过对实测数据的处理分析,得到了电控箱在不同工况下的线性频谱和在特征频率点处的动画工作振型。此项研究工作为以后进一步提高电控箱的工作可靠性和使用寿命,提供了基础依据和参考价值。     

汽车活塞销振动挤压数值模拟分析

针对于现有活塞销冷挤压成形技术的不足,采用一种振动挤压的方式对活塞销成形进行研究.基于DEFORM平台,对活塞销的成形过程进行数值模拟仿真,分析其成形过程中的行程载荷与材料流动特性,并与常规的挤压方式比较得出结论:振动挤压可以降低成形载荷,并改善坯料与模具之间的摩擦状态,有利于下端材料的流动,从而得到较好的连皮位置.进一步研究了振动周期与振幅对成形效果的影响,得到周期为0.05s,振幅1mm为最优的振动参数.     

Evaluation and prediction of blast induced ground vibration using support vector machine

We present the application of Support Vector Machine (SVM) for the prediction of blast induced ground vibration by taking into consideration of maximum charge per delay and distance between blast face to monitoring point. To investigate the suitability of this approach, the predictions by SVM have been compared with conventional predictor equations. Blast vibration study was carried out at Magnesite mine of Pithoragarh, India. Total 170 blast vibrations data sets were recorded at different strategic and vulnerable locations in and around to mine. Out of 170 data sets, 150 were used for the training of the SVM network as well as to determine site constants of different conventional predictor equations, whereas, 20 new randomly selected data sets were used to compare the prediction capability of SVM network with conventional predictor equations. Results were compared based on Coefficient of Determination (CoD) and Mean Absolute Error (MAE) between monitored and predicted values of Peak Particle Velocity (PPV). It was found that SVM gives closer values of predicted PPV as compared to conventional predictor equations. The coefficient of determination between measured and predicted PPV by SVM was 0.955, whereas it was 0.262, 0.163, 0.337 and 0.232 by USBM, Langefors-Kihlstrom, Ambraseys-Hendron and Bureau of Indian Standard equations, respectively. The MAE for PPV was 11.13 by SVM, whereas it was 0.973, 1.088, 0.939 and 1.292 by USBM, Langefors-Kihlstrom, Ambraseys-Hendron and Bureau of Indian Standard equations respectively.