以带式输送机单级圆柱齿轮减速器为研究对象,在建立其优化数学模型的基础上,提出了一种基于levy飞行策略的量子粒子群算法,并利用提出的算法对其齿轮模数、齿数、齿宽系数、螺旋角等参数进行优化。在MATLAB中实现该算法并与传统的QPSO等方法对比,结果表明基于levy飞行策略的量子粒子群算法(QPSO)其优化效果明显优于PSO算法和文献中所提出的算法,相比常规设计,体积减少了59.71%,相比QPSO,体积减少了8.90%,具有良好的优化性能,有限元分析结果表明,与优化前相比,优化后的承载能力并没有减降低。

在考虑结构几何非线性、形状记忆合金(SMA)相变特性和材料非线性的基础上,利用有限元法研究了内嵌SMA纤维的复合材料变截面结构的非线性静力学响应,并与几何线性情况下的结果进行了比较。研究发现,SMA复合材料变截面结构加载时的位移-载荷曲线与卸载时的不重合,二者形成了封闭的滞后环,而且由几何非线性分析得到的滞后环面积比由几何线性分析得到的小。此外,由几何非线性分析得到的SMA纤维的应力-应变伪弹性滞后环面积、最大马氏体含量都比几何线性分析的结果小得多。该研究可为SMA用于大变形结构被动控制奠定理论基础。

良好的冷却系统是保证发动机高效工作的重要保证。根据汽车发动机冷却系统的设计要求与基本的传热理论,对某款汽车发动机冷却系统进行设计,对选型设计、散热器风扇的匹配等进行分析,提出了匹配的评价依据。建立风扇、散热器的CFD模拟仿真分析模型,对风扇、散热器及二者匹配性进行模拟分析,并分析串并联布置散热器的差异。结果可知对所设计风扇、散热器及二者的匹配进行校核,高低温散热器的实测散热系数与理论散热系数之比均大于1,表明设计合格,满足要求;串联散热器虽然散热效率稍高,但是由于发动机一泵两路的散热形式,并联形式的散热器适用范围更广,对高温恶劣情况的耐用性更好;最佳工况校核表明,冷却水由入口处的95℃下降到出水管处的大约平均78.2℃,满足发动机使用要求;分析结果的一致性表明分析的准确性和可靠性,为同类设计提......

中冷散热器和高温散热器是汽车散热器的重要组成单元,二者的布置形式对整体的冷却性能具有重要影响。根据散热器的工作特点和散热量需求,对高温散热器和中冷散热器的参数进行设计,基于CFD分析技术建立散热器二维和三维分析模型;建立横向同种材料布置、横向异种材料布置、纵向异种材料布置、纵向同种材料布置等四种对比模型,获取不同模型的冷却风量流速、进出口温度变化等。搭建冷却系统试验平台,分别在中冷器前方指定位置进行纵向遮挡和横向遮挡,获取冷却风速和进出口温度变化。通过仿真分析和试验方法对比分析中冷散热器与高温散热器不同布置形式对冷却性能的影响。结果可知四种布置形式通过的空气质量流量占百分比和面积占百分比的比例基本一致;横向异种材料布置形式的散热效果最佳,优于其他布置形式,主要原因是横向布置,......

为改善太阳能清灰机械推拉机构的性能,首先建立太阳能清灰机械推拉机构的物理模型和数学模型,采用三次多项式逼近海塞阶跃函数模拟实际工况中液压油缸的进油规律;然后运用作图法对整个机构进行速度和加速度分析,结合MATLAB得出液压缸进油时旋转的角速度和角加速度的曲线;最后利用ADAMS软件和Pro/E软件建立整个机构的虚拟模型并进行机构的速度和加速度曲线分析,对各个部件的重要铰接点进行受力曲线分析,从而能够检测用经验设计的产品是否符合实际要求。

基于超声喷丸原理设计制作了利用伺服系统进行数控进给的旋转辅助超声冲击强化装置;利用波动方程和传统复合变幅杆设计理论,设计了圆锥复合变幅杆,用ANSYS软件对其进行了模态分析、谐响应分析和动力学分析。用该装置对镁合金试件表面进行冲击强化试验。结果表明,旋转辅助有利于提高试件表面冲击覆盖率;经ANSYS分析优化后的变幅杆结构合理,阻抗分析结果显示振动性能较好;在输入端直径相同的情况下,放大系数和最大应力值随着变幅杆过渡段长度的增大而不断减小。

为解决目前高速精密数控机床整体性能差的问题,设计了基于有限元分析的高速精密数控机床的床鞍机构。首先利用有限元软件在Pro/E软件中为某食品加工厂数控机床建立床鞍三维模型,在HyperMesh中拓扑优化床鞍,获取拓扑机构形态,划分网格,对床鞍增加制约与载荷,为设计床鞍机构奠定基础。然后采用变密度法拓扑优化床鞍机构模型,并根据优化结果,去除对床鞍静动态特征无过多作用的单元,设计床鞍新结构,提高床鞍抗扭及抗弯性能。设计结果显示所提方法设计的床鞍机构一阶特定频率在四类单元中均可达标,获取的床鞍优化结构最佳单元类型为工型单元;新设计床鞍机构质量减小近14%,最大变形量降低9%,大幅度提高了床鞍的静刚度,且频率更优,稳定性与抗干扰能力更强。

异步电机的电流是管排锯生产中重要的工艺参数。当锯切钢管时,异步电机受到电磁与机械的相互作用,易发生故障并造成锯切停止。为了保证管排锯稳定生产,在异步电机运行时对电流变化趋势进行预测显得极为重要。以上位机(WinCC)监测的两台主锯异步电机电流数据为基础,利用天牛须搜索(BAS)算法优化BP神经网络中的初始权值与阈值。建立了BAS-BP神经网络模型,并将其应用到异步电机电流预测中。与传统BP神经网络相比,BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,大大提高了预测准确度。

为改善浮选工艺,改进浮选设计,提高浮选效率,实现浮选的自动控制,提出一种将模糊理论与神经网络相结合的预测方法。利用多层级的前馈神经网络,构建矿浆浓度、精矿质量、药剂用量这3个主要浮选指标与矿浆浮选速率之间的模糊神经网络模型。采用T-S模糊模型不断修正模糊子集的隶属函数,从而提高了预测输出值的精度。通过实验数据的研究结果表明,该算法能够准确描述实际的浮选过程,具有很高的准确度和精度,证明了其用来预测矿浆浮选速率变化趋势具有可行性,为浮选动力学的研究发展提供了一种新的方法和途径。

电阻抗成像技术(Electrical impedance tomography,EIT)在当今生物医学领域展开了广泛深入的研究,根据其利用材料自身的阻抗特性来表征其内部结构的基本原理,同时研究发现金属材料的疲劳损伤模型与生物组织有诸多相似之处,因此为解决金属材料损伤检测的相关问题,提出一种应用于金属材料疲劳损伤的阻抗法检测技术。根据电阻抗成像、金属材料电特性等相关理论基础,建立了金属材料疲劳损伤的数学物理模型和有限元模型。针对阻抗法成像的正问题、逆问题进行了深入研究,利用有限元仿真方法对边界电位信息进行了提取分析。介绍了基于反投影算法的动态成像技术的实现方法并进行了仿真研究,取得良好的成像效果。对45#钢材料的长方体试样进行了高周疲劳实验,并采用四端法进行微电阻测量,通过多电极模型的测量结果分析,实现了疲劳损伤位置的一维定......