Python与AMESim在液压与气动实践教学中的应用
液压与气动课程是机械电子工程专业重要的专业必修课,并且课程重点在于讲解液压与气动在工程实际中的应用,而课程实验设备异于损坏,许多实例不便于实验,而学生面对理论知识难于理解,为此运用AMESim仿真平台,基于python构建液压与气动实践教学,拓展学生多学科多软件的应用,以液压元件减压阀为例,说明实践课程教学方法,学生在AMESim平台下的交互操作,从而培养学生的液压实践技能,启发学生对液压与气压传动的兴趣。
虚拟仿真技术在液压控制系统课程中的应用研究
随着信息技术的高速发展,虚拟仿真技术融合了计算机技术、互联网技术等多种先进技术,并且具有开放共享等特性,使得它在高等教育教学中得到了广泛的应用。液压控制系统是关于液压和自动控制结合的课程,利用虚拟仿真技术,将课程中的知识点转化为可操作、可视化的虚拟仿真教学,同时结合实际液压控制系统的特点进行对比分析,采用理论与实践相结合的教学模式和教学效果,进而提升学生在此课程中的自主学习能力。
2D数字伺服阀的特性实验研究
采用位置跟踪和电流反馈的双闭环控制下,对2D数字伺服阀的动静态特性进行实验研究。动态工作下,阀的阶跃响应时间最快可达到6 ms,在输入信号的幅值对应为阀最大开口的25%下,幅频特性为-3 dB对应的频宽约为65Hz,静态状态下,阀芯转角输入与轴向位移输出基本成线性。实验结果表明,2D数字伺服阀具有良好的线性度和对数频率特性。
液压控制系统课程微课教学应用研究
随着互联网技术的快速发展,传统教学迎来了许多挑战,而微课引入了互联网技术,使得微课教学受到了广大学者的欢迎。液压控制系统课程是机械电子专业的重要课程,对此进行微课教学资源建设,这样不仅有利于提高学生对课程兴趣,而且也有助于学生对课程知识点的理解。本文介绍了液压控制系统微课程资源建设的目标、方法,阐述了微课程的教学过程,最后介绍了对微课程的课程测试分析软件。
车辆换挡缓冲阀充油特性的研究
以车辆换挡缓冲阀为研究对象,建立了缓冲阀工作过程的数学模型。然后利用Matlab/simulink分析了其结构参数对缓冲压力特性的影响。结果表明,缓冲阀芯和节流孔直径对缓冲压力特性的影响较大,缓冲弹簧和回位弹簧的刚度对缓冲压力特性有一定的影响。最后通过试验验证了缓冲阀数学模型的准确性。
基于压扭联轴器的二维缓冲阀的仿真特性研究
传统车辆换挡缓冲阀动态稳定性能差,将2D数字技术与缓冲阀相结合,能有效提高其重复精度且滞环小,但已有2D数字缓冲阀传动精度低且易污染。据此,提出一种压扭联轴器式2D缓冲阀。以重量轻、惯性低而且灵敏度高的压扭联轴器作为传动装置改进现有2D缓冲阀,利用AMESim实现主阀部分的结构仿真,在数学建模的基础上采用Simulink实现先导阀的特性输出,进行联合仿真,实现了不同工况条件的缓冲阀性能分析。仿真结果表明:基于压扭联轴器的2D缓冲阀缓冲特性与理想曲线趋势一致,验证了结构及仿真方法的有效性。
桥式气动回路节能方法实验系统研究
桥式气动回路由多个开关阀独立控制系统进气与排气,可有效节约气动系统耗气量。为了发挥桥式气动回路结构优势,验证理论计算获得的进排气通断时间合理性,实现气动系统节能及活塞运行平稳性,利用LabVIEW开发平台,通过硬件组建、系统建模与软件开发,完成适用于4个开关阀组成的桥式气动回路节能方法实验系统。通过仿真与实验、数据处理与分析,所研发的实验系统功能完善,工作稳定,能够根据定时、定量进排气等多方面需求完成测控功能,检测数据准确有效,实现了对桥式气动回路节能方法理论计算结果的校准及节能效果的评估。
车辆换挡缓冲阀在变工况下的压力特性研究
车辆换挡缓冲阀是提高车辆换挡品质的一个重要部件,它能有效地控制离合器内的油压,使其按照一定规律增长,从而快速且平稳地完成换挡操作。对一种换挡缓冲阀运用AMESim进行了建模,并在此基础上开展了在变工况下的仿真分析,进行了试验验证,分析了压力瞬时波动及流量瞬时波动对缓冲效果的影响。结果表明,此工况的瞬时变化都会使缓冲时间缩短且具有较小的冲击。
基于CATIA的2D数字阀的模块化设计
介绍了基于CATIA软件平台,设计2D数字阀的模块化设计思想。首先阐述了模块化设计方法的原理,然后根据产品的功能要求对2D数字阀进行模块划分,利用CATIA软件平台,设计出产品相应模块的机械结构,从而缩短设计周期,提高产品稳定性,降低经济成本。
车辆换挡缓冲阀的优化设计研究
车辆换挡缓冲阀是自动换挡操纵装置的重要组成元件它能够使得车辆在换挡的过程中车速平稳地过渡为了设计一个换挡品质令人满意的缓冲阀需要研究合适的优化设计方法。基于换挡缓冲阀的结构及工作原理在AMESim环境下建立了换挡缓冲阀的仿真模型利用试验设计方法(Design of ExperimentsDOE)分析得到阀的结构参数对其油压特性的影响分布情况并且对主要的结构参数利用遗传算法获得期望的最优值并通过台架试验验证了此优化方法的可行性。
-
共1页/10条












