论文部分内容阅读
拖拉机防护装置是在拖拉机发生事故时保护驾驶员的关键部件,而静态试验是检验其结构强度的重要手段。通过对前期积累的大量试验数据进行梳理,总结了静态试验过程中的典型失效形式,并对每种失效形式的产生进行机理分析,可以为拖拉机防护装置的结构设计与优化提供技术支持。
拖拉机防护装置静态试验的典型失效形式及分析
【摘 要】
：
拖拉机防护装置是在拖拉机发生事故时保护驾驶员的关键部件,而静态试验是检验其结构强度的重要手段。通过对前期积累的大量试验数据进行梳理,总结了静态试验过程中的典型失效形式,并对每种失效形式的产生进行机理分析,可以为拖拉机防护装置的结构设计与优化提供技术支持。
【机 构】
：
山东省农业机械科学研究院
【出 处】
：
农业装备与车辆工程
【发表日期】
：
2021年10期
其他文献
将风冷散热与热管技术结合,设计一组三并四串的21700型锂离子电池散热模块,通过实验研究该电池散热模块的散热性能,并与模拟散热模块研究性能结果进行对比。结果表明:当热管长度为50mm时,在不同环境温度(15,25,30℃)和不同放电倍率(1C,2C,3C)下,均能满足电池散热性能要求。实验与模拟结果对比两者温度变化趋势基本相似,确保了电池组散热模型的准确性,为未来的模拟优化测试提供了依据。
为了解决机床滑动结合面传统建模方法建模精度低和其动态特性参数难确定的问题,提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的结合面参数识别方法。以M7120D/H卧轴矩台平面磨床的砂轮箱-滑座滑动结合面为研究对象,利用深度神经网络模型预测值和模态分析实验值的相对误差建立目标函数,采用布谷鸟(Cuckoo Search,CS)算法对结合面的刚度、阻尼进行识别研究。结果显示,该方法得到的有限元模型计算值和实验测试值之间的相对误差在3%以内,具有较高的识别精度,表明该方法是正确的、有
为提高自动驾驶车辆对道路场景的识别效果,针对ReLU模型存在的神经元"坏死"问题,基于ReLU,结合Sigmoid模型提出了新的激活函数ReLU-Sigmoid。通过分析激活函数作用原理,给出激活函数设计要点并将Sigmoid和ReLU在x轴正、负半轴进行组合,优化了道路场景识别模型。在伯克利大学道路数据集上的实验表明,相比ReLU和LReLU模型,ReLU-Sigmoid模型有效提高了卷积神经网
提出了一套基于多传感器融合的自主导航系统,利用摄像头采集环境图像,通过北斗/GPS模块获取小车的姿态信息,采用超声波和红外传感器判断障碍物;通过设计基于特征提取与识别、多源信息融合的自主导航控制和避障算法,实现了园艺作业机器人平台的自主导航控制。该系统的研究为各类设施园艺机器人的研究和功能提升提供了参考,具有一定的借鉴价值。
针对微创下盆骨三钉钉棒内固定效果问题,设计了正向与逆向建模相结合的技术路线,建立了与实际盆骨结构相符的模型。在此基础上,针对三钉钉棒内固定技术,建立了固定物植入后整体模型,并对其生物力学特性进行分析。研究结果表明,该固定方式能够恢复盆骨力学传递特性,并且能保证正常站立位置下盆骨断裂面位移量在3.74μm以内,有利于骨骼恢复,研究设计的技术路线为验证新型骨科手术固定效果提供了更便捷的方式。
利用有限元软件DEFORM-3D研究了使用无沟槽型和双沟槽型钻头的普通钻削(CD)和使用双沟槽型钻头的超声辅助钻削(UAD)对Ti6Al4V合金钻削加工性能的影响,与普通钻削相比,双沟槽型钻头显著降低了钻削力和钻削温度。使用超声辅助钻削后,在更大程度上降低钻削力、钻削温度和扭矩。有利于提高工件的表面质量,提高刀具的使用寿命。
大型工件在加工过程中存在难以避免的误差,误差超标将对后续的生产和加工过程产生无法弥补的影响。针对以上问题,设计了一种大型工件检测装置,并且针对其控制系统以及数据采集软件系统进行设计。多次测试结果表明:该装置的控制系统以及数据采集系统可以满足此装置采集数据的需求。
为解决双相压电驱动器对频率一致性要求高,以及单相驱动器不易实现双向运动、正反向性能不一致等问题,提出一种单模态驱动且双向运动一致的压电驱动器。该驱动器采用带方孔的对称型结构作为定子部分,并在其中心块两侧黏结沿厚度极化的压电陶瓷,通过给一侧的压电叠堆陶瓷施加电压信号来激发驱动足的法向和切向运动,从而形成扁平的椭圆运动轨迹。而驱动器的双向运动将通过轮换激发两侧的压电叠堆陶瓷来实现。为研究驱动器的驱动机理,建立了定子的有限元模型,采用有限元分析方法对其进行模态、瞬态分析,从而对其振动特性进行分析。然后根据仿真结
最小二乘支持向量回归模型能有效地构建特征与刀具实时磨损间映射关系,但受限于自身参数的复杂性,无法获得最优模型性能,同时由于单个传感器的局限性,难以全面反映刀具磨损的多维信息。为进一步提升刀具磨损预测精度,提出一种基于多传感器信号融合并利用粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量回归模型的刀具预测方法。通过对采集的传感器信号进行小波降噪,提取可用于反映刀具磨损的多域特征,并通过核主成分分析法对多域特征进行降维融合,采用经过粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量回归模型构建融合后特征与刀具磨损的映射关系。通过公开数
在制定列车开行方案时,客运站节点的划分会对列车的停站方案有很大影响。结合节点划分方法研究现状的基础,提出了基于电力网络中网络凝聚度和割点等重要的评价指标,对网络中不同节点的不同属性进行脆弱性的分析,并且对其权重进行了确定。最后,以京沪高速铁路客运站为例子,结合各节点的实际情况,确定不同客运节点等级属性,通过实例验证了该方法具有可行性。