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为减少冷轧带钢的非对称板形缺陷的产生,设计了工作辊非对称弯辊控制系统.应用影响函数法计算辊系变形,同时考虑辊缝中金属横向流动对带钢出口横向张力分布的影响,通过迭代法计算出工作辊两端施加不同弯辊力后的辊间压力分布、出口厚度横向分布以及出口横向张应力分布.理论分析结果表明,工作辊非对称弯辊可以在一定程度上改善辊间压力分布不均,减轻轧辊磨损和减少轧辊掉皮事故的发生,降低带钢边部的非对称板形缺陷.实际应用结果证明,当倾斜调整量小于10%时,应用工作辊非对称弯辊替代倾斜调整,可以获得更好的板形精度
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利用校正机构补偿滚齿机的传动误差,可以加工出5级齿轮和蜗轮以及高精度的SG—71型蜗轮副。我们以Y3180滚齿机为对象,测出其范成传动链综合误差曲线,利用FFT程序得到传动误差频谱图,找出传动链中影响误差的因素和大小,并以此为根据利用CAD技术设计校正机构:校正凸轮及其摆杆,校正偏心齿轮组件等,从而降低了低频误差和短周期误差。这种方法能应用于SG—71型蜗杆倒坡加工机构的凸轮设计,使入口和出口的例坡在一次磨削中完成,提高了生产率,如与偏心齿轮组合,还可以补偿短周期误差,提高SC—71型蜗轮副的工作平稳性
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回线误差是影响磁弹效应力传感器综合精度的一项重要误差。为了探索这类误差产生的原因,本文设计了3%Si-Fe冷轧Goss织构电工铜片单晶体拉应力试样。实验结果表明,随着样品工作区中单晶体的[100]方向与应力σ之间的夹角θ的变化,样品的回线误差不但有数值大小的变化,而且回线误差的类型也不同。一种是,当减载时,传感器的输出电压值高于加载到同一载荷时传感器的输出电压值,另一种则与此相反。本文分析了这类材料的传感器在工作状态下,单晶体内磁铸分布的变化过程,认为回线误差大小及类型随θ角的变化,是单晶体内晶体缺陷与铸壁相互作用的结果
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在冷连轧无取向硅钢薄带过程中,为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降,需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得,不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响,更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论,建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型,避免了沿带宽方向建立刚度矩阵,从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动,由于锥形工作辊窜动,打破了带钢断面的等比例遗传关系,使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证,相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算,研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现,第一机架的边降控制范围最宽,第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略,相比单点策略在工业应用中取得了更好效果
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针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度
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针对扑翼飞行器的定高飞行,设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统:通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像,基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点,获得标识点在图像上的像素坐标;基于卡尔曼滤波器(KF)建立标识点像素坐标的运动状态估计器,降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题;分别建立常规PID和单神经元PID控制系统,通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速,实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明,本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号,单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些,但是控制精度明显优于常规PID控制器,最大相对误差为3%
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以数字化柔性挤压成形砂块为研究对象,通过设计单因素试验进行了砂型种类、粘结剂质量分数及挤压压力对型腔表面质量影响规律的研究,进而得出高精度树脂砂型挤压成形的最优参数组合。结果显示:无模砂型外部与砂型内部的表面性能存在差异。不同砂型种类的砂型型腔表面性能不同,沙粒的角形系数对砂型型腔表面性能有较大影响。随着砂型挤压力的提高,砂粒之间的距离减小,砂粒并联接触方式增多,砂型在经过切削时,砂型表面产生裂纹的数量及延伸深度大幅减小,砂型型腔表面性能不断提高。随着树脂质量分数的增大,砂粒的包覆厚度增大,从而砂粒的粘结桥增多,砂型强度增加,砂型切削时产生的裂纹数量减小,砂型型腔表面性能不断提高。本文为真实获得砂型表面质量提供了方法,有助于无模铸造精密成形技术的推广
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一般情况下,多个同步观测站之间的基线向量解算, 均可由基线解算软件自动完成。数据处理结果:观测 站之间的基线向量及其方差与协方差,或观测站在上 述坐标系中的坐标值及其方差与协方差。 当布设的GPS卫星网点数较多时,需在不同的时段, 按照预先设计的作业计划,依次进行观测。在这种情 况下,为了提高定位结果的可靠性,通常须将不同时 段观测的基线向量网连接成网,并通过观测量的整体 平差,以提高定位结果的精度。 整体平差的目的,在于消除图形闭合条件的不符值, 并建立网的基准
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针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性
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本章介绍基于承载能力计算的齿轮设计方法。设计的基本内容就是如何确定齿轮的基本参数或主要几何尺寸。围绕这些内容所讨论的主要问题有:齿轮精度等级的选择;轮齿的主要失效形式和计算准 则;齿轮常用材料及选择方法;齿轮的载荷计算;针对齿面接触疲劳强度失效和齿根弯曲疲劳强度失效所进行的齿轮承载能力计算方法等。 第一节 概述 第二节 轮齿的失效形式与计算准则 第三节 齿轮材料及其选择 第四节 圆柱齿轮传动的载荷计算 第五节 直齿圆柱齿轮传动的齿面接触疲劳强度 第六节 直齿圆柱齿轮传动的齿根抗弯疲劳强度 第七节 直齿圆柱齿轮传动的静强度计算 第八节 斜齿圆柱齿轮传动的强度计算 第九节 直齿锥齿轮传动 第十节 齿轮传动的效率与润滑
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