【摘 要】
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自控飞机运行时大臂起伏变化,载荷工况复杂,作为支承大臂的气缸销轴,对设备的安全运行起着至关重要的作用.传统计算在大臂水平位置,按照杠杆原理计算销轴载荷,设计时一般难以准确计算,以24座自控飞机大臂气缸销轴为研究对象,应用ANSYS Workbench刚体动力学模块Rigid Dynamics对大臂起升机构进行虚拟样机建模,并根据实际运行工况来施加各部件的驱动载荷进行动力学仿真分析,获取满载工况下大臂在起升、运行和下降过程中的气缸销轴反作用力时间历程曲线,计算结果表明,在整个运行周期内,销轴部位承受的载荷随
【机 构】
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河南省特种设备安全检测研究院,河南郑州450000
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自控飞机运行时大臂起伏变化,载荷工况复杂,作为支承大臂的气缸销轴,对设备的安全运行起着至关重要的作用.传统计算在大臂水平位置,按照杠杆原理计算销轴载荷,设计时一般难以准确计算,以24座自控飞机大臂气缸销轴为研究对象,应用ANSYS Workbench刚体动力学模块Rigid Dynamics对大臂起升机构进行虚拟样机建模,并根据实际运行工况来施加各部件的驱动载荷进行动力学仿真分析,获取满载工况下大臂在起升、运行和下降过程中的气缸销轴反作用力时间历程曲线,计算结果表明,在整个运行周期内,销轴部位承受的载荷随着大臂的举升而增大,当大臂升到最高点,气缸销轴部位的反作用力达到最大值为30,630 N.依据最大载荷按照行业规范对气缸销轴进行应力安全性评价和疲劳校核计算,销轴应力安全系数13.3,疲劳安全系数5.9,满足使用要求.
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近年来,深度学习(deep learning)在图像目标识别、语音识别和自然语言处理等诸多方面都得到了广泛的应用.目前,深度学习的主要形式是深层神经网络,而深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)则是其中一种经典而广泛应用的结构.随着深度学习方法在诸多领域的不断深入应用,深层卷积神经网络的学习研究在特征学习、目标分类、边框回归等方面表现出的优势已愈发突出.当前关于卷积神经网络的大多参考书目仅仅是说明了原理,却缺少中间参数迭代计算的推导过程,使得数学基础较弱的初
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本研究以不同大豆副产物为原料,利用微波辅助草酸铵提取大豆水溶性多糖,通过测定乳状液界面张力、粒度分布、Zeta电位、流变性质、多重光散射、微观结构和傅立叶变换红外光谱等,探讨不同副产物提取的大豆水溶性多糖乳状液乳化特性及红外光谱差异分析.结果 表明:大豆种皮多糖乳状液的界面张力最低(51.15 mN/m),Zeta电位绝对值最高(-24.9 mV),剪切应力和黏度也最高,粒度分布更加集中且均匀,粒径更小,TSI稳定系数更小,斜率更小,表明大豆种皮多糖的乳化能力最强,乳状液的稳定性最好.四种多糖的特征吸收峰
关于一个图是否为哈密尔顿图成立的充分条件,目前主要有两个研究方向,其一是参数的角度,主要有最小度、邻域、度和问题以及独立数等条件;另一个方向从图的结构上出发,在禁用某些特定子图的条件下描述.本文主要对各类哈密尔顿图成立的充分条件进行了概括总结,其中针对禁用子图,尤其是针对无爪图和半无爪图下哈密尔顿性成立的充分条件的概括.
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