扫地车负压装置的结构参数优化

来源 :机械设计与研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:vivien2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
扫地车中的负压装置是决定扫地车工作效率的关键部件.负压装置下出风口的负压越小,吸尘效果越好.为了研究负压装置的结构参数与下出风口负压之间的关系,得到最佳的结构参数值,以主要结构参数(入风口宽度,内管高度、内管半径)为试验因素,使用均匀设计试验法设计试验方案,用FLUENT软件进行仿真试验,通过回归分析研究三个结构参数与下出风口处所产生的负压之间的关系,获得负压装置产生最小负压时的最优结构参数为入风口宽度为120 mm,内管高度为225 mm,内管半径为86 mm.经过按此参数制造的负压装置的扫地车试验验证,吸尘效率得到了提高,为扫地车负压装置的设计和优化提供了有益的参考.
其他文献
由于受到制造误差、装配误差、工作磨损以及关节间隙等因素的影响,机器人连杆参数通常表现出非概率性,导致无法预测其真实的概率分布.文中采用区间理论对机器人连杆参数进行
对于弱刚性零件精密加工而言,夹紧顺序对加工精度有很大的影响.针对夹具元件的夹紧顺序优化问题,建立了夹紧顺序与工件-夹具系统变形量之间的数学模型,并将夹紧顺序作为设计
由于齿轮裂纹特征难于提取,且常用的特征分类方法易于出现局部最优和过拟合的问题,本文提出了基于主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和改进型支持向量机(Suppo
针对铝型材表面缺陷快速准确检测的需求,提出一种基于YOLO深度学习模型的铝型材表面缺陷识别方法。对铝型材数据集进行图像增广,解决原始数据集中图像数量少且缺陷数据不均衡问题。建立基于YOLO的铝型材表面缺陷识别模型,通过增加模型预测尺度,提高对微小缺陷的识别能力。对铝型材缺陷数据集的目标框重新进行聚类分析,改进YOLO算法的模型参数。通过多尺度训练方法,增强模型对不同尺度缺陷的适应性和识别精度。实验
为有效地提取出轴承故障的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)和奇异值差分谱(SVDS)相结合的轴承故障诊断方法.该方法主要有三个步骤,一是通过VMD对轴承故障信息进行分解,
为了实现对微小高频受力器件的疲劳试验与检测,本文提出一种悬臂式压电微小载荷疲劳试验机,该机构采用矩形压电振子作为驱动力源.首先设计并分析了疲劳试验机结构与工作原理,
基于运动微分方程,分别建立整机底盘总成和驾驶室总成简化振动系统数学模型.同时,考虑叉具的柔性变形,借助Adams和HyperMesh建立整机刚柔耦合动力学模型.通过样机试验测试,获
为解决挤吹件生产中的高温管体在后冲切工艺中过度变形,基于冲裁力公式分析工艺参数中的刀具展角带来的剪切线变化对残余应力的影响,发现在刀具侧刃在即将离开管体时,剪切线
螺纹挤压成型工艺广泛应用于当今汽车发动机制造业,其底孔尺寸直接影响成型螺纹精度和机械强度.为提高汽车发动机内螺纹加工质量,基于有限元仿真对螺纹挤压加工的底孔尺寸进
为了获取某轻型载货车前桥的静动态特性并验证其可靠性,首先采用有限元方法建立前桥系统离散化模型并进行自由模态分析,分析结果表明其前三阶固有频率均处于外界激励频率范围