双滚筒采煤机的非线性多体动力学建模及振动分析

来源 :中南大学学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:li81641143
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双滚筒采煤机广泛应用于煤矿工业中的地下煤炭开采。采煤机的振动和噪声控制是对采煤机进行稳定性设计的重要因素之一。本文对双滚筒采煤机的多体动力学振动特性进行分析。考虑采煤机机身横向、纵向和扭转位移,以及采煤机摇臂的转角,将采煤机行走部以及液压缸模拟为弹簧-阻尼系统,采用Lagrange法建立了双滚筒采煤机的非线性多体动力学模型,并用龙格库塔法进行数值求解。讨论了截割载荷、行走部的等效弹性-阻尼系数、摇臂转角以及液压缸的等效弹性-阻尼系数对系统振动行为的影响。通过仿真结果提出了对于双滚筒采煤机稳定性的若干设计建
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为研究列车进、出站所引起某地铁换乘站楼板及办公区休息室的振动特性及其在不同楼层的传播规律,基于现场实测数据,采用时频分析、插入损失、1/3倍频程及Z振级曲线拟合等方法进行分析,得出以下结论:(1)地铁列车进、出站工况下的垂向加速度大于水平加速度,出站工况下楼板振动加速度大于进站工况,负一楼楼板振动加速度大于负二楼。无论哪种工况的振动响应在频谱上主要都集中在20 Hz~50 Hz和80 Hz~150 Hz频段;(2)列车引起的振动响应随着垂直轨向距离的增加而呈线性衰减趋势,负一楼振源引起楼板振动的线性衰减率
传统有源控制算法未考虑控制后的声品质特性,而误差滤波最小均方(Filter-error least mean square,FeLMS)算法通过对误差滤波器的设置可较好地优化声品质。已有FeLMS算法的优化目标大多仅基于心理声学客观参量,未考虑不同类型噪声的频谱差异。针对该问题,以直升机舱内噪声为研究对象,研究面向声品质优化的有源控制算法。首先将直升机舱内人耳位置处采集的噪声样本作为初级噪声,开展烦恼度主观评价实验,然后对烦恼度实验数据进行多元线性回归得到直升机舱室噪声烦恼度的声品质模型,最后根据模型中烦
针对滚动轴承故障信号信噪比低、特征学习效率低、诊断模型结构复杂等问题,提出一种基于经验模态分解快速独立成分分析(Empirical mode decomposition fast independent component analysis,EMDFICA)与卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过经验模态分解预处理得到原始振动信号的内禀模式函数(Intrinsic mode function,IMF);然后,对提取的IMF分量进
滚动轴承运行状态好坏会影响旋转机械的整体运转平稳性。由于在实际工况中带有标签的故障样本难以获取,基于传统深度学习的故障诊断方法,利用不足量的标签数据进行训练常导致模型无法学习到准确的故障特征。此外,智能故障诊断模型中的参数设置也是影响诊断结果优劣的关键因素。为了解决上述问题,提出一种基于三重生成式对抗网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将传统两人博弈转换为三人博弈,通过生成器、分类器与判别器的共同作用分别达到样本生成、标记与分类的目的。借助具有优越搜索效率的量子遗传算法,解决三重生成式对抗网络复杂的学习率设
通过微波水热法合成磁性CoFe2O4@rGO纳米复合材料。XRD、Raman、TEM/HRTEM、FTIR、BET和VSM表征结果表明,尺寸约为13 nm的尖晶石型CoFe2O4纳米粒子分散锚定在石墨烯片上,其饱和磁化强度为46.7 mA/(m2·g),满足磁分离要求。研究了不同pH值、初始浓度等条件对CoFe2O4@rGO铀吸附容量的影响,确定了铀在水
本文考虑一种基于最大后验概率算法的迭代相位同步方案。在经典方法中,相位噪声估计模型在信道和接收器的每个符号处考虑一个样本。但是,信息理论研究建议在信道和接收器的每个符号上使用多个样本以实现更高的性能。在本文中,得出了一种软信息辅助迭代接收器,该接收器使用现成的块进行检测和解调,以保持接收器的复杂性可接受。在这里,我们以务实的范例考虑每个符号在信道和接收器处的两个样本。结果表明,以适度的处理开销为代价,可以显著改善相位噪声估计。给出了针对低密度奇偶校验编码的正交幅度调制的仿真结果。结果表明,与传统的接收器方
提出一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)与Baum-Welch算法结合的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)并将其应用于风力发电机齿轮箱故障诊断。首先利用小波包分解与重构提取信号频带能量作为特征向量;将正常及各故障状态的训练样本特征作为模型观测值输入CHMM模型与优化模型进行训练,最后将各个检验样本特征输入各状态模型中进行对比,得到待测样本在训练模型中的输出概率,将其作为故障诊断的评判依据。
为充分挖掘振动信号的特征信息进而提升诊断精度,提出一种将模糊信息粒化、幅值感知排列熵(AAPE)和鲸鱼优化支持向量机(WOA-SVM)相结合的滚动轴承智能故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行模糊信息粒化处理,得到包含最小特征Low、平均特征R和最大特征Up的3组信息粒子;然后利用AAPE量化信息粒子的故障特征信息构建特征向量;最后建立WOA-SVM分类器诊断识别故障类型。采用滚动轴承不同工况下的实验数据进行算法验证,分析结果表明,所提方法不仅能够精准实现轴承故障类型及故障程度的综合辨识,而且故障识别率优于
空压机结构辐射噪声直接给舰船声隐身性带来隐患。为研究船用某型空压机结构辐射噪声特性,采用有限元/边界元法对其进行计算分析。分别建立空压机几何三维模型、有限元动力学模型以及声学边界元模型。将曲轴转动产生的动态激励作为结构振动响应计算的原始载荷,基于有限元法求解空压机结构的振动响应。在此基础上,结合四节点插值算法将机体振动数据映射为辐射噪声计算的边界条件,采用边界元法求解其辐射噪声特性,并基于声学传递向量法分析空压机噪声辐射的主要部位。研究表明:气缸体对空压机整体噪声水平影响较大,声波辐射具有一定指向性,结构
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