【摘 要】
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轴系作为精密装备中回转部件的重要组成部分,其精度特性关系到机械设备的性能与价值。随着机械装备在高精密领域的不断发展,高精密轴系的研究面临新的挑战。轴承作为回转系统中的核心部件,其性能与轴系的回转精度密切相关。本文基于轴系组件的几何关系、载荷约束关系,完成了深沟球轴承以及双支点支承轴系的回转运动模型的建立,并针对轴系回转运动精度特性进行了误差因素分析。主要研究内容如下:(1)阐述了刚体做定轴回转误差
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轴系作为精密装备中回转部件的重要组成部分,其精度特性关系到机械设备的性能与价值。随着机械装备在高精密领域的不断发展,高精密轴系的研究面临新的挑战。轴承作为回转系统中的核心部件,其性能与轴系的回转精度密切相关。本文基于轴系组件的几何关系、载荷约束关系,完成了深沟球轴承以及双支点支承轴系的回转运动模型的建立,并针对轴系回转运动精度特性进行了误差因素分析。主要研究内容如下:(1)阐述了刚体做定轴回转误差运动的几何性质,建立轴系回转精度评价模型,采用回转误差运动不变量对误差运动进行评价,使得评价结果不再是轴
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近些年,在国家政策的大力推动下,新能源汽车行业发展迅速。但随着电动汽车应用逐渐增加,近两年电动汽车自燃事故频频发生。对于热管理系统设计,可以通过建立可靠的电池模型进行热仿真,进一步通过优化电池散热参数进行优化,得到最佳电池散热方式,使电池的温度维持在一定范围内。相比于实验方法,数值模拟能节省时间成本和经济成本。相比于常用的等效电路模型,伪二维模型具有较高的理论精度,但伪二维模型有大量互相耦合的偏微
准确、快速的判断故障元件是电力系统故障诊断的首要任务，也是未来智能电网可自愈的前提条件。故障发生后，需要故障诊断系统能够在复杂的故障情况如保护和断路器异常动作以及告警信息丢失和畸变等情况下，仍能及时、准确的进行故障定位，判断故障元件，并对保护装置的行为做出评价，为调度中心工作人员以及检修人员、运维人员提供支撑。同时，随着电力系统的各类测控系统和装置如电力数据采集和监控系统(SCADA)、保护故障信
圆柱滚子轴承以其径向刚度大、安装方便且滚道摩擦系数小的特点,通常用于恶劣工况下的高速重载机械上,尤其针对如风力发电机组增速箱高速端等关键位置,恶劣的工作环境和极端工况使得其故障频发。风力发电产业是新能源领域中最具发展前景的发电方式之一,我国的风电设备装机量全球第一,对风机增速箱高速端圆柱滚子轴承进行力学性能研究可以满足工程需求。刚度特性是轴承极为关键的力学特性指标,直接影响了轴承本体和安装主机的服
二十一世纪以来，以煤炭、石油为代表的化石能源消耗不断增长，带来的能源枯竭与环境污染问题日益加剧。我国作为世界最大的能源消费国和生产国，高度关注化石能源污染问题，率先提出碳达峰与碳中和目标。在两会期间，李克强总理再次强调两碳目标的重要性，要求能源行业加快转型速度，尽快建立以清洁化、电气化、数字化与标准化为主要特征的新型能源结构。作为能源生产的主力军，两碳目标对电力行业提出了新要求，极大地促进了新能源
近年来随着PZT薄膜制备工艺的成熟,学者们热衷于寻找提升薄膜性能的方法以将其能够应用于更加广阔的领域。本文选取最常见的化学制备方法溶胶凝胶法来制备PZT压电薄膜并对薄膜的性能进行表征。利用COMSOL仿真软件对PZT薄膜的厚度以及弹簧结构进行了模拟优化,为后续实验部分提供参数指导。通过引入PbZrO_3种子层和Dy、Er两性离子来对PZT薄膜进行改性。全文主要工作如下:(1)采用COMSOL仿真软
长期以来,工业经济支撑了社会的物质创造与人类需求的满足,在过去的20年里,信息技术和互联网得到了快速发展,既形成了独立的信息技术产业,也在积极与其他传统产业进行深刻地融合发展,催生了新工业经济与数字经济。从创新型国家角度看,在党的“十八大”和“十九大”报告中都多次提到加快建设创新型国家建设,这使得“大众创业,万众创新”成为全民的浪潮,另一方面也是明确我国科技自立自强要成为未来长期发展的战略支撑。科
叶轮作为透平压缩机、核电站水泵等大型旋转机械设备的核心零件,叶轮流道结构的整体加工质量将直接决定设备运转性能的好坏。刀具作为叶轮流道铣削加工的主要执行件,当其在加工过程中磨损到一定程度后,会对工件的整体加工质量产生不利影响,进而降低车间的生产效率。因此,对铣削过程中的刀具磨损状态识别方法进行研究具有很大的实际工程应用价值。本文通过监测数控铣床主轴电机电流信号,利用深度学习算法实现自适应特征提取与磨
经皮给药,即药物通过皮肤吸收进入血液体循环中,以发挥治疗作用。作为一种新型的给药剂型,这种给药方式具有对患者的适应性好,无首过效应,可长时间保持血药浓度稳定等优点,因此越来越受到关注。掌握药物的经皮吸收过程和各种因素的影响,有助于有效安全的皮肤给药系统优化。通过构建一个数学模型对药物的经皮吸收过程进行合理的描述,可以细致量化经皮给药的过程。本文以费克传质扩散模型作为基础,并考虑药物在皮肤中的结合和
滚动轴承作为旋转机械中重要的组成部分,其健康状态直接决定了装备的工作效率和安全性能。由于受到运行环境、载荷冲击等复杂多变的工况影响,滚动轴承的故障频发,因此对滚动轴承的状态进行监测和诊断具有重大的意义。本文以滚动轴承为研究对象,针对当前故障诊断领域中普遍存在的关键性问题开展研究和讨论,结合深度学习理论,提出4种基于卷积神经网络范畴的故障诊断方法。论文的研究内容概括如下:(1)阐述课题的研究背景及意