【摘 要】
：
针对双同步电机提升系统在实际工况中轴系扭振现象频发问题,对双同步电机系统轴系进行柔性建模和扭振特性分析。首先基于双电机主轴和滚筒的结构,考虑系统的柔性体特征建立柔性有限元模型,并通过有限元分析获取各阶扭振模态,然后施加正弦载荷进行响应分析和扭转角度分析,最后改变柔性参数分析系统轴系扭振特性与柔性的关系。结果表明,有限元柔体建模方案不仅能更精确计算扭振频率,而且更全面地体现系统发生扭振时的动态特性,且与刚性体建模相比,柔性建模系数影响系统轴系低频扭振特性明显。为研究同步电机低频振荡发生的机理提供理论基础。
【机 构】
：
兖煤菏泽能化有限公司赵楼煤矿,天津德通电气股份有限公司
论文部分内容阅读
针对双同步电机提升系统在实际工况中轴系扭振现象频发问题,对双同步电机系统轴系进行柔性建模和扭振特性分析。首先基于双电机主轴和滚筒的结构,考虑系统的柔性体特征建立柔性有限元模型,并通过有限元分析获取各阶扭振模态,然后施加正弦载荷进行响应分析和扭转角度分析,最后改变柔性参数分析系统轴系扭振特性与柔性的关系。结果表明,有限元柔体建模方案不仅能更精确计算扭振频率,而且更全面地体现系统发生扭振时的动态特性,且与刚性体建模相比,柔性建模系数影响系统轴系低频扭振特性明显。为研究同步电机低频振荡发生的机理提供理论基础。
其他文献
针对航空结构件制造过程中高强度、高要求的工艺工作与工艺资源严重不足之间的矛盾,提出了1种基于工业互联网云平台的智能工艺应用新模式,将企业的先进工艺工具、方法和经验知识通过云平台实现共享。以数控程编系统为集成平台,将后置处理、仿真及工艺知识库等进行了有序集成,形成数字化工艺集成解决方案,实现了工艺设计端的闭环优化控制;构建了面向航空结构件制造的智能工艺云平台,将企业内部先进工艺核心能力开放共享给社会,使得工艺工具、方法和知识在航空产业链上下游企业间推广应用,带动形成了良好的工艺产业生态。通过应用案例介绍,展
以某款汽车座椅靠背边板为例,分析其结构特点和工艺性,设计边板冲压成型流程。利用有限元分析软件AutoForm建立仿真模型并进行成型过程仿真,预测成型质量并通过优化冲压工具体消除零件开裂。研究工艺参数对边板回弹影响,通过调整压边力、摩擦系数和拉延筋强度降低边板回弹量。设计正交实验并得到最优工艺参数组合:摩擦系数0.15、拉延筋强度45.5N/mm和压边力100KN。经验证边板成品与仿真结果基本一致,保证了成型质量和精度。
为揭示气动网格气囊结构对驱动器弯曲性能的影响,以单气囊和双气囊模型为对象,开展了非线性有限元分析研究。研究发现矩形气囊较纵向圆柱、三角形和横向圆柱气囊具有更好的弯曲性能。在矩形气囊中,减小壁厚、增大气囊高度可以提升弯曲效果,增加气囊长度虽也可提升弯曲角度,但会降低单位长度的弯角。通过双气囊模型分析,发现气囊的变形存在耦合关系,导致每个气囊实际的弯曲效果均小于单独作用时,同时由于大位移引起的非线性,使得气囊引起实际弯曲变形还与所处位置有关系,因此在软体机器人建模中常用的常曲率模型可能存在局限性。
为了提高汽油机活塞数控车削加工的质量和生产效率,提出了基于非支配排序差分进化算法的多目标优化方法与基于加权相对距离的决策方法。以加工件的表面粗糙度和材料去除速率为优化参数,建立了多目标优化模型。鉴于表面粗糙度的经验公式计算精度有限,且不具有生产设备和生产过程差异适应性,给出了学习因子自适应神经网络的拟合方法。使用非支配排序差分进化算法对多目标优化模型进行求解,得到了Pareto前沿解集。提出了基于加权相对距离的决策方法,得到了最优生产方案。经验证,与工厂现用生产方案比,优化后的工件表面粗糙度减小了一倍以上
大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,可以解决工件表面质量差的问题。首先,比较机器学习与回归方式的拟合误差,选用精确性更高的机器学习方法建立了切削力和切削温度的预测模型。其次,采用不同的群智能算法对优化目标进行求解,比较不同算法的求解性能,选择人工蜂群算法的优化结果为最优参数组合。最后,对不同切削方案得到的工件表面粗糙度进
油田开发进入高含水期,为改善区块开发效果,进一步提高采收率,调剖堵水是一项有效的工艺技术措施,通过对化学堵水剂的选择及应用研究,并通过室内实验研究,优选出最佳的新型无机矿物类化学堵水剂配方体系,深入分析杏三~四区东部区块的开发历史及开发动态,优化半径、注入压力等工艺参数并制定实施工艺方案,开展多井组区块调剖堵水。通过20口井的区块调剖堵水工作的开展及效果分析,其施工工艺简单,通过规模化、集中化实施20口采出井调堵,不仅改善了纵向动用状况,同时完善了平面注采关系,也提高了调堵井周围其他方向、剩余油相对富集部
制造业产品的设计过程中需要大量的标准件,其中标准件数据是产品全生命周期管理的设计数据的源头之一,标准件数据的统一、规范决定标准件数据在其他系统的数据一致,保证了规范统一的数字化协同环境,促进了企业系统之间信息集成、交流和共享。研究了标准件的基础数据和企业内各个系统对标准件数据的需求,提出了面向产品全生命周期的标准件统一数据库构建和实现方法,对企业使用的标准件进行分类、编码、制定了数据模板、三维模型,确定了标准件的统一数据。该企业使用该方法在设计端CATIA软件进行开发实现了面向产品全生命周期的标准件统一数
在机械制造业领域,由于无人机的应用环境较为复杂,其获取的热红外图像易受到外界因素的影响,致使难以获取光谱指数与红外温度之间的关系,使得尺度转换精度偏低。为此,提出面向机械制造环境的无人机热红外图像空间分辨率降尺度自动化处理方法。针对复杂机械制造场景,首先通过图像辐射校正、几何校正、几何配准三个步骤对无人机热红外图像进行预处理,然后将光谱指数输入到BP神经网络中,经过降尺度训练后输出高分辨率温度,从
装配质量的好坏直接决定了数控机床的最终性能,为对数控机床装配质量进行事前预测,提高装配合格率,采用基于GA-SVM方法建立数控机床装配质量预测模型。首先,基于“功能—运动—动作”的结构化分解方法对机床进行元动作分解,将各级元动作内部影响因素作为装配影响因素,并以元动作链中最后一个元动作输出运动参数作为装配质量分析对象。然后,将GA-SVM模型运用到砂轮架X轴进给运动下的元动作链装配质量预测中,为证明该模型的实用性与有效性,将GV-SVM模型得到的预测结果与BP神经网络、常规SVM模型进行对比分析,结果表明
根据灰色二次回归与GM(1,1)两个模型预测值与实际值的偏差,确定模型各自的权重系数进行组合预测。首先对模型的建模数、迭代数进行合理选择,对原始轴温数据进行预处理,然后分别分析了灰色二次回归与GM(1,1)模型的特点,最后为避免均值加权不能很好地适应轴温波动情况,采用偏离度的权重系数来将两个模型组合起来。通过权值分配的方式,不断对上一阶段单一模型的预测偏差校正,减小组合模型的预测偏差。经实际验证表明优化作用有效。