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针对我国通信行业和计算机行业大型机房耗电量大的现状,提出了一种乙二醇机组控制系统。介绍了它的工作原理,阐述了它的总体控制方案,并重点阐述了采用温度模糊PID控制器对室内温度进行调节。仿真和实验结果表明:采用温度模糊控制器的系统运行稳定、可靠性高、节能效果明显,具有广阔的应用前景。 相似文献
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为研究重型汽车轮胎径向刚度的非线性特性,选取全钢丝10.00R20子午轮胎分别进行静态和动态实验。实验测试结果表明:轮胎静态径向刚度与轮胎变形量、充气压力之间存在非线性关系;动态径向刚度与轮胎变形量、充气压力和振动频率之间也存在非线性关系;且不同激振频率下轮胎所表现出的迟滞特性有所不同。基于实验数据分别建立了轮胎静态和动态径向刚度的非线性模型,可以反映轮胎变形量、充气压力、振动频率等因素对重型汽车轮胎径向刚度非线性特性的影响,该模型可进一步用于轮胎力学和车辆系统动力学的研究。 相似文献
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针对某重型载货汽车车架局部出现的疲劳寿命问题,通过有限元理论生成车架的模态中性文件,并对车架进行静力分析及强度校核。利用虚拟样机技术,建立考虑车架弹性的整车刚柔耦合模型,并对刚柔耦合整车模型进行随机路面不同速度下的整车动力学仿真,提取车架关键边界载荷谱。利用S-N疲劳设计方法,选用疲劳分析软件nCode Design-Life对车架进行疲劳可靠性分析,得到车架在不同工况以及不同车速下的疲劳寿命结果及损伤位置。结果表明:车架的最小寿命满足行驶要求,并为车架的优化设计提供了理论依据。 相似文献
4.
借助自制的两级固定床热解装置、气相色谱分析仪以及扫描电镜(SEM)等设备,在热解温度700℃、催化裂解温度700~900℃的条件下,以特种焦、白云石、高铝质多孔熟料为催化剂研究了生物质焦油裂解催化剂的微观结构与催化特性之间的关联性.研究工作以锯末为生物质原料,以过热水蒸汽为气化剂.研究结果表明:催化剂的微观结构与其催化特性具有很强的关联性.从微观结构看,特种焦的特征是:孔隙率高,比表面积大,孔径分布广;白云石则具有不规则裂隙以及不规则鳞片状晶体表面的特征;而高铝质多孔熟料具有裂隙相对规则、晶粒表面相对平滑的特征.实验数据表明:三者在生物质焦油转化率、产气率、产气成分、气体热值等方面均有明显的差异. 相似文献
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对传统换热站的工作结构进行了简单分析,提出其存在的问题。针对这些问题进行节能技术改造,主要采用了两种技术措施:热用户侧供水温度气候补偿的优化调节,实现按需供热;依据室内采暖系统最佳循环流量确定最佳控制压差值,循环水泵进行变频调节,实现热用户侧的变流量运行。 相似文献
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轮毂电机驱动电动汽车的簧下质量大导致轮胎动载荷增加,并且电机电磁力和转矩波动对车轮造成电机激励,进一步加剧车轮振动引起垂向振动负效应的问题。鉴于此,考虑电机的电磁激励,建立了电动汽车-路面系统的机电耦合动力学模型,推导了弹性支撑边界条件下路面结构的模态频率和振型表达式,以及路面振动引起的二次激励。计算了简支与弹性支撑边界条件下的路面模态频率,根据频率分布进行了截断阶数选取,并分析了边界条件、电机激励和车速对路面响应的影响。在此基础上,研究了不同行驶速度、路基反应模量及路面不平顺幅值下,激励形式对汽车车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的影响。结果表明:路面不平顺幅值越小,弹性支撑对路面响应的影响越大,弹性支撑边界条件下的路面响应较小,电机激励会引起路面响应的增加;弹性支撑边界条件下,路面不平顺幅值和路基反应模量越小,考虑路面不平顺、路面二次激励和电机激励的三重综合激励对电动汽车响应的影响越大,激励形式对轮胎动载荷的影响最大,对车身加速度的影响次之,对悬架动挠度的影响最小;电机激励导致轮胎动载荷增加,对路面破坏和寿命产生的负效应不容忽视。所建电动汽车-路面系统机电耦合模型及研究思路可为电动汽车垂向动力学分析提供参考与理论支持。 相似文献
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为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中.利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类.通过动... 相似文献
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开展设备监造与验收工作是确保设备质量、进而达到设备正常运行的关键。介绍了TBM设备厂内监造的工作准备、方法、要点、程序及工厂调试及验收等的内容,对于TBM组装和施工的顺利进行具有重要意义。 相似文献
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通过介绍WZ330型挖装机液压系统的设计要求和实现的功能,设计了该机型的液压系统,并对液压系统的主要参数进行了计算,最后对主要液压元件进行了选型.试验和应用结果表明:该机的液压系统性能稳定,技术可靠,为挖装机的长期无故障运行提供了重要保障. 相似文献
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针对齿轮箱运作过程中故障诊断效果不理想的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)方法.首先利用特征参量求出信号的时频特征统计量,其次利用卷积神经网络对时频特征统计量进行二次特征提取,最后利用粒子群优化的支持向量机进行分类.经实验验证,此方法准确率不仅高于其他经典网络模型,而且训练... 相似文献