一种准零刚度隔振器的特性分析与实验研究

  目的  研究准零刚度隔振器各系统参数对隔振性能的影响,可为其应用于隔振系统提供攻关方向。  方法  以线性隔振、准零刚度隔振组成的双层隔振系统和两自由度等效线性隔振系统为对象,分别建立动力学模型;采用平均法推导谐波力激励条件下2个系统的功率流传递率,证明前者比后者有更好的隔振性能,并提出增强双层隔振系统隔振效果的方法。  结果  研究表明,双层隔振系统第2阶共振频率对应的功率流传递率最大值小于1,意味着其在第2阶共振频率附近范围内仍具有隔振效果,从而克服了两自由度线性隔振系统的缺点。  结论  双层隔振系统可通过适当减小阻尼比、质量比和刚度比来提高其隔振性能,且比等效线性隔振系统的低频隔振性能更好。     

浸没边界格子Boltzmann方法的改进及转动圆柱绕流模拟

针对浸没边界格子Boltzmann方法计算效率不足的问题,提出一种改进浸没边界格子Boltzmann方法。通过使用作用力格子Boltzmann模型,并简化流固耦合作用力的计算方法,使计算流程得到简化,同时,对比原方法转动圆柱绕流计算结果,计算时间缩短一半以上,提高了数值计算效率。结合改进算法研究转动圆柱绕流的流场升阻力系数、压力系数、流场速度等流体参数场随转速比的关系,揭示了一定的转动圆柱绕流动力学规律。研究结果表明,改进方法准确可靠。     

基于某多桥重卡的应急系统方案设计与分析

根据客户提供的多桥重卡使用经验和企业技术研发需求,本设计提出用大流量蝶阀转向器、应急泵、应急阀以及控制系统组成应急安全方案,能够应对特定路况、突发设备故障等故障风险,从而达到保障重型设备能够平稳、可控、安全等指标。本方案设计已经运用于国内军用多桥重卡项目,整体运转效果非常优秀,同时针对部件设计中容易出现失效部位进行应力分析,为部件工艺提供技改思路、合理结构以及适用参数,从而保证零部件和系统的稳定性、可靠性。     

高填黄土明洞卸载结构土拱效应离散元分析

采用细观颗粒流软件PFC2D建立明洞卸载数值模型,从竖向土压力、颗粒竖向位移、颗粒间接触力链、孔隙率等细观层面研究了不同减载措施对土拱效应的影响,同时,以工况Y7(EPS板+土工格栅+混凝土柱)为基准,考虑不同密度、厚度EPS板进行参数化分析.研究结果表明:洞顶上方设置减载措施可有效减小洞顶土压力,不同减载措施的减载效...     

离心泵噪声的研究及技术发展

降低离心泵噪声是一个重要的研究方向。本文对离心泵噪声来源进行了分类评述离心泵噪声主要分为机械噪声和流噪声,着重介绍离心泵流噪声及离心泵系统噪声的研究现状,阐述根据噪声特性开展的延伸应用,以及离心泵研究的发展趋势和热点。离心泵噪声的深入研究,将推动整个泵行业及相关应用行业向更高层次发展。     

机器学习在磁记忆无损检测领域的应用及展望

磁记忆检测作为一种新兴的无损检测技术,具有快速、便捷地检测应力集中和微观缺陷的优点,而机器学习具有强大的学习能力和自适应能力,适用于磁记忆检测产生的大量非线性数据的处理。主要综述了机器学习算法在磁记忆无损检测领域的应用现状,考虑将机器学习应用于桥梁内部钢筋损伤的磁记忆检测当中,最终展望了机器学习在此领域的发展趋势。结果表明：以支持向量机、神经网络、聚类算法为代表的各种机器学习算法目前在磁记忆检测中得到了广泛应用,主要用于各类钢试件缺陷的损伤等级评估和缺陷尺寸反演,在桥梁钢筋损伤的磁记忆检测中尚无相关应用;单一算法具有较大的局限性,多种算法结合可以提高预测准确率;要实现磁记忆在桥梁结构内部钢筋损伤检测中的突破发展,需进一步考虑复杂结构和检测环境,结合机器学习算法建立各类影响因素与磁信号之间的关系模型,机器学习中的回归算法也可进一步应用到缺陷程度的评估当中。     

复杂流态下系泊船的水动力特性研究

为研究复杂流态下系泊船的水动力特性,在最佳系缆方式未知的情况下,通过约束船舶横荡、纵荡、艏摇三个方向的运动近似替代缆绳的约束作用,建立系泊船简化模型.在完成网格无关性和数值方法可靠性验证的基础上,对常规流态以及复杂流态下系泊船的粘性流场进行数值模拟,分析系泊船水动力系数和运动响应的变化规律.结果表明:随着水流流速的增大...     

基于高速公路流的湖北省区域性城市群边界识别 ——以襄阳为核心城市

高速公路网络作为城市间点对点交通连接的重要通道,其交通流是城市间信息流动在实际空间上的一种重要体现,是人类社会经济活动空间相互作用的重要表征.文中利用高速公路流分析湖北省高速公路特征,基于概率密度和累计比例法分析襄阳市与各市州的时间距离、空间联系强度,确定阈值后分析得出以襄阳市为核心城市的湖北省区域性城市群包含襄阳市、...     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping, SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。