基于ANSYS的两栖专用车车架静动态性能分析

介绍了水陆两栖专用车车架的结构特点,在ANSYS中建立了基于板壳单元的车架有限元计算模型,并利用link11与beam4单元模拟悬架,对该有限元计算模型作了满载静态工况下的应力及变形分析,校核了该车架的强度与刚度,并对车架作模态分析,得到了车架的固有频率及振型特征,并提出了设计车架的改进意见。     

轿车后车门动态特性分析

轿车后车门动态特性的分析是基于后车门有限元分析模型的建立,对后车门在自由状态下进行模态分析,在四种工况下对后车门进行扭转刚度与下垂刚度的分析,通过分析,为轿车车门结构设计选择及结构优化提供理论依据。     

斜拉桥动力分析模拟方法的比较

以一座结合梁斜拉桥--开普吉拉多大桥为研究对象,对两种模拟斜拉桥动力特性的有限元方法进行了比较.模型一假设主梁为矩形截面,在主梁高度处施加集中质量;而模型二则包括了另外用来模拟主梁的扭转特性的集中质量.为检查忽略截面形状的影响,对两种模型的模态特点进行了比较.模型二表现出了突出的扭转响应,是因为在模型中正确考虑了重心和扭心的位置.     

斜拉索对钢管混凝土桁式组合拱桥力学性能的影响

位于湖南省永连公路上的天子山大桥是目前世界上第一座钢管混凝土桁式组合拱桥,其设计上的一个创新是用斜拉索代替了原来的刚性斜杆.制作了天子山大桥1∶20的铝合金模型,用模态分析的方法对钢管混凝土桁式组合拱桥的动力特性进行了研究,探讨了斜拉索对钢管混凝土桁式组合拱桥力学性能的影响.     

基于经验模态分解与长短时记忆神经网络的短时地铁客流预测模型

为降低样本噪声对客流预测模型的干扰, 结合深度学习理论, 提出了一种基于经验模态分解与长短时记忆神经网络的短时地铁客流预测模型; 将预测过程分为3个阶段, 第1阶段预处理原始地铁刷卡数据, 构建进(出)站客流时间序列, 运用经验模态分解法将时间序列转化为一系列本征模函数及残差, 第2阶段利用偏自相关函数确定长短时记忆神经网络的输入变量, 第3阶段基于深度学习库Keras, 完成长短时记忆神经网络的搭建、训练及预测; 以上海地铁2号线人民广场站客流数据验证了模型的有效性。计算结果表明: 与代表性的预测模型(差分自回归移动平均模型、支持向量机、经验模态分解与反向传播神经网络、长短时记忆神经网络)相比, 经验模态分解与长短时记忆神经网络预测模型分别将工作日高峰、平峰、全日的进(出)站客流预测精度分别至少提升了2.1%(2.5%)、2.7%(3.5%)、2.7%(3.4%), 将非工作日全日的进(出)站客流预测精度至少提升了3.3%(3.5%), 说明经验模态分解与长短时记忆神经网络的组合是一种预测短时地铁客流的有效模型; 当预测步长由5 min逐渐增加至30 min时, 工作日高峰、平峰和全日进(出)站客流的平均绝对百分比预测误差分别由14.8%(13.9%)、16.8%(17.4%)和16.6%(17.0%)逐渐降低至7.0%(6.2%)、8.3%(7.5%)和8.1%(7.4%), 说明该方法预测误差与预测步长呈负相关。     

基于EMD-DA-RNN的边坡位移预测

我国滑坡灾害高发,每年造成了巨大的人员伤亡和经济损失。依托信息技术尤其是物联网技术、人工智能等技术,滑坡的监测预警逐渐自动化、智能化,各种滑坡监测预警系统层出不穷,滑坡监测的数据量、预警的即时性都得到了极大的提升。采用深度学习技术的理论方法,充分利用监测系统获得的数据开展数据挖掘,利用已有的监测数据和各类信息预测滑坡未来一段时间的演化行为,最终实现对滑坡的安全评价。可及时提出滑坡的预防与处置方案,从而保障滑坡影响区域的人类活动。     

高速铁路接触网腕臂系统的力学特性

为了解决高速铁路接触网腕臂疲劳裂纹及零部件脱落的难题进行了腕臂系统的力学特性研究.建立了腕臂的实体有限元模型,研究了腕臂系统在风环境和覆冰影响下的静力学特性;采用模态分析,获得腕臂的固有频率和振型;基于变形方程,推导出腕臂系统载荷的传递函数,获得了腕臂上载荷的分布规律;通过台架试验验证了腕臂实体有限元模型的正确性.研究...     

基于ADAMS的凸轮机构弹性动力学分析

提出了一种考虑弹性构件动力学性能对高速凸轮机构运动规律影响的分析方法．基于ADAMS软件建立了凸轮机构弹性动力学模型,分析机构的运动规律;应用ADAMS／Flex模块,结合I—DEAS软件,采用修正的Craig—Bampton方法,生成推杆的模态中性文件,建立了凸轮机构刚柔耦合模型;应用上述模型,完成了推杆刚度取不同值时,高速凸轮机构的动力学特性分析及比较,得出相应的从动件运动规律曲线．为弹性凸轮机构的设计提供了依据．     

铁路重载货车轮对弹性振动及其动态影响

为研究轮对弹性振动特性及其对重载货车动力学性能的影响,以30 t轴重重载货车为研究对象,对轮对刚、柔建模时的整车运动稳定性、曲线通过性能等进行了对比研究. 首先,给出了多体动力学中弹性体的数学建模方法;其次,建立轮对柔性体有限元模型,分析了轮对的弹性振动模态,进一步将其集成于多刚体系统中,形成重载货车刚柔耦合动力学分析模型;最后,针对货车多刚体和刚柔耦合两类建模方法,以干线不平顺叠加短波不平顺作为系统激励源,对比分析了重载货车的轮对振动响应、蛇行运动稳定性以及动态曲线通过性能的差异. 研究结果表明:相对刚性轮对而言,柔性轮对的变形能够缓和轮轨刚性冲击,同时弱化轮轨间的刚性约束能力,导致其振动幅度降低,使得车辆非线性临界速度下降约9%,通过小半径曲线时,轮轨横向力也降低了约13.7%,轮对弹性振动对重载货车动态性能的影响同样不容忽视.      

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力,研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题;分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响,运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法,通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构;基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法,用以增强重构信号的周期性故障特征,消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响;利用1.5维谱分析重构信号,建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法,实现了轴承滚动体故障的准确诊断;为了证明方法的有效性,选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征,减少了无关频率分量,明显降低了其他成分的干扰;提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频率(140.6 Hz)以及二倍频(281.3 Hz)和三倍频(421.9 Hz)等所有倍频分量,且不受负载条件的影响,消除了复杂传递路径对轴承滚动体故障特征提取的影响。可见,提取方法可以有效解决复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取与诊断问题。