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为了分析解决振动压路机在压实过程中沿振动轮宽度方向被压实材料密实度经常产生压实偏差的问题(通常表述为振动压路机出现的“偏振压实”现象),以典型的单钢轮振动压路机为例,分析振动压路机振动轮的结构,建立一种分析压路机振动轮“偏振压实”的四个自由度动力学新型振动模型。根据物理建模、数学模型求解分析压路机振动轮“偏振压实”的成因和振动轮结构参数对“偏振压实”的影响,提出解决偏振压实的方法。 相似文献
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为了深入讨论智能化振动压路机压实过程中土体随振质量的变化与压路机偏振对压实效果及操作舒适性的影响,采用拉格朗日方法建立了考虑土体随振质量和偏振压实现象的智能化振动压路机振动压实系统新动力学模型,并对模型进行了求解。讨论了土体随振质量、振动轮质量偏心及振动轮两侧土体参数差异对压实效果和操作舒适性的影响,得到了相应的变化曲线。所得结果为实现智能化振动压路机振动压实过程的有效控制、提高压实过程中的密实度和压实效率、改善整机的舒适性提供了较为可靠的理论依据。 相似文献
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根据智能压路机的现场施工作业特点,建立压实系统的动力学模型,采用不同压实阶段的动力特性参数,以压实系统垂直方向的最大压振力作为评判跳振的依据,系统分析动力学响应特性。结果表明,压实中后期容易产生振动轮跳离地面现象,应适当调整施力方向以保证压实路面质量。 相似文献
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基于混沌激振冲击压实轮的动力学仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
基于以混沌激振器为激励设备的八边形冲击压路机压实轮的工作状态,建立机架-压实轮-土壤的动力学模型,借助MATLAB/Simulink仿真软件对其压实过程进行数值仿真,对压实轮系统振动特性进行混沌识别,探讨不同路面条件和激振频率下的工作轮运动规律.仿真结果对混沌激振器在冲击压路机的应用具有一定的参考价值. 相似文献
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振动压路机-路基土壤系统的数学模型 总被引:1,自引:0,他引:1
振动压路机是集振动与减振为一体的工程机械,其已占据压路机市场80%以上的份额.目前,国内设计与世界先进水平仍有较大差距,其根源在于基本理论的欠缺.振动压路机-路基土壤系统在压实过程中不断变化,压实初期,土壤处于松散状态,塑性变形大,适于非线性弹塑性模型表示.在压实的中后期,土壤主要呈现弹性特征,可用线性模型表示.随着压实度的不断增加,可能产生跳振现象,有时保证路面质量需避免跳振,有时需利用其冲击能量对路基进一步压实或破碎工作.分阶段建立了振动压路机-路基土壤系统的数学模型.并对压实中后期进行了计算机仿真,为振动压路机动力学分析和压实度连续检测技术提供了理论基础. 相似文献
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针对振动模式可调的新型智能化压路机的机构特点和工作特性,建立整体耦合动力学模型,给出压实过程中压实机构与物料连耦、打滑和跳振情况下的数学模型.以YZC12型智能化压路机为例,分析了系统在不同振动模式下,垂直方向和水平方向相互耦合的激振动力响应特性,与水平振荡单一模式振动模型进行了比较分析,并通过高速路沥青的现场施工压实试验予以验证.结果表明,综合考虑系统耦合振动特性的整体耦合动力学模型比现有的单一模式振动模型更适合于智能机构压实系统. 相似文献
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以具有代表性的Bouc-Wen模型系统为算例,采用Krylov-Bogolyubov-Mitropolsky(KBM)法和谐波平衡(HB)法相结合的方法分析滞回系统在简谐激励下的动力响应特性.在一阶近似情况下,非对称滞回模型的系统动力响应中存在偶次和奇次谐波成分,而对称滞回模型的系统动力响应中仅存在奇次谐波成分.以智能振动压实系统为工程实例,分析现场施工过程中振动轮具有非对称滞回特性的垂直方向和具有对称滞回特性水平方向的振动响应.试验结果与理论定性分析相吻合,验证了KBM-HB方法可用于识别与检测工程振动中滞回系统特性分析. 相似文献
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振动压路机为保证压实效果,要求在满足一定条件的情况下,对土壤的冲击力要大.冲击力的大小与激振频率、振幅及振动轮的质量有关.因此振动轮尺寸一般都比较大,重量也大.由此就造成了压路机的转向难度巨大.所以采用一般汽车的转动方式已经不适应实际压实作业的需要.对压路机的转向系统进行了专门的研究与设计,设计出了一种结构比较稳定、可靠,转向性能优越的转向机构,并分别从力学角度、材料的强度要求等方面做了相应的验证.经投入生产,样机试验表明,工作效果良好. 相似文献
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分析了振动和振荡压路机智能化控制现有方案的优缺点,在大量试验研究之基础上解决了振荡压实智能控制过程中的部分关键技术问题,提出了振荡压实控制策略的总体思路和压实过程的优化控制策略,制订了智能控制系统的结构方案和控制流程. 相似文献
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在车载式振动压路机压实度检测中利用加速度传感器对信号的检测,由于加速度传感器受自身性能、安装位置、方向、土壤压实度和振动压路机振动轮振动量等随机性、不确定性和模糊性的环境因素的影响。使得加速度传感器的信号输出是一种典型的非线性系统。RBF神经网络因具有较强的自组织性、自学习能力和自适应性等优势,更适合对加速度传感器的输出进行仿真与预测。基于Matlab程序建立了加速度传感器的神经网络模型,通过神经网络的优势性能对加速度传感器在信号检测中进行预测。 相似文献
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