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针对橡胶减振器在舰船设备应用中常伴随着不可预见的疲劳失效问题,对舰用BE-300型橡胶减振器疲劳寿命预测方法进行了研究。基于连续介质力学理论,通过开展橡胶材料拉伸疲劳试验,建立了减振器橡胶材料的疲劳寿命预测模型;根据减振器橡胶材料的单轴拉伸和单轴压缩试验数据拟合结果,选择2阶多项式本构模型进行了橡胶减振器的有限元仿真;根据有限元仿真计算结果提取了橡胶减振器的最大主应力分量,结合橡胶材料疲劳寿命模型预测了橡胶减振器的疲劳寿命。研究结果表明:选取不同的疲劳损伤参量所得到的寿命预测结果并不相同,以等效应变为损伤参量对橡胶减振器寿命进行预测得到的结果与实际情况较为符合,该方法可用来预测舰用橡胶减振器的疲劳寿命。 相似文献
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以装载机前车架疲劳寿命评估为目的,从前车架焊接结构关键部位中提取三种典型焊接接头,对其进行疲劳试验和分析.以局部应变能密度法为理论基础,对获得的试验数据进行处理,得到了基于局部应变能密度的疲劳寿命曲线,并采用文献中十字接头的疲劳数据验证该理论的准确性和适用性.结果表明,局部应变能密度法既可用于焊根失效疲劳评估,也可以用于焊趾失效疲劳评估;不同位置的疲劳裂纹会影响结构的刚度,进而影响结构的疲劳寿命.此外,研究了焊脚尺寸和熔深对焊接接头疲劳寿命的影响,推导了基于局部应变能密度法的疲劳失效位置转换区间.并通过文献中的疲劳数据验证了文中提出的焊趾失效和焊根失效转换区间的准确性,为合理设计未焊透厚板T形接头抗疲劳性能提供依据. 相似文献
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视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数,实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程,解算非常复杂,因此,提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征,将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络,通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明,提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹,证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上,与传统的视觉里程计系统相比,该模型的精度也有所提高。 相似文献
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应用Abaqus有限元模拟软件对硫化工况下的轮胎模具底座进行热力耦合和力学性能分析,应用Fe-Safe软件对不同厚度和滑板结构的底座进行疲劳损伤和使用寿命计算。结果表明:轮胎模具底座的最大应力出现在U形螺栓槽处,最大位移出现在与U形螺栓槽成45°的圆周边缘;底座应力与底座厚度和滑板面积成反比;下侧板连接形式对底座应力和位移影响不大;底座最先破坏的部位为U形螺栓槽附近,增大底座和U形槽厚度可以延长其使用寿命。 相似文献
80.
随着人工智能技术的迅猛发展,出入口控制系统(ACS)迎来新一轮的技术变革。根据人工智能双目视觉闸机的技术背景、应用结构,结合行业数据,对其可靠性指标的计算方法进行了分析和论证。 相似文献