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为提高平面光学元件抛光机床的加工精度,对其床身进行模态分析,得到机床结构固有的振动特性,实现对机床床身的优化设计。首先,通过3D建模软件构建机床模型,并将其导入ANSYS有限元软件中进行模态分析,得出机床的前几阶固有频率和振型;然后,根据模态分析结果对机床横梁和立柱进行优化设计,得出优化结构;最后,对优化后结构进行模态分析,并将结果与优化前分析结果进行对比。对比可得,优化后的机床床身前三阶固有频率分别提高15.61%、14.63%和16.07%,有效提高机床稳定性,提高工件加工精度。 相似文献
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通过Pro/E建立养护车起吊装置三维实体模型,并借助ANSYS Workbench有限元分析软件对模型进行模态分析,通过模态分析得到起吊装置模态参数,为进一步研究起吊装置振动特性、疲劳破坏和结构改进优化提供依据和参考。 相似文献
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基于Laplace变换推导出含集中质量与集中刚度弹性梁的振型函数和典型边界条件对应的频率方程,针对有一个集中质量与一个集中刚度的悬臂梁,求解出其固有特性,并利用基于自然激励技术(natural excitation technique,简称NExT)的特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm,简称ERA),即NExT-ERA法对相应结构系统进行了模态识别。通过对比解析结果和实验结果,分别讨论了集中质量与集中刚度大小变化和位置变化时对梁振动特性的影响,得出了集中质量和集中刚度在悬臂梁上位置和大小变化时,悬臂梁固有频率的相应变化规律,为工程中具有集中质量和集中刚度等直弹性梁的振动分析方法和集中参数布置设计提供了参考。 相似文献
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基于应变模态差和神经网络的管道损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
应变模态差对结构微小损伤具有很高的敏感性且对结构损伤处具有较高的定位识别率,故在工程实际中可以利用其对管道进行损伤识别。然而,应变模态差只能定性地反映结构的损伤程度,并不能直接量化损伤结构的损伤程度,故采用神经网络和应变模态差相结合的方法对损伤管道进行损伤位置和损伤程度的识别。利用有限元分析软件ANSYS进行模态分析提取管道的应变模态参数,并把管道损伤前后的应变模态差作为神经网络的输入参数,以损伤位置和损伤程度作为神经网络的输出参数,对损伤管道分别进行单损伤和双损伤的损伤定位和程度识别。研究结果表明,利用应变模态差和神经网络相结合的方法能够准确识别出管道的损伤位置以及损伤程度。 相似文献
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传统的运行模态分析方法在推导过程中多假设激励为白噪声,造成在应用上有一定的局限性。提出了一种基于传递率函数的运行模态分析方法,无需采用白噪声假设,利用两种不同载荷情况下的传递率函数构造有理函数,通过有理分式Forsythe正交多项式法对其进行拟合,得到模态频率、阻尼和振型参数。最后,采用机翼模型仿真算例和悬臂梁实验,验证了在非白噪声激励情况下该方法的有效性与可靠性。 相似文献
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