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为减小自动档汽车在原地换挡时由于变速箱的扭矩扰动产生的冲击与振动,提出了汽车原地换挡时半主动液压阻尼拉杆(hydraulic damping strut,简称HDS)的设计分析方法。首先,对原地换挡的冲击与振动机理进行了理论分析;其次,构建了汽车原地换挡时的动态响应评价指标,建立了包含半主动液压阻尼拉杆的整车13自由度(degrees of freedom,简称DOFs)动力学模型,根据力分担的方法对半主动HDS的动态特性参数进行了优化分析;最后,采用整车13自由度动力学模型对汽车原地换挡时加半主动HDS和不加半主动HDS时的动态响应评价指标进了分析,并通过试验对座椅导轨的加速度进行了测试。研究结果表明,加入半主动HDS减小了汽车原地换挡时的冲击与振动。 相似文献
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本文设计的便携式位移-加速度振动信号测试系统其硬件体系由传感器、信号采集装置、笔记本电脑组成,将信号前置处理电路、信号采集电路、自带电源电路集成,形成信号采集装置,位移传感器与加速度传感器可置放于信号采集装置内,笔记本电脑可固定于信号采集装置上.系统的软件体系采用Delphi与Matlab混合编程,Innosetup制作安装程序.整个系统软硬件有机结合、体积小、重量轻、携带操作使用方便,特别适用于现场测试. 相似文献
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对某型轴流压气机叶片尾缘进行三角锯齿建模,利用Fluent软件对基准叶片、短锯齿叶片、长锯齿叶片进行数值模拟研究。研究表明:锯齿尾缘可以有效加强尾迹区与主流区之间的流动掺混,且长锯齿尾缘尾迹区流动掺混程度比短锯齿尾缘更强;流动掺混的增强使得叶片出口速度更均匀,从而减小速度亏损。同时,由于长锯齿尾缘叶片显著地降低了尾缘附近的湍流强度,导致湍流与叶片尾缘相互干涉作用降低,因而能有效降低压气机叶片噪声,相比于基准叶片及短锯齿尾缘叶片,长锯齿叶片在降低噪声和减小流动损失方面效果更佳。 相似文献
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基于异类信息特征融合的异步电机故障诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
针对异步电机单一故障信号的局限性和故障特征存在较强非线性关系的特点,提出一种基于异类信息特征融合的故障诊断方法.以采集的振动信号和电流信号为原始信源,分别提取它们的时域特征和小波包熵特征,采用核主元分析对原始特征的组合进行降维融合,得到信息互补的特征量,将融合特征通过支持向量机进行模式识别.异步电机转子和轴承故障诊断实例表明,基于核主元分析的异类信息特征融合方法,可充分利用异类信源的冗余互补信息和特征数据之间的非线性关系,更全面地表征设备运行状态,相比单参数法及同类信息特征融合法具有更高的诊断精度. 相似文献
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采用Timoshenko梁建立双转子系统的有限元模型,再根据三弯矩方程计算内转子不同心引起的附加轴承载荷,将轴承载荷引入双转子动力学方程,最终建立内转子不同心的双转子系统动力学模型.采用Newmark-β法求解系统动力学方程,分析不同心对转子系统振动频谱的影响.搭建了双转子试验台对仿真结果进行验证.研究表明:内转子轴承的不同心将导致轴承载荷随标高量线性变化,轴承载荷会使内转子产生静态变形.不同心状态下的不平衡响应除引起内、外转子倍频振动外,还激起了多阶正向进动和反向进动的固有频率,导致双转子系统振动频谱更加复杂. 相似文献
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提出减小汽车发动机启停振动的三种策略。考虑增加悬置系统的阻尼可以有效地减小发动机启停时的振动,设计并开发了一款半主动阻尼拉杆(hydraulic damping strut,HDS);建立包含半主动阻尼拉杆的整车13自由度动力学模型,提出发动机启停时基于动力总成和整车振动的动态响应评价指标和计算方法;基于动力总成悬置系统的设计方法,对半主动阻尼拉杆的安装位置和外通道的孔径进行优化计算;根据力的分担方法,通过对动态响应评价指标的计算,对半主动阻尼拉杆活塞孔径的尺寸和数量进行计算分析。通过试验对比分析在发动机启动及怠速时,不加半主动阻尼拉杆和加半主动阻尼拉杆时座椅导轨的纵向加速度值,验证了发动机启停时半主动阻尼拉杆设计方法的有效性。 相似文献
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一种细菌觅食算法的改进及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对原有细菌觅食算法收敛速度慢、计算量大的问题,首先通过改进细菌种群大小、细菌运动步长、引进迭代终止条件改进原有细菌觅食算法,然后将其应用到支持向量机的参数优化上。实验以Iris标准测试数据集为依托,以高斯核支持向量机中核参数γ和惩罚因子C为优化对象,分析了遗传算法、粒子群算法、原有的和改进后的细菌觅食算法的寻优性能,验证了将改进后的细菌觅食算法应用到支持向量机参数选择上具有优越性。 相似文献
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核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,先求出各类映射数据的类均值矢量,然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析,利用构建的类均值核矩阵,建立类均值核主元算法。由类均值核主元形成的特征矢量包含原数据样本的全部变异信息,并且维数低于故障类别数,能够在类均值矢量基础上实现无信息损失的数据降维。将改进算法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,它具有比传统核主元分析更强的综合原始变量信息的能力,能更好地提取数据样本的类别信息,快速实现故障模式的准确识别。 相似文献