金属振子结构在矿井5G辐射场中的安全功率分析

煤矿井下存在瓦斯等易燃易爆气体,5G无线通信系统基站天线辐射出的电磁波被井下金属结构吸收,在金属结构断点处产生放电火花,当电火花能量达到瓦斯气体的最小点火能时可能发生爆炸,限制了5G技术在煤矿井下的应用。为了评估5G无线通信基站射频功率的安全性,通过分析金属结构耦合电磁波的方式,得到射频功率、最大辐射场强与距离的关系;以最小点火能为安全判定标准,得出天线负载的接收功率小于2.625 W时,可确保不会引起瓦斯爆炸;分析得出煤矿井下应优先选择700 MHz作为5G工作频段;通过分析方向性系数,得出应选择臂长与波长比为0.65的对称振子天线金属结构进行研究,对称振子天线金属结构安全电场强度为202.9 V/m,最小安全距离为0.2 m。仿真结果表明：在距离发射天线小于0.2 m的区域电场分布极不均匀,在距离发射天线大于0.2 m的区域电场分布较均匀;在距离发射天线大于0.2 m的区域导致瓦斯爆炸的最小射频功率为27.45 W。     

离心脱开型超越离合器弹流润滑分析

离心脱开型超越离合器是航空传动系统中的重要部件,具有低速楔合传动、高速离心脱开的特性,使离合器在不同工作模式下接触载荷与转速呈不同的关系,因此需针对不同工况下离心脱开型超越离合器弹流润滑性能进行分析.建立离心脱开型超越离合器弹流润滑模型,采用多重网格分析方法进行数值求解,分析进油温度与速度对超越离合器弹流润滑性能的影响...     

小庄选煤厂粗煤泥回收系统改造实践

小庄选煤厂根据粗煤泥回收系统各处理粒级的指标特征,将块煤脱泥筛筛下煤泥管道改到末煤脱泥筛处理;沉降过滤式离心机来料截流至水力旋流器组中处理;弧形筛和粗煤泥离心机产生的煤泥水直接进入压滤机处理。这样做减少了系统煤泥量,成功解决了因为煤泥量大制约生产能力的问题。     

弧齿锥齿轮技术研究的现状和发展趋势

弧齿锥齿轮是一种广泛应用于航空、航天和汽车机械传动系统中的空间传动齿轮,是齿轮传动中最为复杂的一种。它的理论研究、技术创新是一个国家制造业发展水平的重要标志。从弧齿锥齿轮设计与啮合理论、动力学、加工制造技术等方面综述了国内外弧齿锥齿轮技术的研究进展情况,并对今后的研究作了展望。     

Inventor和CAXA的文件交换及应用

阐述了用Inventor为CAXA提供二维图形文件的方法，用Inventor将CAXA二维图形转换成三维模型的方法，将CAXA的二维图形转入Inventor的三维模型中的方法，并进行了应用举例。     

CAD中渐开线圆柱齿轮实体模型的实现

针对一般CAD系统没有提供具有复杂几何参数零件模型的创建方法问题，利用操作系统中提供的数据交换功能及数值处理类软件的计算功能，以渐开线圆柱齿轮实体模型的创建过程为例，给出一种在CAD系统中创建复杂模型的方法。该方法具有通用性强，使用方便等特点。     

基于COSMOSXpress的机械零件静态应力分析

利用SolidWorks中嵌入的COSMOSXpress插件,对自行设计的自动导航试验车导向轮支撑架进行应力分析,给出了建模基本方法及分析过程,并指出分析结果对结构改进的提示。研究表明:利用COSMOSXpress插件对机械零件进行应力分析,具有方法简单、容易实现等特点,可以使用在零件的设计过程中。     

基于IPIO-VME与ConvNeXt-Encoder-GRU的轴承剩余寿命预测

基于振动信号的轴承剩余寿命(RUL)预测在工业安全生产中具有重要意义,但该领域目前存在着模型构建难度较高、预测精度较低的问题;为完成自适应的特征模态提取和去噪工作,简化模型构建过程,提升预测效果,提出了基于改进鸽群算法的变分模态提取(IPIO-VME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-门控循环单元(GRU)的轴承剩余寿命预测方法。首先,鸽群算法高效准确,适用于VME的参数选择,但容易陷入局部最优,因此利用自适应惯性权重、收缩包围机制、莱维飞行等方法对鸽群算法进行了改进,以提高收敛速度和全局收敛能力;然后,为实现自适应的模态提取目的,设计了IPIO-VME算法的目标函数,能够针对VME算法和轴承振动信号的特点,有效提取轴承振动特征;最后,针对模型构建繁琐、精度低的问题,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用间隔与连续采样的数据集构建方法,并使用联合振动数据和特征曲线的方法进行了寿命预测模型的构建,通过ConvNeXt模块提取振动特征,然后使用Transformer的Encoder模块提取趋势特征,并利用GRU进行了融合;还对该算法和预测模型进行了实验对比验证。...     

航空弧齿锥齿轮低敏感度齿面优化设计

为了降低弧齿锥齿轮的齿面接触印痕关于安装距偏差（又称安装误差）的敏感度，需要开展某航空弧齿锥齿轮的低敏感度齿面优化设计。在轮齿承载接触分析（Loaded tooth contact analysis,LTCA）技术中，引入齿轮副的安装误差，形成了计及安装误差的轮齿接触分析（Error loaded tooth contact analysis,ELTCA）方法，基于ELTCA建立了齿面接触印痕与安装误差间的内在关系；借助接触印痕的量化描述，获得了齿面接触印痕关于安装误差的敏感度矩阵；基于局部综合法建立敏感度关于齿面接触参数的优化设计目标函数，形成弧齿锥齿轮的低敏感度齿面优化设计模型；采用神经网络与遗传算法进行求解，获得了低敏感度齿面的切齿参数；算例结果表明，优化后的齿面接触印痕关于安装误差的敏感度较优化前降低了78.87%。