第三轨受流器滑板螺栓联接残余预紧力特性研究

针对第三轨受流器滑板螺栓联接的松驰问题,通过建立受流器与第三轨接触有限元模型,以轨道不平顺谱为振动源进行了仿真。从接触力层面分析了列车最佳运行速度区间,并提取了振动载荷;通过建立螺栓联接模型,采用Yamamoto方法验证了模型的正确性;根据实际工况分析了残余预紧力与列车运行速度、初始预紧力和摩擦系数之间的关系和变化规律。研究结果表明:在列车运行初期残余预紧力下降最多;初始预紧力过小或过大均会影响联接的可靠性,当列车在最佳速度区间运行时,选择适当的初始预紧力和摩擦系数,可以提高防松性能;该分析结果对研究第三轨受流器滑板螺栓联接松弛机理及防松具有一定的指导意义。     

搅拌筒斜圆锥对数螺旋叶片三维数学模型的建立

搅拌筒主要由拌筒和螺旋叶片构成。根据优化设计理论建立拌筒结构优化模型,对拌筒尺寸进行优化;同时根据搅拌机理和搅拌特点,建立斜圆锥对数螺旋叶片的三维数学模型,为后续进行搅拌筒参数化的组件开发打下基础。     

某复杂铜铅锌多金属硫化矿选矿试验研究

根据某铜铅锌矿矿石中铜、铅、锌等硫化矿物嵌布关系复杂、嵌布粒度极不均匀的特点,采用"铜铅混合浮选—混合精矿再磨—铜铅分离—混合浮选尾矿选锌"的工艺流程及合理的药剂制度,闭路试验获得良好的铜、铅、锌选矿技术指标,同时,矿石中的伴生银也得到了较好回收,铜、铅、锌及银的回收率分别达到65.98%、88.83%、85.31%、84.98%。     

非矩形蜂窝纸板包边工艺分析与实现

目的研究非矩形蜂窝纸板包边工艺与实现方案。方法采用文献调查法和比较研究法,在分析传统蜂窝纸板包边工艺的基础上,针对特定纸板和生产要求,将包边全过程细分至工步。提炼出包边各工步的转角及行程数据,制定运动工况表和工艺路线,设计工艺实现方案。结果将包边过程分为6个工步,由步进电机实现包边纸的间歇进给,采用PLC控制步进电机和纸板的旋转角度和方向,液压系统控制纸板运动的行程,由包边机构完成对纸板的包边。结论该工艺及实现方案能提高非矩形蜂窝纸板的包边效率,适用面广,适当改进后可用于不同厚度不同形状的蜂窝纸板,可为包边工艺自动化的实现提供参考。     

基于无失效数据的滚动轴承剩余寿命非等间隔灰色预测方法

传统的滚动轴承寿命预测都需要进行全寿命实验,并且需要数学或物理模型处理大量的实验数据,针对这一问题,提出了一种基于无失效数据的滚动轴承剩余寿命非等间隔灰色预测方法。首先,采用滚动轴承的无失效数据模型和E-Bayes理论,计算出了每一个截尾时间滚动轴承可靠度估计值;然后,将滚动轴承每个截尾时间计算出的可靠度估计值进行了等间隔转化,以转化后的可靠度估计值为参考序列,运用灰色预测模型GM(1,1)对滚动轴承进行了剩余寿命灰色预测;最后,将提出的方法应用于定时截尾实验得出的滚动轴承无失效数据,并将预测结果与E-Bayes计算值进行了对比。研究结果表明：采用该方法预测轴承残差和相对误差时,与E-Bayes计算值相比,采用非等间隔灰色预测方法,可以将轴承剩余寿命预测结果的偏差控制在3%以内,具有较高的预测精度;该方法可以为滚动轴承剩余寿命的准确预测提供新的思路。     

《三维设计》的教学研究

探讨了《三维设计》的“独立式”教学内容模式，给出了基于三维设计的工程制图教学改革内容。     

变刚度印刷滚筒的空挡冲击动态特性研究

针对滚筒从印刷工作面转至空挡面时产生空挡冲击载荷而引起结构 振动的问题,分析了变刚度印刷滚筒空挡冲击的动态特性。先介绍变刚度印 刷滚筒结构的设计理念及其静态挠曲变形情况,再采用有限元方法对普通印 刷滚筒和变刚度印刷滚筒的模态特性、临界转速和空档冲击动态响应进行了 研究。结果表明：变刚度印刷滚筒保持轻量化的同时,其静态挠曲变形相较 于普通印刷滚筒有较大幅度下降,且在自由振动特性、响应位移振幅、振动 平衡位置和振动衰减速度方面更具优势,比普通印刷滚筒的结构更为稳定。     

选钼新药剂BK4的选矿试验研究

本文针对河南某钼业公司提供的试验矿样,开展了选钼新药剂的选矿验证试验。对选钼新药剂BK4药剂的捕收性能、化学稳定性、对矿石的适应性等方面进行了选矿验证试验工作。验证试验结果证明,该新药剂对矿石的适应性好,药剂选择性较强,捕收力明显比煤油强。     

基于边界单元法的印刷机滚筒结构刚度分析

以实际滚筒模型为分析对象,使用边界单元法(BEM)对该结构进行刚度计算和分析。通过数值算例验证了BEM的正确性和有效性,在此基础上,充分考虑实际工况,应用BEM法分析滚筒在重力作用下的自由变形,并与基于FEM的商用结构分析软件得到的结果进行对比。对比结果显示,BEM法在分析滚筒结构刚度时具有精度高、计算量小以及纯边界离散等特点,是一种应用于结构刚度分析的高效方法。     

基于神经网络的驾驶座椅舒适度评价方法

提出一种基于神经网络的预测驾驶座椅主观舒适度的方法.预测的输入变量为12个体压分布变量以及2个人体变量,输出变量为整体舒适度指数.数据通过12个被试者对5辆不同汽车的驾驶座椅测试获得.在对数据预测时,对主观舒适度的预测实验结果达到了均方误差0.003 0以及相关系数0.749的效果.研究的成果将有助于降低当前汽车制造企业提高汽车座椅舒适性过程中的成本,并缩短制造时间.