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提出了复杂齿轮轮系运动分析的单元运动特征状态建模方法。通过研究复杂齿轮轮系构成规律,并分解其构成,定义了轮系基本单元;以齿轮原型机构为基础,利用机构拓扑特征构建了轮系基本单元构型图谱;构建了运动特征状态向量用以描述运动的类型和方向特征等属性,并利用状态方程建立了轮系基本单元的运动特征状态模型,为后续的轮系运动方案设计提供了理论基础。 相似文献
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行星齿轮变速器的运动分析与效率计算 总被引:5,自引:0,他引:5
先将行星齿轮变速器按 2 K- H基本轮系进行分解 ,然后对这些轮系单元进行运动分析和力矩分析 ,列出线性方程并求解 ,从而提出了针对这类变速器的一种新的分析方法 相似文献
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建立齿轮传动方案设计的知识单元,提取知识单元的运动、动力以及结构属性,依据机械运动方案设计的状态空间理论,将知识单元的运动及动力属性转换为特征矢量,从而使齿轮传动方案求解转换为矩阵计算,并将知识单元动力属性与三维参数化模型相关联,通过知识单元参数化模型的配合实现传动方案的可视化.建立齿轮传动方案的知识单元库并转换为相应的数据结构,在知识单元的串并联组合基础之上,实现知识单元混联组合的方案求解.运用VS开发工具开发齿轮传动方案设计模块,输出满足用户需求的齿轮传动方案三维模型以及方案相关详细信息. 相似文献
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张德珍 《计算机集成制造系统》2005,11(2):251-256
依据机械运动方案设计的状态空间理论,实现了把串联机械系统的运动方案设计问题转化为对偶矢量的分解,进而转化为状态矩阵的分解,通过组合状态矩阵对应的基本变换单元获得相应的运动方案设计可行解。在此基础上,建立了方案设计的知识库,并转换为相应的数据结构,提出了求解过程中运动的类型方向、变换特征分解及综合求解算法。最后,通过一个设计实例验证了状态空间方法的有效性。 相似文献
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基于功能离散法的周转轮系拓扑综合研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出基于功能离散法的拓扑图描述周转轮系,建立轮系拓扑单元的三个层次,总结出复杂轮系是在3种基本单元的基础上组成的,并根据基本单元的组合特点,提出4种组合方式。对拓扑图作缩微变换,建立了拓扑图的分层邻接矩阵,给出了同构判定步骤,为轮系的拓扑综合提供了理论基础。依据拓扑图中回路的特点,将常见的周转轮系分为四类轮系。以六齿轮周转轮系为例,提出轮系基本单元组合的统计方法,对于每一个基本单元的组合,依据拓扑演化规律得到拓扑图谱,并利用拓扑反演规律推导出各种可能的周转轮系。结果证明此拓扑综合法是构建新型行星轮系的方便有效方法,此方法具有一般性,可应用于多构件周转轮系的拓扑综合。 相似文献
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在分析复合轮系运动特征的基础上,建立轮系中各构件运动关系的数学模型,从相邻矩阵A和关联矩阵B中判断轮系类别,从而建立线性方程组,对复合轮系作运动分析。这种方法适用于各种复合轮系机构的运动分析,实例证明该算法高效可靠。 相似文献
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3K型行星轮系的单元分析法 总被引:1,自引:0,他引:1
将3K型行星轮系分解为3个简单的K-H型轮系单元,然后对这些单元进行运动分析和受力分析,列出方程组并求解。这种方法不仅可以求出每个构件的角速度和所受的力矩,整个轮系的功率流向也随之确定,而且还得到一个通用的效率公式。根据功率流向,发现轮系中存在的循环功率流就是这类轮系效率较低、甚至发生自锁的原因。同时,举例证明通过减小循环功率与输出功率的比值可以适当提高这种轮系的啮合效率,从而为这类轮系的改进和设计提出了一种新方法。 相似文献
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针对齿轮故障振动信号的非平稳特征,提出了基于局部均值分解(Local mean decompos ition,简称LMD)和主分量分析的齿轮损伤识别方法。该方法首先对齿轮振动信号进行局部均 值分解,将其分解成为若干个PF分量(Product function,简称PF),然后选取包含主要损伤信息的PF分量。从PF分量中提取能量和时域统计量等特征参数,组合成初始特征参数向量矩阵, 并进一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析,得到齿轮振动信号的主特征分量,建立距 离判别函数,从而对齿轮工作状态进行识别。实验数据分析结果表明,本方法能有效地识别齿 轮损伤类型。 相似文献
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采用了一种基于轮系单元的轮系传动比计算方法。将轮系分解为若干个基本轮系单元,根据"转化机构"法的基本原理,列出每个基本轮系单元的啮合方程,结合若干个联系方程即可很方便地求解轮系的传动比,并通过两个实例验证此法,该方法简单方便,容易理解。 相似文献
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运用力学的基本分析方法,选择轮系力学分析单元,对P-S型封闭差动行星齿轮系中各个活动构件进行了力学分析,该分析不仅可以得到输入与输出的力矩关系,而且可以得到强度设计中十分重要的轮系在不同位形时的各运动副的作用力。 相似文献
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提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法.首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征模式分量自动形成初始特征向量矩阵;然后,对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并对其进行归一化,求得奇异值熵,根据奇异值熵值大小可以判断齿轮的故障类型;最后,将奇异值故障特征向量作为支持向量机的输入,判断齿轮的工作状态和故障类型.试验结果表明,即使在小样本情况下,基于EEMD奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型. 相似文献