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通过 WS-005挖掘机的试验及计算分析,提出了挖掘机在一次挖掘过程中斗齿尖的挖掘轨迹,可用对数螺旋线予以描述,确定了在该轨迹条件下,提升速度对推压速度的比值和斗齿切削角的变化规律,以及用等速比挖掘可实现对数螺旋线轨迹。 相似文献
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旨在搭建新型混合动力挖掘机能量回收关键技术研究的仿真平台,基于22 t挖掘机用多体动力学软件Recurdyn建立挖掘机复杂执行机构1:1模型,在Matlab/Simulink中建立混合动力挖掘机液压泵、电机、储能系统的模型,通过两软件联合仿真,共同精确仿真混合动力挖掘机能量回收的动态过程。 相似文献
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主要针对35 m3机械式矿用挖掘机进行研究,借助ADAMS对该型挖掘机构建了参数化模型并进行了动力学分析。通过计算机模拟得到挖掘机在理想状态下和仿真状态下的作业轨迹对比拟合曲线,对参数化模型的正确性进行了验证。通过参数对比,对挖掘机进行了优化设计,提高了挖掘机的作业效率和挖掘性能。 相似文献
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为提升立式辊磨机粉磨性能,在分析得出辊盘配合形式、磨辊个数、转速为粉磨性能主要影响因素后,以颗粒黏结建模思想构建物料模型,将黏结键断裂数作为评价指标,基于离散元软件EDEM进行单因素实验与正交实验。运用MATLAB做回归分析,建立黏结键断裂数与磨辊个数和转速的函数关系模型与响应曲面图,然后将正交试验得出的最优方案代入计算,最后通过仿真验证最优方案的粉磨效率。结果表明:立式辊磨机的粉磨效率受辊盘配合形式的影响,且随着磨辊数与转速的增大而提升,仿真试验也验证了最佳方案的可行性,为立式辊磨机的设计提供了参考。 相似文献
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针对现有矿用防爆胶轮车在巷道内运行过程中存在动力不足和燃油不充分问题,提出利用动力学理论模型和试验相结合的方法,分析最佳动力性、油耗及其能效。首先根据实际工况进行了发动机的选型,再利用MATLAB软件中的线性回归法得出最理想的四阶拟合曲线方程,建立了发动机的数学模型。基于该模型搭建了防爆胶轮车动力系统模型并对爬坡度、加速度和经济性进行了分析。最后进行了动力性试验,将试验得出的万有特性曲线与仿真对比研究。试验结果表明:该型号发动机转速1800r/min时为最佳经济性及动力性区域,最低油耗为222g/kW·h,由此建立的发动机数学模型及胶轮车动力系统模型是准确的,为后续的发动机研究和整车动力匹配奠定了基础。 相似文献
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压差传感器的应用实现了负荷传感液压控制,使液压挖掘机获得最佳流量,提高了作业效率和复合操纵性,达到了节能的目的,促进了液压挖掘机的技术进步。 相似文献
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在挖掘机动臂设计过程中,由于多种软件之间数据转化困难,缺乏集成优化设计平台,导致设计过程需要反复试算,效率很低。因此,成功搭建了包括ANSYS、HyperMesh、UG、iSIGHT的集成软件平台,完成了不同软件之间的数据自动交换,解决了集成平台数据接口难题。以挖掘机动臂轻量化作为目标,对动臂进行了优化设计。采用优化拉丁方法进行了试验设计,并根据试验设计结果,用Pareto方法筛选出对目标影响显著的优化变量。利用多岛遗传算法以及序列二次规划法,对动臂优化模型以质量最小为目标进行了优化设计,使得挖掘机动臂质量下降15%,优化效果显著。集成平台方法为解决挖掘机动臂优化以及类似问题提供了一种新的解决方案。 相似文献
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针对斗轮堆取料机结构复杂、动力学特性分析成本高的问题,基于有限元法提出了一种采用本征正交分解 (Proper Orthogonal Decomposition,POD) 的模型降阶方法,对斗轮堆取料机的俯仰结构进行动力学特性计算分析。通过抽取一系列时刻的系统响应构成瞬态快照矩阵,并对其进行本征正交分解;根据模态能量占比原则,截取本征模态,获得投影子空间,并将全阶系统动力学方程投影到子空间上进行降阶。基于降阶模型分析了俯仰结构的模态特性和动力学响应特性,并与全阶模型的计算结果进行了对比。结果表明:降阶模型与全阶模型的位移响应吻合较好,计算效率提升了98.6%。提出的模型降阶方法为大型复杂结构的动力学特性分析提供了一种有效途径。 相似文献
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针对露天矿卡车运输油耗预测问题,提出了一种基于 遗传算法(GA)改进的粒子群优化算法(PSO),用以优化支 持向量机(SVM)参数,构建了基于 PSOGAGSVM 的露天矿 卡车油耗预测模型.模型考虑运量、运距、道路质量以及天 气等8个影响因子,选取某大型露天矿智能生产管控系统中 采集到的卡车油耗数据进行试验,将模型应用于矿山实际进 行试验.试验结果表明,PSOGAGSVM 卡车油耗预测模 型 能够比较快速、准确地预测出卡车油耗数据.相比其他对比 试验模型,预测精度提高了30%、预测稳定性提高了34%, 模型在露天矿卡车燃油消耗的预测应用中具有较好的适应 性,可为露天矿卡车燃油消耗考核与油库管理提供参考. 相似文献
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《矿业研究与开发》2021,41(8):161-166
针对露天矿卡车运输油耗预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的粒子群优化算法(PSO),用以优化支持向量机(SVM)参数,构建了基于PSOGA-SVM的露天矿卡车油耗预测模型。模型考虑运量、运距、道路质量以及天气等8个影响因子,选取某大型露天矿智能生产管控系统中采集到的卡车油耗数据进行试验,将模型应用于矿山实际进行试验。试验结果表明,PSOGA-SVM卡车油耗预测模型能够比较快速、准确地预测出卡车油耗数据。相比其他对比试验模型,预测精度提高了30%、预测稳定性提高了34%,模型在露天矿卡车燃油消耗的预测应用中具有较好的适应性,可为露天矿卡车燃油消耗考核与油库管理提供参考。 相似文献