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原子模型分析无定型聚合物在单轴拉伸下的机械行为 总被引:1,自引:0,他引:1
用原子模型法研究双酚-A-聚碳酸酯无定型态聚合物在单轴拉伸下的机械行为.材料密度、x-ray散射、应力-应变曲线等计算结果与实验数据吻合,证实模型结构正确,力场选择合理.拉伸模拟中构象变化的苯环、碳原子和亚异丙基基团的运动一目了然.能量分析表明,二面角扭转能和VDW相互作用能在拉伸形变中,扮演了比较重要的角色. 相似文献
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一、引言 数控加工是一个自动过程,需要工艺人员事先确定加工过程的走刀路径.在编写走刀路径的过程中,工艺人员不仅需要考虑如何加工以便生成要求的工件形状与尺寸,同时还要考虑到干涉、过切等诸多问题.由于零件具有复杂的形状,机床是多轴联动,所以工艺人员有时难以靠手工方式编写走刀路径,而且对于走刀路径缺乏进行事先验证的简便方法. 相似文献
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随着设备检测点的数量与采样频率的增加,机械健康监测进入了"大数据"时代。深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力也在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果。在故障诊断领域,目前深度学习方法的研究对象均集中于单一故障,而复合故障却鲜有人涉足。复合故障因为其各类故障信号间有耦合,变化的工况(负载,转速)也会对信号产生较大影响,所以难以准确诊断。面对复杂的复合故障,传统的Softmax分类器已不能精确高效的完成故障诊断。提出了一种基于Triplet loss的深度度量学习模型的诊断方法,对齿轮箱的轴承及齿轮这两种目标的故障同时进行诊断。其优势在于通过该模型提取故障信号的特征,再利用Triplet loss度量各类故障之间的距离,使得同类故障特征间的距离很近,异类故障特征间的距离很远,从而高效完成诊断任务。试验结果表明,该方法实现了在多种工况,大量样本下对齿轮箱内轴承和齿轮不同故障的准确诊断。 相似文献
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为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)相结合即CEMMD-WPT特征信号提取算法。两种方法的结合既有效解决了CEEMD分解后依然存在的模态混叠问题,又消除了进行WPT处理后产生虚假频率分量、频率混淆现象的影响。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并应用于实际,取得很好的结果。 相似文献
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框架是一组相互协作的类,形成某类软件的一个可复用设计.设计模式描述了软件设计中的共性问题的解决方案,首次把设计模式引入到有限元软件框架设计中,并给出了几种设计模式的具体实现,使有限元软件框架更易于重用和扩展. 相似文献
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实际工程场景中齿轮箱受工况、环境等因素影响,数据难以满足特征分布相同、训练数据充足等条件,如何在变工况情况下对齿轮故障进行诊断是故障诊断领域一大难点。为此,提出了一种结合Logistic混沌麻雀搜索优化算法(LSSA)与深度置信网络(DBN)的智能故障诊断方法,即LSSADBN。首先,将时域振动信号进行快速傅里叶变换(FFT)转换为频域信号作为训练数据集,运用Logistic混沌映射对SSA种群进行初始化,采用LSSA方法对训练数据集进行DBN结构寻优;使用最优结构DBN对源域训练集进行预训练,并加入少量目标域样本用于反向权重调优,最终实现在小样本情况下对目标域齿轮箱健康状况的准确识别。实验对比结果证明,LSSADBN方法在模型调优阶段具有更快的收敛速度,且针对不同的目标域进行迁移时都具备较高的准确率,LSSADBN方法的研究对小样本情况下的齿轮箱故障诊断具有一定的应用价值。 相似文献