不同刨削深度MK型刨刀强度与疲劳寿命研究

为了研究不同刨削深度下MK97-002型刨刀的强度和寿命特征,提出了一种实体模型刨刀刨削煤层过程的仿真方法。采用柔性体材料建立刨刀实体模型,根据无网格光滑质点动力学SPH理论、等向硬化理论、关联流动法则,构建煤层的本构模型,通过对刨刀薄弱位置（刀体和硬质合金头连接处）3种刨削深度刨削过程的仿真,得出该位置的应力变化及其统计值;采用改进雨流法、线性Miner疲劳累积损伤模型对刨刀疲劳寿命进行预测。结果表明,刨刀的应力随刨削深度增加而增加;刨刀的强度接近许用值,其裕量很小;随刨削深度增加,刨刀的累积损伤增长,有效工作时间减少,疲劳寿命降低,刨刀损坏加剧;所得结论与实际情况相符。     

低速大扭矩水压马达配流副仿生凹坑形非光滑表面流场分析

通过在低速大扭矩水压马达配流盘上设计了不同凹坑形仿生非光滑表面,并建立配流副的全水动压润滑模型,采用CFD方法研究了凹坑的不同开口形状和截面形状对内部液体流动的影响及其对流体动压润滑性能的影响规律。结果表明:在凹坑截面形状、开口尺寸及凹坑深度相同的情况下,开口形状为圆形的凹坑形仿生非光滑表面的液膜表面压力分布情况要略好于开口形状为正方形和三角形的凹坑形仿生非光滑表面的液膜表面压力分布情况;凹坑开口形状都为圆形时,截面形状为半圆形的半球坑与截面形状为矩形的圆形柱坑、截面形状为三角形的圆形锥坑相比,其液膜表面压力分布情况较好,液膜表面承载力略大,流体动压润滑性能较好。     

汽车踏板横梁翻边过程中的回弹预测

以汽车踏板横梁为研究对象,结合数值模拟技术与GRNN神经网络对零件翻边过程中的回弹情况进行预测。首先采用Autoform对踏板横梁翻边过程进行模拟,并与相同参数下实际零件回弹角进行对比,验证模拟结果的准确性和可替代性。再通过设计正交试验获取不同参数组合下各检测点的回弹角数据作为样本数据,并在MATLAB中对GRNN神经网络进行训练。为保证预测精度,设置多组光滑因子进行训练,发现光滑因子为0.1时,网络具有最优的逼近性能和预测性能,并作为最终网络模型进行检验。通过预测结果与真实结果进行对比,发现预测误差最大为4.3%,满足生产要求。研究表明,GRNN神经网络对板料翻边回弹预测既具有较高效率,又具有较高的精度。     

大质量钨破片冲击多层间隙盖板炸药数值模拟与试验研究

为分析大质量破片对多层盖板炸药冲击起爆阈值的影响因素,采用SPH和FEM相结合的方法开展了不同盖板厚度和不同盖板间隔情况对起爆阈值影响的数值模拟。在此基础上,采用二级轻气炮作为加载手段,进行了大质量钨合金破片冲击不同盖板及间隙情况下炸药冲击起爆试验研究,获得了起爆阈值。数值模拟与试验结果相一致,表明采用SPH与FEM相结合的方法可以较好地模拟此类问题。通过拟合得到了大质量破片冲击起爆阈值速度与冲击角度之间的经验关系式。分析结果表明,大质量破片冲击产生的大量二次破片对起爆阈值速度和起爆延迟时间具有较大的影响。     

基于广义回归神经网络的金属矿山水害危险性预测

水害是金属矿山重大灾害之一,正确预测水害危险性及变化趋势,对矿山安全生产具有重要的指导意义。在分析水害影响因素和广泛参考其他预测模型的基础上,以矿山地质构造、裂隙发育状况、降水量、采空区面积、地下水水位、回采工艺、开采深度、有无预注浆、含水层层数、围岩岩性等10个影响因素作为预测输入,以有水害危险、无水害危险作为预测输出,建立了GRNN预测模型,并应用MATLAB软件编程,对某金属矿山样本进行了训练和预测。研究结果表明,预测结果最大误差仅为7.62%。GRNN模型预测精度高,对金属矿山水害危险性预测和防治具有借鉴意义。     

基于仿生非光滑表面的采煤机滚筒设计

摩擦学行为在煤矿机械中有着重要应用,自然界中一些生物的非光滑体表具有良好的减黏降阻和脱附功能。采煤机滚筒表面经常存在黏煤现象,为了降低采煤机滚筒的黏煤量,提高截割电机工作效率,利用VHX-600超景深三维显微系统研究典型土壤动物蜣螂的非光滑表面形态,发现蜣螂体表的凸包形非光滑体表形态对脱黏附有着重要作用,分析了凸包形非光滑表面脱附的受力状态,建立了凸包形非光滑表面的数学模型,模拟蜣螂体表凸包形非光滑形态设计出具有良好减黏降阻功能的采煤机滚筒。     

绝对值方程的一种新的半光滑牛顿法(英文)

绝对值方程产生于求解区间线性方程组,其定义为Ax|x|=b,其中A为n阶实矩阵.线性互补问题可以转化为一个绝对值方程,因此许多重要的数学规划问题可以转化为绝对值方程.本文基于min-函数和FB-函数,提出了求解绝对值方程的半光滑牛顿算法.该算法在每一次迭代中只需要求解一个线性方程组.当区间矩阵[A I,A+I]正则时,该算法全局收敛且有限步收敛;即任意给定初始点x0∈Rn,算法在有限次迭代之后收敛于绝对值方程的解.数值实验表明了算法的有效性,特别是大规模问题求解中的适用性.     

激光熔覆仿生非光滑表面磨粒磨损性能的研究EI北大核心CSCD

以鲨鱼盾鳞表面非光滑形态为模型,制备了由镍基合金粉末熔覆层和45钢基体构成的起伏型、平面型仿生非光滑试样,并进行磨粒磨损实验和磨痕观察,分析磨损机理。结果表明:平面型涂层耐磨性明显优于起伏型涂层;设计和制备耐磨性良好涂层的判据是几何硬化率(GHR)不小于50%。起伏型涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与磨头对硬化带的冲击磨损机制共同作用。平面型涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与表面几何形貌非光滑磨损机制相结合。     

超细活性破壁灵芝孢子粉

1 灵芝孢子的来源 灵芝孢子,又名担孢子,也就是我们通常所说的灵芝的种子,它在灵芝的生长成熟期产生释放出来,如果条件适合,每一个小小的孢子都可以成长为一株灵芝。成熟的灵芝孢子呈卵形,棕色或褐色,有截头,双层细胞壁,细胞壁成分是由几丁质（几丁聚糖）组成,结构似纤维素,外层无色,表面光滑,孢内含1个细胞核、细胞质、1个油滴等。     

基于边光滑三角形壳元和统一计算架构的板料成形仿真并行计算方法

针对板料成形过程仿真中计算效率低以及四边形单元几何逼近性差的问题,提出一种基于边光滑三角形壳元(Edge-based smoothed triangular shell element,EST)和图形处理器(Graphics processing unit,GPU)的板料成形并行计算方法。根据EST壳元及板料成形过程显式求解的特点,该方法采用将最小计算单位与线程一一对应的方式进行数组的求解,同时,采用并行缩减的方法进行单值的求解,实现了整个计算过程的细粒度并行。考虑到GPU并行计算系统的特点,采用由CPU进行主控,由GPU进行数值求解的程序架构,并以统一计算架构(Compute unified device architecture,CUDA)作为GPU编程环境,编制相应的程序。通过算例表明,与传统CPU串行计算方法相比,在计算精度一致的情况下,当计算模型单元数超过20 000个时,基于GPU的并行计算方法可以获得35倍以上的计算加速比,显著减少板料成形仿真的计算时间。