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长耳鸮皮肤和覆羽耦合吸声降噪特性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用体视显微镜和驻波管吸声系数测试仪,对长耳鸮、雉鸡、鸽子的胸腹部皮肤和覆羽进行形态、结构观察测试及吸声降噪特征对比试验,并试验研究了长耳鸮皮肤组织试样的耦合吸声特征。结果表明,长耳鸮皮肤和覆羽具有独特的多层次形态与结构耦合特征;在测试频率范围内,三种鸟类皮肤和覆羽的吸声能力在低频段(1000Hz以下)无明显差异,在高频段(1000Hz-4000Hz),长耳鸮皮肤和覆羽呈现一定的吸声性能,其吸声系数最大值可达0.45,而雉鸡和鸽子体表吸声性较差。根据长耳鸮体表耦合降噪特征运用微穿孔板吸声体吸声系数计算理论,建立仿生耦合吸声数值模型,分析其形态与结构耦合特征的吸声机理。 相似文献
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阐述了粉喷桩水泥土搅拌桩的原理,介绍了某桥主塔墩在高水位下承台施工中采用粉喷桩水泥土围堰支护的施工技术,并对粉喷桩围堰质量检测进行了探讨,总结了粉喷桩水泥土围堰施工的优点,为类似工程提供了参考。 相似文献
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目的 解决自由曲面磨抛面形收敛困难的问题,提高抛光小工具头的抛光效率.方法 提出一种偏置式固结磨料小工具头,基于固结磨料小工具头的结构特征参数,建立抛光小工具头的去除函数理论模型,并进行仿真分析,应用定点抛光法建立抛光小工具头去除函数实验模型,并验证抛光小工具头理论去除函数合理性,基于CCOS技术原理建立工件表面定量去除模型,通过虚拟加工实验探索偏置量对固结磨料小工具头抛光钛合金后的面形收敛效率的影响.结果 归一化理论去除函数曲线与实验曲线吻合度较高,定点抛光去除函数仿真模型能够很好地预测定点抛光斑的去除轮廓形状.抛光小工具头抛光钛合金的面形误差随偏置量增加,呈现先减小、后增大的趋势,无偏置的抛光小工具头抛光后,面形数据均方根(RMS)收敛效率为54.56%,波峰值与谷峰值之差(PV)的收敛效率为60.21%,当抛光小工具头偏置量为1.5 mm时,抛光后的RMS收敛效率达到最高,为73.83%,PV收敛效率为69.68%.结论 固结磨料小工具头去除函数理论模型可指导确定性材料去除,偏置量为1.5 mm时的抛光小工具头具有最强的修正误差能力,可以显著提高固结磨料小工具头抛光工艺的面形收敛效率. 相似文献
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对风力机轻风启动,有效利用风能进行研究。利用仿生耦合技术通过对鸽子翼型数据提取,建立仿生模型。基于NACA0015翼型及鸽子数据特征,将优缘凸起、后缘凸起及前后缘凸起三类翼型与NACA0015翼型进行对比,分析得到翼型上下表面压力分布、表面流场变化、剪切应力分布及增升减阻各气动系数,当失速攻角为16°、马赫数为0.073条件下,仿生翼型在提高升力方面比NACA0015提高了31.98%、降低阻力达到了10.62%,仿生翼型对表面流体起到了有效改善,改变结构的翼型对提高升力,降低阻力有了很大的提高。 相似文献
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仿生机器人所展现出的特有功能与广泛应用前景,越来越成为工程界的研究热点。依据蝗虫身体结构特点,采用齿轮、凸轮传动,弹簧储能等机构部件,构建仿蝗虫跳跃机器人模型。在膝、踝关节加装扭簧变为柔性关节,运用RECURDYN软件进行多体动力学仿真,运用ANSYS对跳跃结构进行受力分析和模态分析。仿真结果分析表明:柔性关节的引入,增加结构稳定性,可提高膝关节驱动力,跳跃腾空高度达到自身尺寸的7倍左右。此外,通过模态分析,可确定胫节与跗节在低阶模态振型下的固有频率。此研究对仿蝗虫跳跃机器人机构的柔性化因素对跳跃效果的影响有理论借鉴作用,为下一步优化系统结构,提高可靠性奠定基础。 相似文献
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基于仿生N点成像理论提出了大型机组对中在线检测误差模型,建立了基于迭代算法的偏微分数值方程组,确定轴瓦最佳调整量,解决了大型机组轴系对中在线检测误校准问题,通过仿真实验验证了检测误差模型的正确性。 相似文献
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轴流风机仿生叶片降噪试验研究及机理分析 总被引:1,自引:3,他引:1
根据长耳鸮翼前缘非光滑形态降噪特性,设计了仿生前缘非光滑轴流风机叶片。试验研究表明:仿生非光滑叶片在50~2000 Hz的频段上噪声值明显小于原型风机叶片,最大降噪率为2.52%;影响仿生非光滑叶片降噪效果的主次因素为非光滑单元间距t、非光滑单元高度h和非光滑单元个数。计算机模拟分析表明,仿生前缘非光滑形态降噪机理主要为:减少翼型表面紊流附面层压力脉动并延缓翼型后部涡流分离脱落;有效减少气流流经前后翼型表面时翼型间扰流作用,起到良好的导流作用,使后翼型来流平稳,气流噪声降低。 相似文献
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为了分析磨削过程中单晶γ-TiAl合金的材料去除机制,建立了双磨粒磨削Ti-Al合金的分子动力学模型.揭示了金刚石磨粒的横向间距和纵向间距对单晶γ-TiAl合金材料去除机制的影响.结果表明:单晶γ-TiAl合金的微切削过程中伴随有温度、势能、位错的变化以及晶格结构的转变;切削力、切削温度、势能以及去除效率随着横向间距的... 相似文献
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将6R机器人与固结磨料抛光技术相结合,建立基于机器人的固结磨料磨头抛光系统;应用弦高误差法与改进的等残留高度法规划发动机叶片抛光路径,基于UG二次开发实现路径规划算法,并提取刀位点数据;结合机器人运动学逆解算法与抛光工艺参数实现其抛光路径离线编程,并在机器人固结磨料磨头恒压抛光试验平台上进行叶片抛光试验验证。试验结果表明:叶片表面平均粗糙度Ra为0.240 μm,粗糙度标准差为0.039 μm,抛光压力误差为±0.7 N。机器人固结磨料磨头抛光叶片获得的表面质量一致性较好。 相似文献
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目的解决研磨抛光工艺决策中工艺试验耗时耗力的问题,实现在研磨抛光加工中根据加工工艺参数对加工质量进行预估。方法采用遗传算法优化的BP神经网络为主要算法,构建智能预测模型,建立研磨加工中输入参数和输出参数之间的映射关系。然后收集有效的输入参数和输出参数作为网络训练和测试的样本数据集,通过遗传算法对神经网络的初始化权值和偏置进行优化,用样本数据集训练神经网络。同时,在决策系统的理论基础上,将神经网络与决策系统进行结合,利用神经网络的学习能力建立智能决策的数据库和规则库,最终建立智能决策系统。结果与无改进的BP神经网络的决策方法相比,无论是在预测精度,还是学习速度上,遗传算法优化的神经网络性能更加优异,决策系统的决策效果更好。结论研磨加工工艺智能决策系统是可行的,为研磨加工的工艺决策提供了一种新的思路。 相似文献