三爪卡盘极限转速的研究

本文对车床三爪卡盘的极限转速进行了理论分析与计算，并结合实际推导出极限转速的计算公式，为车削工艺制定安全操作规程提供依据。     

高速旋转卡盘及工件刚度对动态夹紧力的影响

为解决高速车削对工件夹紧系统要求越来越高的问题,采用理论分析、有限元计算和实验研究相结合的方法定量分析了高速旋转卡盘和工件刚度对动态夹紧力的影响规律。研究表明:并非100%的卡爪离心力转化为卡盘的动态夹紧力损失,工件刚度越低,动态夹紧力损失越小。卡盘通过其径向刚度和弯曲刚度综合影响动态夹紧力变化,高的卡盘单元径向刚度对降低动态夹紧力损失有利;在工件刚度较大时,采用较低的卡盘弯曲刚度有助于降低动态夹紧力损失。该文的计算模型具有较高的精度,对提高高速车削过程的安全性并充分发挥卡盘的高速潜能以及高速卡盘的优化设计与应用具有重要意义。     

高速旋转卡盘及工件刚度对动态夹紧力的影响

为解决高速车削对工件夹紧系统要求越来越高的问题,采用理论分析、有限元计算和实验研究相结合的方法定量分析了高速旋转卡盘和工件刚度对动态夹紧力的影响规律。研究表明:并非100%的卡爪离心力转化为卡盘的动态夹紧力损失,工件刚度越低,动态夹紧力损失越小。卡盘通过其径向刚度和弯曲刚度综合影响动态夹紧力变化,高的卡盘单元径向刚度对降低动态夹紧力损失有利;在较大工件刚度时,采用较低的卡盘弯曲刚度有助于降低动态夹紧力损失。该文的计算模型具有较高的精度,对提高高速车削过程安全性并充分发挥卡盘的高速潜能以及高速卡盘的优化设计与应用具有重要意义。     

高速旋转动力卡盘动态夹紧力的有限元计算方法

针对液压动力卡盘的设计和使用过程中,动态夹紧力理论计算模型过于复杂而导致适用性差的问题,提出了楔式动力卡盘动态夹紧力的有限元计算方法.该方法通过对拉杆施加螺栓预紧力,并分步加载,来模拟液压锁的作用,考虑了卡盘和工件刚度等因素的影响,动态夹紧力的测量实验验证了该方法的有效性.基于该有限元计算方法,研究卡盘的使用参数、主要相对运动接触面间的摩擦系数、卡爪材料等对动态夹紧力的影响规律,为动力卡盘的优化设计提供技术支持.     

圆偏心夹紧机构的夹紧力计算及特性分析

针对圆偏心夹紧机构夹紧力计算公式的应用问题,提出了按圆偏心自锁程度不同的分类方式及其相应的夹紧力计算方法;分析比较了A、B两类偏心的夹紧特性,得出了前者优于后者的正确结论;讨论了标准偏心轮的偏心距及其公差取值的合理性问题,并提出了相应的修改建议,为正确设计和应用该机构提供了可靠的理论依据.     

圆偏心轮夹紧机构的力分析

摒除了教科书中圆偏心轮夹紧机构力分析的强行假设，从全部外力总平衡出发，利用图解中的几何关系，推导出夹紧力的解析结果。经过整理，其形式与教科书中的表达式相似，同样具有使用方便之价值。在此基础上，还进一步阐明了最小夹紧力的计算方法。     

对圆偏心夹紧力计算公式的探讨

本文从力学观点导出了圆偏心夹紧的夹紧力计算公式,此公式与原公式比较相差Cosα[Cosα+sinα·tg(α+φ_2)]。在计算夹紧力时应该值得注意的。     

可转位机夹刀具夹紧力研究

本文分析偏心式夹紧结构的力学性质，提出改进这种夹紧结构力学性质的方法。也对直杠销式夹紧结构的夹紧力进行计算。     

夹紧力作用下工件变形的有限元分析

机加工过程中工件在夹紧力作用下的变形量是影响机加工精度的重要因素, 通过有限元网格划分软件MasterFEM划分柴油机缸体网格,并用分析软件ANSYS定量分析柴油机缸体主轴承孔精加工时在夹紧力作用下工件的变形量.计算实例表明,工件在液压夹紧点和夹紧力确定的情况下,柴油机缸体的主轴承孔夹紧力变形可以定量计算,依据计算结果可优化工件夹紧点的位置以及夹紧力大小,经调整后将有效提高机加工的加工精度.     

金属带式无级变速器夹紧力试验研究

建立了汽车金属带式无级变速器(CVT)夹紧力试验装置系统,在其试验装置上标定了稳态下的主从缸夹紧力关系,定义了临界夹紧力,进行了CVT传动效率试验验证,对参数进行修正.为验证夹紧力的合理性,试验车装备了RDC15 CVT国产自动变速器,进行夹紧力试验验证.试验结果表明,标定后的夹紧力满足CVT传动要求,为国产CVT的量产提供了技术支持.     

狭义相对论与运动速度上限

论证了对于具有静止参考系特性的粒子, 以绝对时空观为基础的伽利略变换是唯一允许粒子运动速度为任意大的线性时空变换, 因而对于任何非伽利略型的线性时空变换, 必然要求粒子运动速度存在上限。通过引进运动速度上限vm, 针对静质量不为零的粒子, 给出一种无需利用光速不变假设和具体的时空变换关系, 而完全在动力学范围内得到相对论质速关系和质能关系的新推导, 并进一步确定了相应线性时空变换的广义洛伦兹变换公式。质速关系和质能关系以及广义洛伦兹变换的新形式已不再直接与光速相关, 而是由更一般的普适速度上限vm替代了光速c。 对于经典伽利略变换则可作为广义洛伦兹变换在vm→∞时的一种极限特例, 而速度上限vm的具体取值可由实验测量来确定。     

列车空气紧急制动限速求解方法研究

空气制动是普通列车主要的制动方式,紧急制动限速是保障列车安全运行的关键。在采用不定积分求出列车在制动条件下制动距离与速度的函数关系后,结合紧急制动距离和不定积分的定解条件,得到求解空气紧急制动限速实际上是求以紧急制动限速为变量的一元超越方程的根。采用牛顿迭代法,对方程进行求解。该方法同时解决传统求解紧急制动限速过程中有效制动距离分段累加和速度试凑法效率低的两个问题。最后通过仿真计算证明方法具有较好的可靠性和实用性。     

磁悬浮列车测速定位技术

分析了国内、外磁悬浮列车中采用的测速定位技术的基本原理和特点，结合我国高速磁悬浮列车的研究现状，讨论了制订列车测速定位方案的基本原则，并提出了现阶段测速定位的实施方案及其需要解决的关键技术．最后，展望了列车测速定位技术的发展趋势。     

冰雪条件下高速公路可变限速方法

高速公路在冰雪天气下需要进行封路或限速等措施,导致道路通行能力减小,车辆行驶安全性下降。 针对该问题,在考虑道路线形、冰雪条件道路特性与交通流特性的基础上,提出一种基于冰雪条件的高速公路 可变限速方法。建立了包含道路线形与冰雪条件的速度生成模型,同时引入模糊控制系统对路面雪况进行预 测。通过Vissim 软件对高速公路部分路段进行仿真实验,结果表明,该可变限速方法可根据雪况动态调整限 速值,相比于对照组Ⅰ( 固定限速) 降低了车辆延误,提高了通行效率,相比于对照组Ⅱ( 封路除雪+ 无限速) 提高了道路通行能力。表明相较于传统方法,该方法能更有效地保证冰雪条件下高速公路车辆通行效率与安 全性。     

三类数列的极限

本文给出由数列{(1 1n)n}推广的三类数列,并证明了其收敛,求出了其极限。     

基于空间任意转动参考系的速度与加速度

推导了任一矢量在空间转动参考系中对时间的微分公式，导出了空间任意转动参考系下速度与加速度的表达式，应用此表达式分析了刚体在几种具体参考系中的运动．     

矿用牙轮钻机动态参数测取

本文讨论了矿用牙轮钻机动态轴压、扭矩、应力响应及振动参数的测取。在实测中,采用了先进的遥测技术。结合理论计算结果,对实验信号进行了测量误差分析,说明所采用的测试手段是可行的,所得到的测试结果是令人满意的。     

考虑车辆性能差异的高速路施工区层级限速措施

为提高高速公路施工区的通行能力,降低交通冲突率,本文结合不同车辆的动力特性、运行速度、加速度等参数,对鹅公岌隧道上盖工程施工期间的拟建施工疏散道路提出5种速度管理措施,利用Vissim软件进行仿真模拟和对比分析,并结合仿真数据对拟建施工疏散道路的设计和速度管理方案进行了评价和改进。改进方案中将原来的三车道并在一起,转弯半径由15m增大至100m,弯道限速值由20 km/h增大至40 km/h。结果表明：对施工区道路采取层级限速措施可有效降低车辆在施工路段的行程时间、延误、排队长度和冲突率;采用三级限速措施可使拟建疏散道路两个行驶方向的冲突率均降低0.6次.米^-1;改进方案中80%以上的车入口弯道之前将车速控制在40km/h左右。可见,针对不同车型采用不同的限速值可以缩短车辆在施工路段的行程时间,并有效减少车辆的平均延误。     

基于多智能体深度强化学习的高速公路可变限速协同控制方法

面向高速公路多路段可变限速协同控制需求,针对高维参数空间高效训练寻优难题,提出了应用多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的高速公路可变限速协同控制方法。区别于既有研究的单个智能体深度确定性策略梯度（DDPG）算法,MADDPG将每个管控单元抽象为具备Actor-Critic强化学习架构的智能体,在算法训练过程中共享各智能体的状态、动作信息,使得各智能体具备推测其余智能体控制策略的能力,进而实现多路段协同控制。基于开源仿真软件SUMO,在高速公路典型拥堵场景对提出的控制方法开展管控效果验证。实验结果表明,提出的MADDPG算法降低了拥堵持续时间和路段运行速度标准差,分别减少69.23 %、47.96 %,可显著提高交通效率与安全。对比单智能体DDPG算法,MADDPG可节约50 %的训练时间并提高7.44 %的累计回报值,多智能体算法可提升协同控制策略的优化效率。进一步,为验证智能体间共享信息的必要性,将MADDPG与独立多智能体DDPG（IDDPG）算法进行对比：相较于IDDPG,MADDPG可使拥堵持续时间、速度标准差均值的改善提升11.65 %、19.00 %。     

三类系统极限环存在的唯一性

本文用Ｐｏｉｎｃａｒｅ方法讨论了三类系统极限环存在的唯一性，给出了一个较简便的判别定理。