轿车白车身静刚度分析

文章采用相关有限元软件建立了某国产轿车自车身有限元模型.用有限元理论分析了车身静刚度,提出了通过对骨架结构进行局部改进来提高白车身刚度的方法,提出了对原结构进行改进设计的方案,并对改进后的车身进行了强度试验,通过相关实验进行验证,验证了改进后结构的合理性和可靠性.     

车身骨架刚度与改进分析

由于客车车身刚度是评价客车车身性能的一项重要指标,因此,文章采用梁体混合模型的方法,建立了一款半承载式客车的有限元模型。利用有限元方法分析了客车车身在不同工况下的刚度,通过静态刚度的分析,对客车中门进行了改进,并为整个车身结构的优化提供了依据。     

光栅刻划机导向导轨支撑结构刚度优化设计

运用有限元手段对刀桥导轨的刚度进行了有限元分析,得到了刚度方面的分析结果和模态分析结果,并在不同位置加40N载荷进行实验验证。在此基础上,对原有的结构进行一体式结构优化设计。有限元分析结果表明,刀桥底座刚度有了大幅度的提高,一阶频率由原来的690.26Hz提高到998.73Hz,一阶振型的方向也从直接影响刻划的水平方向变为对刻划不敏感的垂直方向。     

特种车架结构强度有限元分析

特种车架是特种汽车承载的重要部件,对其进行结构有限元分析具有实际意义．借助有限元分析软件,采用混合建模方法建立了有限元模型并得到全局应力分布云图,对主要部件进行进一步分析,得到满足强度和刚度设计要求的结论,并提出改进方案．     

JM5型建筑卷扬机机座结构刚度分析

本文依据有限元原理.采用SAP5程序对JM5型建筑卷扬机机座结构进行了刚度分析.并由此提出了机座结构的改进措施。     

结构损伤定位中模态应变能法的改进

针对现有模态应变能法对结构有限元模型精度要求较高的不足,引入单元定位矩阵,对其进行了改进.改进后的方法损伤指标的构建不需要结构损伤前单元刚度矩阵,降低了对结构有限元模型的精度要求,并避免了由此产生的二次误差.为验证方法的有效性,利用简支梁有限元模型数值模拟了两种典型损伤工况,结果表明,改进后的方法提高了损伤定位的识别精度,并且计算简便,有望用于实际工程中.     

梁式结构非线性有限元分析及其在微型机上的实现

本文讨论梁式结构几何非性静力分析的有限元方法,推导了空间梁大位移切线刚度矩阵,研究了在微型机上实施的方法。为了提高计算效率,采取了分别管理单元线性刚度阵及非线性刚度阵、一次形成线性总刚度阵而多次修改总刚度阵、按内存资源自动分块法修改总刚度阵的策略。节省了计算时间及内存资源,从而在微型机上实现了结构非线性分析。在IBM-PC-XT、机上编制了结构非线性静力分析有限元程序NONDJ-W。给出了对梁、平面柔性刚架、空间柔性刚架的计算实例。有解析近似解的算例表明用有限元的计算结果具有一定的精确度。     

基于Ansys Workbench的机器人底座结构的有限元分析

应用Solid Works软件以某船厂车间机器人底座结构为例,建立三维钢架结构模型。将建好的三维钢架模型直接无误差导入ANSYS Workbench软件,设定适当单元格大小和选择单元格类型对有限元模型网格划分,为机器人底座结构优化改进提供有限元模型。充分运用ANSYS Workbench中的静态结构模块分析机器人底座模型的静强度、静刚度。根据有限元计算得到机器人底座结构模型等效应力和变形分布云图,制定机器人底座结构优化改进方案。通过对提出的A、B两种优化改进方案的有限元结果进行对比分析,优化改进后的底座钢架结构机械性能和安全系数都得到明显提高,同时,达到了最初的设计要求。     

轨道车辆车体刚度计算方法的研究

车体结构刚度是车体轻量化的主要限制条件之一,在实现轻量化的同时,只有保证车体结构有充分的刚度,才能保证其安装设备的正常工作。通过介绍车体简化成变截面变刚度及变质量的简支外伸刚性梁模型,对Pro/E软件对车体的实体模型、固有属性进行了分析,运用有限元计算求得车体整体刚度,从而有效改进车体结构。     

基于Hypermesh和ANSYS的拖拉机驾驶室模态分析

针对某拖拉机驾驶室的结构特点,以模态有限元的基本理论为依据,基于Hypermesh建立了某拖拉机驾驶室的有限元模型,应用有限元分析软件ANSYS计算得出了该拖拉机驾驶室的前10阶固有频率及振型。分析了固有频率与激振频率的关系,从模态振型分析找出结构的薄弱环节,结果表明该驾驶室的顶部横梁和纵梁结构刚度需要进一步提高。该结论为今后拖拉机驾驶室的结构设计和改进提供了理论依据。     

基于小波神经网络的框架结构损伤识别

以含损伤的框架结构为研究对象,对损伤位置和损伤程度进行识别。运用有限元分析原理,采用Lanczos法得到框架结构的转角模态,对其转角模态进行连续小波变换可以得到结构的小波系数,再由小波系数模极大值确定损伤的位置。以损伤后结构的固有频率作为神经网络输入参数构造神经网络,从而实现对框架结构损伤程度的识别。通过对一平面框架结构的损伤识别计算分析,验证了方法的有效性。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的 消能减震结构及附加阻尼力识别

针对消能减震结构中阻尼器提供的阻尼力难以直接测量,对其性能及状态进行评估较为困难的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的结构参数及未知激励识别方法,并将其应用于消能减震结构的阻尼器特性识别. 当阻尼器结构模型已知时,该方法可对阻尼器参数进行识别;当阻尼器结构模型未知时,阻尼器对结构提供的附加阻尼力可视为结构所受附加未知激励,同样也可由该方法进行识别. 采用一个多层剪切框架结构和一个多层加装阻尼器的消能减震结构作为数值算例,并采用一个单层加装阻尼器的剪切框架结构作为试验算例,验证了所提出的方法的有效性和可行性. 所提出方法可为消能减震结构中阻尼器的特性识别及性能评估提供更多的依据.     

框剪结构协同分析的状态空间法

在楼板刚性和连续化假定下,基于并联铁摩辛柯梁模型,引入建筑结构状态变量的概念,导出高层框架-剪力墙结构协同分析的控制微分方程,将方程进行无量纲化,建立框架-剪力墙结构协同分析的状态空间表达式,并采用精细积分法求出其高精度数值解,最终得到框-剪结构协同工作的变形和内力。建立的并联铁摩辛柯梁模型具有通用性,采用的计算方法精度较高,有很强的适用性,可以推广到其他结构的静力和动力计算中。     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

框剪结构协同分析的状态空间法

在楼板刚性和连续化假定下，基于并联铁摩辛柯梁模型，引入建筑结构状态变量的概念，导出高层框架-剪力墙结构协同分析的控制微分方程，将方程进行无量纲化，建立框架-剪力墙结构协同分析的状态空间表达式，并采用精细积分法求出其高精度数值解，最终得到框-剪结构协同工作的变形和内力。建立的并联铁摩辛柯梁模型具有通用性，采用的计算方法精度较高，有很强的适用性，可以推广到其他结构的静力和动力计算中。     

工程结构分析的虚拟结构法

提出的虚拟结构法旨在解决形状不规则结构件的力学分析问题．虚拟一个形状规则的结构体,包容着不规则结构件;将虚拟结构边界上的虚拟力作为待定的未知量,通过控制方程和调整虚拟力的值,利用第一类数学规划加权残值法,使不规则结构的控制方程和边界条件得到满足．工程结构分析的虚拟结构法,实际上是加权残值配点法和线性规划法相结合的方法,是一种半解析方法．该方法应用于两个工程实际问题,计算结果表明,能很好地解决形状不规则结构的力学问题,是工程结构分析的一种有效方法．     

航空整体结构件加工变形的在线测量方法

整体结构件的变形测量是保证其质量的重要手段,但结构件的尺寸大,通常为薄壁结构,往往存在较为严重的变形问题,而传统的测量仪器和测量手段无法准确测量其变形。为了解决整体结构件的变形测量问题,本文提出了结构件的在线测量方法。将结构件划分为若干个区域,每个区域可视为薄板结构,推导出薄板在典型变形下的变形函数,进行仿真验证变形函数的准确性,从而得到整体结构件的变形函数和评价方法,提出整体结构件的在线测量方法。传统测量方法只能在加工后进行变形测量,本文提出的方法可以在工序间进行测量,提高结构件的质量。     

具有高速并行译码结构LDPC码的构造

针对可实现高速并行译码的低密度校验(LDPC)码,提出了一种LDPC码的构造方法.该方法用代数的方法构造一个校验矩阵,适当地选择构造时的参数,可以消除校验矩阵中的小环,以保证所构造码字的性能;再按照一定的规则对所构造校验矩阵的行进行重新排列,可使得重排后的矩阵具有分块结构.仿真结果表明,采用这种分块结构,使得LDPC码的部分并行译码在工程实现上成为可能,按照该方法构造的LDPC码的性能与随机构造的码字相当.     

汽车三轴向转动惯量测量方法研究

根据振动原理提出了一种测量汽车三轴向转动惯量的测量方法，该方法原理简单，可用一种结构紧凑的装置来实现，通过合理地选择系统参数，能获得较高的测量精度。     

用前向神经网络获取特定结构的规则知识

介绍一种用前向神经网络来获取特定结构的产生式规则知识的方法，这些规则知识既可以用于解释神经网络的行为，又可以用于问题求解，获取的产生式规则知识可以是任意形式的，也可以是包含多个推理步的多级推理链知识，而且具有所需的易于理解的特一表达结构，另外，文中还提出了解决智能系统形成过程中知识不断增长问题的方法，大量的逻辑表达式学习实验结果表明，文中获取规则知识的方法是有效的。