对液压支架上两个结构尺寸的探讨

本文通过对液压支架上两个结构尺寸,即掩护梁上铰点至顶梁顶面之距和后连杆下铰点至底座底面之距的变化,对支架进行受力分析,找出它们对受力影响的变化规律.     

基于土基反演模量一致性的刚性层设置方法

为了合理设置路面结构刚性层深度,提高模量反演结果的合理性,依托足尺环道试验路,利用落锤式弯沉仪(FWD),进行了路面各结构层逐层弯沉盆检测,分析了刚性层设置深度和荷载水平对逐层土基模量反演值的影响,建立了基于逐层土基反演模量一致性的刚性层深度设置模型.实例验证表明:与荷载水平相比,土基模量反演值受刚性层设置深度的影响较大;刚性层设置深度与路面等效厚度二者呈现指数相关性;与既有刚性层深度设置方法相比,该模型显著提高了土基反演模量一致性,逐层土基反演模量变异系数由12.9%以上降低为6.9%.     

刚性道面弯沉盆重心距离法及回归模型

提出一种刚性道面弯沉盆重心距离法(MAREA)及回归模型,在系统建模和分析传统弯沉盆面积指数法(AREA)的基础上,从综合利用各个测点弯沉值信息的角度,以弯沉盆重心距离指标替代弯沉盆面积指数,推算相对刚度半径;并以实测弯沉盆误差最小为准则,计算板下地基反应模量,从理论上解决结构参数反演的多解性.在典型的刚性道面结构形式下,分析改进方法采用最佳的传感器数量以及可靠性.结果表明,改进后的方法可较大提升反演结果的可靠性,能有效处理测量误差.基于落锤式弯沉仪(FWD)实测数据的模型验证结果也表明,该改进方法相对于其他方法能减少拟合误差.采用五次多项式建立了无偏的回归模型,大大提高了反演的效率.     

波阻抗梯度材料超高速正/反撞击下防护特性研究

为分析梯度分布对波阻抗梯度材料超高速撞击防护特性的影响,针对梯度分布为钛合金/铝合金/镁合金的波阻抗梯度材料,设计开展了以钛合金为撞击面（正撞击）、镁合金为撞击面（反撞击）的超高速撞击实验与数值模拟研究.研究获得了实验条件下防护结构碎片云特性及后墙损伤特性,并借助数值模拟,深入分析了不同撞击条件下弹靶冲击压力特性、内能转化特性.结果表明,正撞击有利于增大弹靶冲击压力,促进动能向内能的转化,从而提高防护能力.     

孪生数据驱动的绿色切削工艺优选决策

为了快速优选低碳且具有环境友好性的绿色切削工艺,提出了一种孪生数据驱动的绿色工艺优选决策方法。首先,建立了数字孪生驱动的切削加工工艺优选决策流程;其次,以加工质量、加工时间、加工成本、资源消耗、环境影响为一级评价指标,建立了绿色切削工艺优选评价指标体系;再次,采用网络层次分析法对评价指标进行权重计算,并基于概率犹豫模糊理想值法及孪生数据对备选的绿色切削工艺进行优选决策;最后,以某航空企业的叶片加工工艺优选为例进行实例验证。结果表明：该方法能够充分利用数字孪生车间的仿真预测、历史数据挖掘、实时采集等功能,以孪生数据的形式为工艺评价提供全面的数据源;同时所建立的评价决策模型实用性较强,符合现实的切削工艺优选决策场景,模型求解方法鲁棒性好。     

基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素(降雪量、大气温度、风速和湿度)的指标值,建立了基于BP(back propagation)神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小.     

焊接熔池正面几何参数和背面熔宽的数据提取方法

不论熔透控制还是焊缝跟踪，都需要实时或离线提取焊接熔池正面或反面的几何参数．在小电流脉冲TIG焊接试验条件下，为了获得训练焊缝熔透神经网络模型的大量数据，提出了一套方法，包括用于实时提取焊接熔池正面几何参数的算法和离线提取焊缝背面熔宽的摄影测量法，并采用C 语言开发了相应的软件．试验证明，该方法是可行的．     

机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解

针对采用传统反向传播(BP)神经网络算法进行逆运动学求解收敛速度慢的问题,提出将微分进化(DE)与粒子群优化(PSO)算法相结合,对用于机器人逆运动学求解的BP神经网络进行优化。基于机器人正解映射建立优化算法的目标函数,在PSO过程中,引入DE操作优化粒子进化方向,并将此混合算法用于BP神经网络权值与阈值的优化。对KUKA机器人进行仿真实验,结果表明:采用该文方法对机器人逆运动学问题的求解精度高,求得的关节角度误差小于0.1°;逆运动学求解结果所对应位姿矩阵的位置误差在0.1 mm数量级,具有较好的泛化能力。该文方法满足机器人位置和姿态方面的精度要求。     

一种高性能的BiCMOS带隙基准电压源

提出了一种新颖的利用负反馈环路以及RC滤波器提高电源抑制比的高精密CMOS带隙基准电压源．采用上海贝岭的1．2μm BiCMOS工艺进行设计和仿真,spectre模拟表明该电路具有较高的精度和稳定性,带隙基准的输出电压为1．254V,在2．7V-5．5V电源电压范围内基准随输人电压的最大偏移为0．012mV,基准的最大静态电流约为11．27μA;当温度-40℃-120℃范围内,基准温度系数为1mV;在电源电压为3．6V时,基准的总电流约为10．6μA,功耗约为38．16μW;并且基准在低频时具有100dB以上的电源电压抑制比（PSRR）,基准的输出启动时间约为39μs．