基于GHM模型的粘弹性约束阻尼火箭撬仪器舱减振仿真研究

为降低火箭撬仪器舱试验时的振动强度,将粘弹性阻尼模型与有限元软件ANSYS相结合,采用对其内壁敷设粘弹性约束阻尼的方法进行振动抑制,研究不同厚度阻尼层对火箭撬仪器舱不同频段振动的影响。研究结果表明,敷设了粘弹性约束阻尼的仪器舱有明显的振动抑制效果,且不同阻尼层厚度对不同频段的振动抑制效果不同,应结合减振要求选择合适的粘弹性阻尼层厚度。

某自行火炮托架结构优化研究

建立托架结构有限元模型,利用对比分析法对某自行火炮托架进行刚强度分析和结构优化.通过有限元计算,获得了满足刚强度要求的托架结构.结果表明:利用有限元模型分析为确定新的托架结构提供了依据.

机枪振动响应测试

本文根据机枪的结构特点，采用电涡流位移计测量位移，用测量的加速度信号获得振动响应的各特性时刻，对某机枪进行了单发和连发射击的振动响应曲线测试，结果令人满意。

钢丝绳隔振器动态特性试验研究

目的 研究钢丝绳隔振器的静态、动态特性.方法 模拟隔振器的实际安装情况,利用正弦扫频激励方法,测量其动态特性.结果 获得了加载和卸载变形曲线、频响函数曲线和振动传递率曲线.结论 所得结果对分析该隔振器性能有实际应用价值.

某火炮自动装填机构动作性能试验

根据某火炮自动装填机构的特点 ,设计了正确可行的自动装填机构动作性能测试系统 ,通过试验得到了自动装填机构转动部件的转速、各机构动作用时和电机电流等性能参数 ,为检验和改进设计提供依据 .

某军用柴油机噪声测试与分析

目的 识别某军用柴油机噪声源 .方法 采用频谱分析法对柴油机作噪声源识别 .结果 获得了柴油机噪声的频谱曲线 ,掌握了引起噪声的主要振动部位及原因 .

温度对约束阻尼层结构减振降噪的影响研究

目的 研究温度对约束阻尼层结构的减振降噪的影响 .方法 采用通过改变温度 ,测量不同阻尼层厚度时试样噪声变化情况的试验方法 .结果 获得了试样噪声声压级随温度变化的趋势 .

空气泵的噪声与控制

在简述空气泵工作原理的基础上,分析了噪声产生的原因;并采取具体措施以控制噪声。通过对噪声声级的测量,验证了所用方法的有效性.达到减小振动、降低噪声的目的。

基于灵敏度分析的机枪结构动态特性优化研究

目的研究机枪结构的动态特性优化．方法利用基于模态试验的灵敏度分析方法，依据模态叠加原理，提出了一种结构动力修改思路．结果由模态试验和灵敏度分析，获得了某机枪的动态特性和影响其动态特性的敏感部位，并利用有限元动力响应模型计算了位移响应曲线．结论计算结果表明：该方法有效并且正确，改善了机枪动力学特性．

BP网络算法及其在故障诊断中的应用述评

根据目前 BP网络及其在设备故障诊断中的应用和发展 ,讨论了 BP算法存在的问题和解决途径 ,归纳总结了 BP算法在故障诊断中的应用 ,提出了未来 BP网络在故障诊断中的研究方向 ,表明

应用ITD分形模糊熵的自动机早期故障诊断

通过以某口径高射机枪自动机为研究对象,提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)分形模糊熵与RBF神经网络进行故障诊断的方法。由于自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到不同频段的合理旋转(proper rotation简称PR)分量,然后分别提取分形维数和模糊熵组成组合特征向量。由于RBF神经网络结构简单、收敛速度快具有很高的分类准确率,所以采用RBF神经网络分类识别。最后得到理想识别效果的同时验证了ITD分形模糊熵与RBF的自动机早期故障诊断方法的优越性。

金属与非金属部件粘接质量声诊断的神经网络方法

本文基于神经网络对目标的识别与分类能力 ,用简单的敲击法获取了某压力容器的声响应信号 ,通过对声信号的频域特征提取 ,应用前馈多层神经网络对压力容器的金属与非金属部件之间的粘接质量进行了诊断。实验表明所给出的特征提取方法和神经网络模型是解决金属与非金属粘接质量诊断的一条较为有效的途径。

LD480柴油机试验模态分析

利用随机信号和振动分析系统CRAS4.1版 ,采用锤击法对LD480柴油机的机体、曲轴、缸盖及其组合结构的自由模态进行试验模态分析 ,并获得了其前 5阶 (不少于 5阶 )模态参数及振型。通过对结构模态参数的识别 ,为LD

火箭弹初始扰动实验研究

利用"光学杠杆"原理研制了火箭弹初始扰动激光测量系统。介绍了该系统的基本原理和构成,系统中所用半导体激光发射器激光波长650 nm,位置灵敏探测器(PSD)的分辨率为10-6m,角度测量误差小于2×10-5rad。利用该系统对54 mm火箭弹进行了实际测试,对实验结果与理论计算结果进行了对比,证明实验结果合理可信。最后对测量系统进行了误差分析。

发动机悬置系统动态特性试验研究

针对某车辆发动机动力总成钢丝绳悬置系统的动态特性进行了试验研究分析。

一种惯性平台自动调平系统的设计

为了缩短惯性平台的调平时间提高调平的精度,本文首先建立了平台的数学模型,在此基础上建立了基于PID(Propor-tional-Integral-Derivative)神经元网络控制的平台调平系统,该系统主要由水平传感器、PID神经网络控制器、D/A和A/D转换模块、变频器和电机组成,四条支腿同时升高调平。仿真结果表明,在x方向和y方向水平偏差角度分别不超过2°时,调平时间小于50s,调平精度小于2,调平过程中平台稳定,无虚腿现象,实现了机电式四点调平。经过长期使用,系统运行稳定,可靠性高。该控制器可应用于不同的调平系统中。

基于田口方法的筒形件强力旋压参数优化

强力旋压工艺参数的选取对筒形件的成型精度和质量有着很大的影响。选择进给率、主轴转速、旋轮成形角为试验因素,以旋轮所受的最大三向力和壁厚均值为评价指标,设计正交试验并对试验数据进行分析。采用田口方法对筒形件强力旋压工艺参数进行优化。结果表明,影响轴向力和切向力的主次顺序都为:主轴转速>旋轮成形角>进给率;影响径向力的主次顺序为:主轴转速>进给率>旋轮成形角;影响壁厚精度的主次顺序为:进给率>主轴转速>旋轮成形角。得到的优化参数组合是进给率为0.3 mm/res,主轴转速为300 rpm,旋轮成形角为20°。

某自行火炮乘员舱噪声测试与分析

通过对某自行火炮乘员舱噪声信号的测试与分析,提出了降低乘员舱噪声必须从降低发动机工作本身的噪声以及切断噪声的传播途径入手的思路,为进一步解决自行火炮乘员舱的噪声问题提供了技术基础。

基于蚁群算法的矿井提升机减速器齿轮故障诊断

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,建立了矿井提升机减速器齿轮故障诊断模型。根据实测数据,分析研究信号并提取信号特征值,并应用训练后的BP神经网络诊断齿轮故障,实验表明效果良好,该模型网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解,用于减速器齿轮故障诊断准确可靠。

蚁群优化算法在齿轮箱故障诊断中的应用

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,训练BP神经网络使网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解;根据振动实验室2级传动箱实测数据,分析研究信号以及提取信号特征值,应用训练后的BP神经网络诊断齿轮箱的故障,实验表明效果良好,是解决故障诊断问题的主要途径。