基于硅油减振器的螺纹旋风铣削刀盘系统抑振研究

螺纹旋风铣削的多刀具断续切削方式将加剧刀盘与工件间的交互冲击,引起刀盘系统的扭振,影响加工质量。以旋风铣削刀盘系统为研究对象,针对其在周期性切削力矩下发生扭振的特点,提出在铣削刀盘上安装硅油式减振器的抑振方案,进而建立基于硅油式减振器的旋风铣削刀盘系统动力学模型,对模型进行幅频特性分析,并对有无减振器两种方案下旋风铣削刀盘系统的动力学响应特性进行分析,以研究硅油式减振器对旋风铣削刀盘系统的减振效果。结果表明:硅油式减振器可有效地减小旋铣刀盘系统在不同切削频率下的振幅。当系统发生共振时,基于硅油式减振器的旋铣刀盘系统的响应幅值可降至7.10×10-4rad,降低了刀盘系统的扭振对螺纹工件加工质量和刀具寿命等的影响。

弹药：武器系统中的核心

弹药一般指有壳体,装有火药、炸药或其他装填物,能对目标起毁伤作用或完成其他特定任务的军械物品.它包括枪弹、炮弹、手榴弹、枪榴弹、航空炸弹、火箭弹、导弹、鱼雷、深水炸弹、水雷、地雷、爆破器材等等.用于非军事目的的礼炮弹、警用弹以及采掘、狩猎、射击运动弹,也属于弹药的范畴.弹药是武器系统的核心部分,通过武器（或其他运载工具）发射或投放至目标区域,以穿透、燃烧、爆炸等方式毁伤目标物,最终完成既定战斗任务.

反钢筋混凝土串联聚能装药技术研究

根据钢筋混凝土目标的特点,提出了一种高速杆流与低速杆流相结合的新型串联聚能装药结构。利用有限元软件分别对前级装药、后级装药的成型过程进行了数值仿真。在此基础上开展了系列串联聚能装药毁伤钢筋混凝土目标的静破甲实验。结果表明:该串联装药可有效提高对钢筋混凝土目标的毁伤能力,能起到对钢筋混凝土的扩孔作用。实验和数值仿真计算结果都表明该串联装药在对付钢筋混凝土、机场跑道、多层间隔靶等反硬目标串联型战斗部中有较好的应用前景。

基于结合面的大型螺纹磨床整机静动态特性优化

为了准确预测和分析大型螺纹磨床整机的静动态特性,建立的机床整机有限元模型应考虑结合面特性参数。采用弹簧阻尼单元模拟结合面的接触特性,应用吉村允孝法确定各主要结合面的刚度阻尼值,使用ANSYS建立基于结合面特性的大型螺纹磨床整机有限元模型,进而进行静动态特性分析找出其薄弱环节,并研究各结合面刚度对整机动态特性的影响,针对影响较大的结合面刚度进行优化,改善了整机的静动态特性。结合面参数优化后,整机x,y,z方向的静刚度分别提高15%,19%和7%,且整机的各阶模态固有频率均有不同程度提高,其中一阶固频提高达10%,整机的共振振幅降低了约1/2,原机床的振动得到了很好的抑制。

起爆方式对聚能杆式侵彻体成型的影响

聚能杆式侵彻体主要用来对付新型防护装甲、混凝土工事、武装直升机和大型水面舰艇等目标。它不同于射流和爆炸成形弹丸 (EFP) ,其头部速度达 30 0 0～ 5 0 0 0m/s.对炸高没有射流那么敏感 ,破孔大 ,穿深大大高于EFP。本文就起爆方式对杆式侵彻体成型的影响进行研究 ,通过理论分析得到了不同起爆方式对杆式侵彻体的头部速度和长径比的影响关系 。

基于元结构的螺杆转子磨床床身动静态特性分析与优化

螺杆转子磨床床身是关键的承载大件,其动静态性能的好坏将直接影响整机的加工精度和稳定性。为实现床身的快速动态优化设计,首先基于元结构理论,使用ANSYS软件仿真分析了床身筋格元结构各主要参数对其动态特性的影响。在此基础上,以提高床身低阶模态固有频率和降低床身重量为目标,对床身的结构参数进行优化,同时通过静力分析验证了优化方案的可行性。优化后,床身低阶固有频率得到了较大幅度的提高,其中一阶固有频率提高了22.3%,床身的重量下降了8.39%,同时静刚度也有明显提高,改善了床身的动静态特性,节约了制造成本。该方法对其他类似关键零部件的动态优化设计具有一定的借鉴意义。

飞片起爆条件下聚能杆式侵彻体成型数值模拟

聚能杆式侵彻体主要用来对付新型防护装甲和混凝土工事、武装直升机和大型水面舰艇等目标。要获得比较理想的聚能杆式侵彻体,其设计的关键是药型罩材料、药型罩几何结构和爆轰波波形控制等。采用VESF起爆系统来控制爆轰波波形,通过调节VESF起爆系统参数,计算聚能杆式侵彻体成型,计算结果表明,采用VESF起爆系统能杆式侵彻体头部速度提高了21.7%,与实验结果相比,侵彻体头部速度误差为4.1%,侵彻体尾部速度误差为8.1%左右,形成的侵彻体形态相同,实验结果与数值计算基本一致。

基于C8051F的磁流变控制器设计

本文提出了一种基于C8051F310 MCU的磁流变阻尼器控制器设计方法。并给出了控制器的总体结构、接口电路与软件设计,设计出样机在实际使用过程中效果较好。

基于径向基函数神经网络的航向角精确测量

针对移动机器人定位中航向角精确测量问题,设计了径向基函数 (RBF)神经网络来实时获取精确的航向角。使用正交最小平方 (OLS)算法训练神经网络,确定构建RBF网络所需的相关参数。基于RBF神经网络的组合传感器测量系统不仅能消除测量误差,使机器人工作过程中的定位精度提高近 8倍,且具有一定的工程实用性。实验结果表明:构建的RBF神经网络能够实时获取精确航向角,保证移动机器人在户外工作环境中完成指定任务。