犁体曲面的三维建模及曲面分析

应用三维CAD软件设计犁体曲面是目前先进的技术,可省略许多复杂的计算,同时可降低成本。先确定计算主要参数,而后分析传统犁体曲面的设计方法和三维CAD软件建模的方法,找出有共性的点,线,面,再通过计算得到导曲线和直元线,导曲线可用箭状曲率分析命令进行曲线光顺度分析。设计出的犁体曲面先用旋转和放大命令直接观查是否有缺陷,其后可用曲面分析的方法全面分析性能曲线;翻土曲线等如达不到要求可修改参数自动更新图形。     

犁体曲面的三维建模及曲面分析

应用三维CAD软件设计犁体曲面是目前先进的技术,可省略许多复杂的计算,同时可降低成本。先确定计算主要参数,而后分析传统犁体曲面的设计方法和三维CAD软件建模的方法,找出有共性的点,线,面,再通过计算得到导曲线和直元线,导曲线可用箭状曲率分析命令进行曲线光顺度分析。设计出的犁体曲面先用旋转和放大命令直接观查是否有缺陷,其后可用曲面分析的方法全面分析性能曲线;翻土曲线等如达不到要求可修改参数自动更新图形。     

基于MDT和ADSRX的犁体曲面造型研究

以犁体曲面十二参数法为设计原则,利用以ＡｕｔｏＣＡＤ Ｒ１４为平台的三维机械设计造型软件ＭＤＴ３．０和ＡＤＳＲＸ编程环境,设计了犁体曲面的参数化造型软件。该软件集参数选取、设计、造型、视图生成、样板曲线生成为一体,可以对多种犁体曲面进行造型,大大减轻了交互设计时的工作量,并可以在制造之前观察到犁体形状,便于修改潜在的错误,保证曲面的光顺性。     

基于Pro/E犁体曲面的设计绘制方法

通过对犁体曲面设计从现状分析、提出问题、分析问题到解决问题,研究并提出了一种用于犁体曲面设计绘制方法——Pro/E设计绘制法。该方法以部分解析法得出的参数为基础,利用Pro/E自身设计的强大功能,可以较好地表现犁体曲面的三维结构图,大大缩短了产品的开发周期,降低了产品的设计成本。      

试论犁体曲面的微分几何性质及其基本数学模型

根据犁耕中犁体曲面对土垡的导向约束原理、土垡在曲面上不自锁条件及曲面的微分几何性质,研究得出犁体曲面形成的一般规律应是:高斯曲率K≤0。满足此条件的曲面可有多种,但在实用上和工艺上最简单的才是最合理的。据此得出直纹和负常曲率两类曲面可作为犁体曲面的基本模型。文中分析了生产上应用较多的直纹面,并推荐了伪球面。     

虚拟犁体曲面的性能分析

以LEMLON犁体曲面为基础,在Pro/E中分析了犁体曲面的基本性能,指出其存在的问题;然后,在An-sys上对梨体曲面进行有限元分析,找出了犁体曲面在设计中的薄弱环节,从而为犁体曲面的优化设计提供了有利的支撑。     

土垡横剖面翻转法形成高速犁体曲面

根据“土垡横剖面翻转法”设计了犁体曲面,提出的犁体曲面数学模型,反映了工况参数与农艺要求的关系,可以根据不同的要求设计出达到预期效果的犁体曲面,为犁体曲面的解析设计提供了一种新方法。     

基于犁体六分力试验的犁体曲面静应力分析

针对新疆南疆地区铧式通用单犁体,根据犁体各参数使用Pro/E建立曲面模型,并将所建立的模型导入ANSYS软件中,通过将耕深为30 cm,土壤湿度为20.17%,耕速分别为2 km、3 km、4 km、5 km、6 km时犁体六分力试验中的力加载到所建立的有限元模型中对犁体曲面进行有限元应力分析。结果表明:在实验条件下,犁体曲面最大应力在速度不断增大的情况下有着先增大后减小再趋近于稳定值的规律,在速度为4 km/h时,犁体曲面的应力值达到最大134.41 Mpa,犁体曲面的主要应力集中在犁柄与犁板的连接位置,犁体曲面的应力分布规律可为设计新犁体、改善犁体结构提供参考。     

高速犁体曲面的研究现状与分析

分析了国内外高速犁体曲面的研究现状,总结了高速犁体曲面设计的主要成形方法,指出了基于土垡运动原理的参数化设计是目前高速犁体曲面的主要设计方法。结合现代化的三维计算机辅助设计方法,研究犁体曲面的参数化设计,提出现阶段高速犁体曲面的设计方向。     

基于神经网络技术的乘员体型识别系统

BPMS(Body Pressure Measurement System)系统是针对汽车安全气囊系统设计的辅助系统。本系统应用神经网络技术,通过对座椅压力传感器信号的分析处理,识别出车内乘员的体型特征,从而辅助控制车辆安全气囊的爆发。BPMS系统由试验台架设计、座椅压力采集、数据预处理、乘员体型识别系统等部分组成。试验结果表明,该系统可以有效地识别乘员体型特征,为准确控制安全气囊系统的工作提供保障。     

基于神经网络的风筛式清选装置研究

在自行研制的清选试验台上进行了气流场测定试验和水稻清选试验。利用神经网络技术,对风筛式清选气流场进行了研究,建立了2个风力因素（离心风机转速和出风角度）与清选气流场分布之间、清选气流场的分布与清选效果之间以及2个风力因素与清选效果之间3个BP神经网络模型。用试验数据进行了预测检验,预测结果证明了网络模型的有效性。     

基于神经网络的柴油机排放模型研究

分析了柴油机模型的特点及用神经网络建立柴油机排放模型的方法,在此基础上,编写了柴油机排放模型的算法,并用一个实例验证了该模型的可靠性。     

基于RBF网络的双燃料发动机排放模型

建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的天然气／柴油双燃料发动机的排放模型。并利用模型分析了各运行参数对发动机排放的影响。试验证明，该模型可以很好地预测双燃料发动机的排放指标。     

Kohonen网络故障诊断方法及试验

根据Kohonen神经网络诊断的工作原理、诊断特征，提出了渔船轴系模拟试验台的系统结构和振动监测方法，并通过自行开发的数据采集系统和诊断软件，对故障特征矢量进行识别和诊断。模拟试验证明了Kohonen网络对轴系故障诊断的有效性和准确性。     

基于遗传神经网络的酒类鉴别技术

通过感官鉴别酒类质量结果的准确性难以保证，因此研究快速、准确的鉴别方法是必要的。用人工嗅觉系统鉴别酒类质量是一种快速、简便的方法。提出了一种遗传径向基函数神经网络作为人工嗅觉系统的模式识别方法，以进行酒类质量的鉴别计算。实例表明，该方法是有效的，不仅能用于酒的分类，还可用来鉴别酒的质量等级。     

基于神经网络推理的压缩机故障诊断专家系统

设计了一种基于神经网络推理的汽车空调压缩机故障诊断专家系统。此系统将传统专家系统与神经网络技术科学地加以综合,弥补了传统专家系统的诸多缺陷。专家系统的知识库由两部分组成,即浅层知识库和深层知识库。推理过程由神经网络完成,并带有解释说明模块,主要说明诊断结果的判定依据。实践证明,这种方法能较好地解决传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断速度和准确率。     

基于模糊神经网络的滚动轴承滑动擦伤诊断

针对故障诊断知识模糊性及引起轴承滑动擦伤的参数间的非线性特点，提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法，建立了模糊神经网络模型，并将其应用于滚动轴承的滑动擦伤诊断。网络测试结果表明，本文方法对于滚动轴承的滑动擦伤诊断是十分有效的。     

基于BP神经网络的滚动轴承振动故障诊断

滚动轴承振动信号被分析和处理后,提取出能够反映滚动轴承故障的特征参数,经归一化处理作为BP神经网络的输入,并用BP算法对该网络进行训练,利用神经网络的智能性来判断轴承的好坏。仿真结果表明,该方法实用有效。