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1.
为解决整体叶轮扭曲叶片型面的精加工难题,本文进行了五轴联动数控展成电解磨削的基础研究.在分析平行直纹展成电解磨削整体叶轮扭曲叶片的过切误差、得到过切误差计算公式的基础上,提出用圆锥磨轮和组合式五轴联动数控方案来消除过切误差的方法.文中还介绍了数控展成电解磨床的结构与运动、经济型多轴数控系统及其联动控制方法,并建立了电解磨削非平行直纹展成曲面的数学模型,开发了五轴联动数控展成电解磨削自动数控编程系统,对航空发动机整体叶轮的叶片型面进行电解磨削.结果表明,加工效率比手工修磨、抛光提高了12倍以上. 相似文献
2.
介绍了我国立式无筛饲料超微粉碎机的发展,简述立式无筛饲料超微粉碎机的组成、工作原理和优越性,分析质量检测及立式无筛饲料超微粉碎机技术的发展,展望制定行业标准的预期效果。 相似文献
3.
4.
为了提高水泥辊压机磨辊的耐磨性与破碎性,以仿生非光滑理论为指导,在磨辊表面设计并加工出具有不同直径、不同深度、不同轴向间距及周向个数的仿生凹坑形结构,根据正交表编制试验方案并对磨辊进行磨损及破碎性试验。试验结果表明,仿生凹坑形结构可以有效提高磨辊的耐磨性与破碎性。相对于标准磨辊,其耐磨性最大提高29.06%,破碎性最大提高18.7%。当仿生磨辊的凹坑直径为8 mm、凹坑深度为2 mm、轴向凹坑间距为16 mm、周向凹坑个数为12时,是兼具耐磨性及破碎性的最优辊。通过有限元方法对磨辊所受应力进行分析时发现,合理的仿生凹坑形结构可以优化磨辊表层受力,减少磨辊磨损;磨辊挤压石英砂破碎时受到的最大挤压力是影响其破碎性的重要因素。通过单颗粒石英砂破碎试验可知,仿生凹坑形结构减少了石英砂对其表面的刻划,分散了石英砂对其表面的挤压力,提高了磨辊的耐磨性及破碎性。 相似文献
5.
基于层次分析法的大型半自磨机磨矿性能优化 总被引:2,自引:0,他引:2
为提升大型半自磨机的磨矿性能,建立了半自磨机离散元模型,将离散元仿真结果和试验测试结果进行了对比,验证了所建离散元模型的合理性。在此基础上,研究了影响磨矿性能的主要因素及其影响规律,应用层次分析法构造了因素与指标之间的层次结构和判断矩阵,建立了磨矿性能评价指标预测模型。应用该模型优化了某大型半自磨机的主要磨矿性能影响因素,与优化之前对比,比功率和钢球与矿料总有效碰撞次数分别提高了10.78%、15.47%,衬板最大磨损高度降低了10.81%,综合磨矿性能提高了17.25%。 相似文献
6.
为了满足小型啤酒坊、酒店及家庭对自酿鲜啤酒的生产需要,研制了一种与小型啤酒生产线配套使用的麦芽辊式破碎机。通过solidworks建模运动仿真和生产试验证明,该机生产效率高,破碎效果好,结构紧凑,运转平稳,安全性好且整机振动小,噪音低。满足了市场需求,提高了经济和社会效益。 相似文献
7.
8.
9.
为了研究超微粉碎茶粉对育肥猪生长和胴体品质的影响,选用240头平均体重65 kg的杜大长三元杂交猪,分别饲喂添加超微粉碎茶粉0,05,10和20 g·kg-1饲料。试验为期40天,试验开始和结束时,每头猪分别称重,计算增重、平均日增重、耗料和耗料增重比。于试验结束日采用piglog 105 猪胴体瘦肉率超声波测定仪检测猪背膘厚度、眼肌面积和瘦肉率。每组选取体重相近的试验猪6头(3公3母)进行屠宰,采血样,测定胴体长、各部位背膘厚度和眼肌面积。在自动生化分析仪上测定血糖、血清甘油三酯、胆固醇和尿素氮。结果表明: 添加不同量的超微粉碎茶粉对猪的生长没有显著影响;添加茶粉后活体估测胸腰结合部背膘厚分别降低119 mm(P>005),342 mm(P<005)和410 mm(P<005),眼肌面积分别提高970%,870%和1007%(P<005),瘦肉率也有不同程度的提高;屠宰试验,除胸腰结合部(P<005)外,添加茶粉对其他部位的背膘没有显著影响(P>005),眼肌面积有不同程度的提高;血液指标测定,添加茶粉后降低了血脂和胆固醇(其中20 g·kg-1添加组,P<005),而血糖和尿素氮含量不显著受影响。试验结果表明,添加超微粉碎茶粉在不影响猪增重的情况下,一定程度改善猪的胴体品质,其作用机理可能与降低血脂有关。 相似文献
10.
《Communications in Soil Science and Plant Analysis》2012,43(2):159-166
Aqua regia extractions with subsequent inductively coupled plasma determinations are a very common method of elemental analysis of soils and sediments. Before extraction, the material must be dried and sieved. Small variations in this early step can have a significant impact on the later outcomes, especially for unassisted (for example, without ultrasonic or microwave) extraction procedures. Therefore the impact of mesh size on the sieving process was investigated. A mesh size of 2.0 mm or greater yielded unacceptably high variations between the subsamples and a very poor recovery rate when compared to a 0.063-mm sieve. A mesh size of 0.3 mm resulted in the best outcomes, losing nearly no material in the fine sediment samples and about a tenth in the coarse samples. The precision was high for the 0.3-mm samples as well, only negligibly surpassed by the 0.1-mm samples for some materials. 相似文献