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[期刊] 林业科学
[作者]
齐英杰 张兆好 齐晓杰
以MJC112 5型精密裁板锯为样机 ,对机床的动态特性进行了研究。在研究过程中 ,选取了与产品的表面精度有主要关系的固定工作台、双滚轮式移动工作台 ,并通过锤击法进行实验模态分析 ,得到了模态参数 ,从而评估了机床的动态特性 ,同时为该机床的动态优化设计提供了坚实的理论基础和可靠的数据 ,也为同类木工机床的动态特性研究提供了有效的途径。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙道棪 张立波
本文对普通圆锯片(300mm×25mm×1.6mm×80齿)的自由状态和夹持状态用锤击法激振进行模态分析.结果表明,夹板只对第一阶固有频率有较大提高.
关键词:
模态分析 固有频率 振型 阻尼
[期刊] 林业科学
[作者]
王正 朱典想
以国产B229型四四砂架人造板双面宽带砂光机为研究对象,从易产生横纹缺陷入手,对其砂架部件、整机等分别采用试验模态分析(EMA)及功率谱密度法(PSD)来开展振动动态特性研究。在模态试验中,采取测量点固定、改变激振点的跑点测量方法,得到固定测量点对各激振点频响函数,并应用SISO频响函数识别法,通过频响函数曲线拟合来完成模态参数识别,获到典型的整机、砂架部件的频响函数图和接触辊的二阶振型图。通过PSD分析,获得砂光机的PSD图谱和激励频率等。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王潆旋 姚立红 阚江明
为获得伐根机车架和操作把手的振动特性,建立合理的车架把手仿真模型,用专业的模态测试系统结合后处理软件以及Ansys Workbench有限元分析软件,对伐根机的车架把手机构进行试验模态和有限元模态分析,并对两者的结果进行对比。结果表明:试验模态与有限元模态分析得到的结果基本吻合,通过2种方法获得的前6阶模态的固有频率误差在10%以内,各阶振型基本相同,说明二者都能较好地反映实际结构的振动特性;简化的有限元模型准确性高,可作为静力学和动力学分析的基本模型;伐根机车架前端与刀盘轴连接处以及把手手持部分易发生较大振幅,建议采取添加隔振材料、变刚性连接为弹性连接、增大易损部位的抗疲劳强度等措施实现隔振...
关键词:
伐根机 试验模态分析 有限元模态分析
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吕宏靖 王瑞丽 邱立春 张旭东
针对研制的牛蒡收获机振动收获系统,为进一步优化该系统的作业性能,采用有限元模态分析与试验模态分析相结合的研究方法,获得该系统的前30阶的固有频率,以及各主要工作部件的典型振型。研究结果表明:系统的1~14阶模态(3.3~77Hz)主要表现为挖掘铲和振动连杆的弯振;15~20阶模态(79.47~125.37Hz)表现为扎草刀、支撑臂和振动连杆的弯曲振动;21~30阶模态(153.29~232.55Hz)表现为整机的末端振动,上述模态属性可为系统结构振动特性的描述及整机作业性能的优化提供依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘镇波 李司单 刘一星 黄英来
为研究琵琶共鸣面板的声学振动性能,采用快速傅里叶变换频谱分析仪测定了共鸣面板在0~1000Hz频率范围内的各阶振动频率,并分析了各阶振动频率对应的振动模态。结果表明:共鸣面板的振动可以分成顺纹理方向弯曲振动、横纹理方向弯曲振动、顺纹理与横纹理方向弯曲振动叠加而成的扭转振动3种,但扭转振动的振型并不是简单地由2个方向的弯曲振动叠加而成;各阶振动振型基本呈y轴(顺纹理方向)对称,但并不完全呈x轴(横纹理方向)对称,这主要是由琵琶共鸣面板的仿梨形结构决定的;对于(0,n)、(1,n)、(2,n)、(3,n)的各阶频率,当n值由0逐步增大时,共振频率的变化具有相似的增长趋势。
关键词:
琵琶 共鸣面板 振动模态
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王冰 胡良龙 胡志超 田立佳 计福来 马标
针对甘薯秧蔓粉碎还田机正常工作时振动较大的问题,为减小共振的发生,利用三维软件Pro/E对4JHSM-90型甘薯秧蔓粉碎还田机机架进行参数化建模,采用有限元软件Abaqus建立了机架的有限元模型,求解出机架的前10阶模态频率和振型,并对机架进行了模态试验,验证理论分析的准确性。结果表明:在正常工作状态下,机架固有频率可以避开刀辊、变速箱、拖拉机等外部激振频率范围;机架的薄弱环节为左右两侧板,安装了加强槽钢的左侧板比右侧板振幅小。该研究可为甘薯秧蔓粉碎还田机机架结构的设计与优化提供参考。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
杨红光 杨然兵 尚书旗 倪志伟 刘志深
为提高用于花生播种机的内侧充种式精密排种器的排种质量,降低排种器对种子破碎率的影响,探寻最佳的排种器工作参数组合。基于JPS-12型排种器试验台,采用三元二次正交旋转组合试验设计的方法,以排种轮转速、复式型孔充种孔长度、护种板起始角大小为试验因素,破碎率为试验指标,鲁花11号花生种子为试验对象进行了试验研究。运用DPS软件对试验数据进行了方差分析,结果表明,破碎率影响显著性顺序依次为护种板起始角大小、排种轮转速、复式型孔充种孔长度。运用Matlab软件对数学模型进行了参数优化,得出最佳参数组合为:排种轮转
关键词:
花生 内充式 排种器 破碎率 破碎试验
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
杨红光 杨然兵 尚书旗 倪志伟 刘志深
为提高用于花生播种机的内侧充种式精密排种器的排种质量,降低排种器对种子破碎率的影响,探寻最佳的排种器工作参数组合。基于JPS-12型排种器试验台,采用三元二次正交旋转组合试验设计的方法,以排种轮转速、复式型孔充种孔长度、护种板起始角大小为试验因素,破碎率为试验指标,鲁花11号花生种子为试验对象进行了试验研究。运用DPS软件对试验数据进行了方差分析,结果表明,破碎率影响显著性顺序依次为护种板起始角大小、排种轮转速、复式型孔充种孔长度。运用Matlab软件对数学模型进行了参数优化,得出最佳参数组合为:排种轮转速38 r/min、复式型孔充种孔长度35 mm、护种板起始角大小22°,此时的破碎率为0.65%。试验验证结果表明,理论值与试验值差值为0.06%,最佳参数组合下的破碎率低于花生播种要求。
关键词:
花生 内充式 排种器 破碎率 破碎试验
[期刊] 经济学动态
[作者]
何孝星 孙涛
本文从对经济领域非线性非平稳时间序列分析的述评出发,论述了传统时域和时频分析对非线性非平稳经济变量的局限性。在此基础上,本文系统性论证了经验模态分析与传统时域分析相结合以分析复杂经济变量的优越性,首次提出通过模态分解把线性时间序列分析拓展到非线性非平稳经济时间序列分析领域。更进一步,本文在对已有文献进行述评的基础上,首次确立了该方法在经济分析中的应用原则,并指明了进一步研究的重点和难点。
关键词:
经验模态分解 非平稳 非线性 时频
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨锐 尚昱君 徐红梅 孙翔宇 柳汪 姜威 董佳俊
以某谷物联合收获机方向盘总成为研究对象,基于Pro/E软件建立其几何模型,采用有限元分析软件(ANSYS)对方向盘组合体模型进行模态分析。结果表明,模型第一阶固有频率为44.005Hz,位于人手敏感振动频率范围37.5~65.0Hz,对操作人员身体健康具有较大影响。为了调整组合体模型的固有频率以避开人手的敏感频率范围,在将方向盘骨架材料更换为45钢的基础上,通过增大转向柱和传动轴的直径对组合体进行结构优化。优化后组合体模型第一阶固有频率由44.005 Hz提升至67.31 Hz,避开了人手敏感的振动频率,同时也避开了发动机激振频率。结构优化后的模型可避免共振现象的发生,并提升作业人员的操作舒适性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
杨仕若
以桥梁自由振动的模态和正则坐标作为桥跨结构振动的位移函数,将列车-桥梁作为一个系统,计算在正则坐标下的桥梁结构及车辆的总势能。基于弹性系统动力学总势能不变值原理及形成矩阵的"对号入座"法则,建立并求解了车桥时变系统在正则坐标下的空间振动方程(一个方程组,而不是车桥各自独立的两个方程组),有效地减少了车桥振动的自由度和计算机时,计算了某连续钢桁梁桥车桥系统的振动响应。用该方法计算41号桥下弦节点的全振幅,其计算值与实测值接近,证明该方法是可靠的。
关键词:
连续钢桁梁桥 模态法 振动 响应
[期刊] 开放教育研究
[作者]
邵明铭 赵丽
随着教育新基建进程的不断推进,依托人工智能技术实现高质量教育、个性化发展的目标将逐步变得可能。学习风格是个性化学习的重要指标,学习风格理论在教和学过程中具有重要的指导作用。学习风格分析研究历经从静态学习者模型到广义动态模型,从量表测量法到技术分析法的进路演变。基于多模态技术的学习风格分析也获得长足发展,但同时陷入技术层面的支持不足和伦理层面的隐私危机等困境。本研究提出融合多主体数据采集与新算法的多模态学习风格分析路径,即“数据层—信息层—应用层”分析框架,以期服务于未来的个性化教学理论与实践研究,为多模态学习风格分析的数据收集、处理、分析和应用提供优化思路。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
赵维萍
多模态话语分析理论和翻转课堂都是信息化和多媒体发展的产物。多模态话语分析理论为翻转课堂的研究提供了全新的视角。本文旨在探讨如何建立翻转课堂的多模态话语分析理论框架,分析运用多模态话语分析理论研究翻转课堂的可行性,然后根据系统功能语言学理论尝试建立一个翻转课堂的多模态话语分析理论框架,并对其五个层面,即文化层面、语境层面、意义层面、形式层面和媒体层面,做自上而下的分析,最后探讨多模态话语分析理论应用于翻转课堂的优势。
关键词:
多模态话语分析理论 翻转课堂 理论框架
[期刊] 中国成人教育
[作者]
程振林
教育智能时代,基于生物技术的多模态数据表征网络学习行为方法已成为研究网络学习行为的新领域,为探究网络学习行为发生机制、表征网络学习行为提供了新的方法和手段。本研究中多模态数据支持下的网络学习行为分析,整合了教育学、信息科学、行为科学、脑科学、神经科学等学科领域的知识、技术和方法,借助学习分析技术、教育智能设备、模态传感器获得学习者多重感知状态下的学习数据,将其中学习者外显的网络学习行为和内隐的生理、心理行为指标结合起来,构建了网络学习行为的全维数据基础,极大程度上还原了网络学习的发生过程,从而更加真实、全面地刻画和呈现了网络学习行为,进一步规范了以数据为驱动的网络学习行为的全方位的分析研究。
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