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流致振动现象广泛存在于机械、航空、土木和石油等重要工程领域, 为防止工程结构因流致振动行为而造成疲劳破坏, 有必要对稳定性、动力学响应及其振动控制做深入研究. 本文提出了一种由弹簧和质量块构成的非线性吸能器(nonlinear targeted energy transfer, NTET), 研究了该非线性吸能器对弹性支承圆柱体涡激振动的被动控制影响机制. 基于能量法推导了圆柱体涡激振动非线性被动控制的耦合动力学方程, 通过设计非线性弹簧?质量块构型的NTET, 进一步开展了涡激振动控制的实验研究, 并与理论预测结果进行了较好的对比, 获得提升涡激振动控制效果的最佳参数值. 研究发现, NTET的质量、弹簧刚度以及弹簧预应力等参数会对涡激振动控制效果产生显著的影响. 本文研究结果表明, 该耦合系统中圆柱体和NTET均表现出周期性的稳态振动响应, NTET质量的改变会显著影响系统的耦合频率. 在无预应力状态下, NTET质量越大、刚度越小时, 有更好的减振效果. 当弹簧预应力逐渐增大时, NTET的非线性刚度逐渐变弱, 会降低涡激振动控制性能. 参数分析表明: 随着涡激振动控制性能的提升, 圆柱体的振幅逐渐较小, NTET的振幅逐渐增大, 能量传递效率逐渐提高. 研究结果可为工程中涡激振动控制策略的高效设计提供有用的理论支撑和实验数据. 相似文献
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两尺度耦合的Duffing系统存在复杂振动, 此类振动具有振幅大、频率高的特点, 对系统的危害不容忽视. 研究了线性动力吸振器对低频参数激励下Duffing系统的振动控制问题, 通过对比耦合动力吸振器前后系统的时间历程图、相图, 发现加入动力吸振器后系统会由单一振动模式转变为混合振动模式(簇发振动), 振动幅值明显减小, 尤其对高频振动部分抑制明显. 利用快慢分析法, 当参数激励为慢变过程时得到相应的自治系统, 并发现自治系统稳定性与分岔行为对非自治系统振动响应具有明显调节作用. 研究结果表明, 虽然耦合动力吸振器前后自治系统均发生叉形分岔, 但是加入吸振器后自治系统稳定性发生变化, 稳定中心变为渐进稳定的焦点, 稳定平衡线对非自治系统轨线的吸引力增强, 使得响应振动幅值减小; 另外轨线在不同吸引子之间的跳跃次数减少, 也是导致响应振动幅值减小的另一个原因. 通过对参数激励的相关参数减振效果分析, 发现加入的动力吸振器在较大的振动幅值和频率范围内都能起到抑制系统振动的作用. 为两尺度系统耦合线性动力吸振器减振研究提供了理论依据. 相似文献
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为了使气浮支承的承载力动态可调,设计了一种可变节流高度气浮支承. 通过建立气浮支承计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模型,利用CFD动网格技术来模拟小孔节流器的运动,研究小孔节流器的结构参数、运动参数及气浮支承的工作参数对可变节流高度气浮支承动态性能的影响. 结果表明:通过调节小孔节流器的节流高度可以明显改变气浮支承的承载力;在只考虑单一变量的前提下,气浮支承承载力的波动量随着小孔节流器的运动幅值、运动频率、节流高度、直径和气浮支承供气压强的增加而增加,但随着气膜厚度的增大而减小;当小孔节流器直径较小时,随着小孔节流器运动频率的增加,气浮支承动刚度的增幅很小,但当小孔节流器直径增大时,随着小孔节流器运动频率的增加,气浮支承动刚度的增幅会明显变大. 相似文献
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实验教学技能是化学师范生必备的教学技能。笔者依据"结构-定向"教学理论,尝试构建化学师范生理想的实验教学心理结构,并以此为导向优化微格训练过程,同时提出相关教学建议。 相似文献
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建立了检测水中有机磷农药的离子迁移率谱仪预富集进样方法。预富集器由表面覆盖有吸附薄膜的微热板、聚四氟乙烯电路板和管座组成,具有操作简单,无需有机溶剂,自加热,热容小,功耗低等优点。以马拉硫磷检测为例,分析了富集器解吸升温速率和离子迁移率谱仪半透膜温度对检测结果的影响。采用高温短时脉冲加热和低温维持加热相结合的解吸方式,既可形成较高的进样浓度脉冲,又可减少进入漂移管的杂质,有利于提高离子迁移率谱仪检测灵敏度。实验表明:采用所述预富集及两阶段加热解吸进样方法,对水中马拉硫磷的检出限为3.9μg/L,达到了国家标准对水中有机磷检测的要求。 相似文献
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This paper presents a method used to the numeral eddy current sensor modelling based on the genetic neural network to settle its nonlinear problem. The principle and algorithms of genetic neural network are introduced. In this method, the nonlinear model parameters of the numeral eddy current sensor are optimized by genetic neural network (GNN) according to measurement data. So the method remains both the global searching ability of genetic algorithm and the good local searching ability of neural network. The nonlinear model has the advantages of strong robustness, on-line modelling and high precision. The maximum nonlinearity error can be reduced to 0.037% by using GNN. However, the maximum nonlinearity error is 0.075% using the least square method. 相似文献