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混凝土运输过程中搅拌筒的磨损一直是一种常见潜在危害,磨损严重时会导致叶片失效,对搅拌的质量和出料匀质性产生影响。通过实验获取搅拌筒内部的磨损费时费力,因此有必要采取一种数值分析方法对搅拌筒的磨损进行预测并提出改进。本文采用摩擦磨损实验的方法来标定颗粒与搅拌筒之间的Archard磨损常数,采用JKR接触模型表征混凝土的流动性能,采用离散元方法(DEM)对搅拌筒筒体及叶片磨损进行预测分析。通过法向接触能量与切向接触能量的对比,证明搅拌筒中的磨损主要为伴有冲击作用的磨粒磨损,搅拌车搅拌筒中搅拌叶片顶部的磨损较为严重。针对磨损比较严重的叶片顶部进行改进,采用T型耐磨结构等改进叶片结构,叶片顶部结构改进后搅拌筒使用寿命能得到明显提升。 相似文献
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神经网络量子态是由人工神经网络所表示的量子态。得益于机器学习,尤其是深度学习近年来取得的突破性进展,神经网络量子态的研究得到了广泛的关注,成为当前的热点前沿方向。文章将介绍不同的神经网络量子态,其物理性质与典型应用场景,最新进展,以及面临的挑战。 相似文献
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