螺旋槽端面微间隙高速气流润滑密封特性

考虑入口气流压力损失和出口阻塞效应,建立了微间隙端面高速气体润滑密封分析数学模型,对螺旋槽端面微间隙高速气流润滑密封特性进行研究.重点分析了不同密封间隙、密封压力和转速等工况条件下,入口压力损失和出口阻塞效应对开启力、泄漏率及气膜刚度等密封特性参数的影响规律.结果表明:高速气体阻塞效应使出口压力高于环境压力,压力损失使入口气膜压力下降,导致泄漏率和气膜刚度明显下降,并使开启力增加.随着密封压力和密封间隙的增加,阻塞效应增强,导致泄漏率和气膜刚度显著降低.密封压力10 MPa时,泄漏率降低可达20%,气膜刚度的下降可达30%以上.     

径向非均匀介质中圆形夹杂的动应力分析

基于复变函数理论,研究了径向非均匀弹性介质中均匀圆夹杂对弹性波的散射问题. 介质的非均匀性体现在介质密度沿着径向按幂函数形式变化且剪切模量是常数. 利用坐标变换法将变系数的非均匀波动方程转为标准亥姆霍兹(Helmholtz) 方程. 在复坐标系下求得非均匀基体和均匀夹杂同时存在的位移和应力表达式. 通过具体算例分析了圆夹杂周边的动应力集中系数(DSCF). 结果表明:基体与夹杂的波数比和剪切模量比,基体的参考波数和非均匀参数对动应力集中有较大的影响.      

叶片径向变形的动态概率分析方法

为了有效地进行高压涡轮叶片设计和优化,提高叶尖径向运行间隙设计和控制的合理性,本文考虑了材料属性和边界条件的非线性、载荷的动态性、变量的随机性,在确定性分析的基础上对叶片径向变形进行了动态概率分析.首先,介绍了高效率动态概率分析的极值响应面法(Extremum Response Surface Method,ERSM)及其数学模型;其次,将该方法应用到叶片径向变形的动态概率分析中,得出了各输入输出随机变量的分布特征及影响叶片径向动态变形的主要因素,即燃气温度和转子转速;最后,通过对三种方法进行比较.结果表明:ERSM的计算精度与Monte Carlo法基本保持一致,比传统响应面法稍高;其计算时间为Monte Carlo法的1/66、为传统响应面法的1/3.以此验证了该方法在叶片径向变形动态概率分析方面的可行性和有效性,为叶片径向变形的优化设计和叶尖径向运行间隙设计提供了参考.     

会爬墙的汽车玩具

叙述汽车玩具依靠气流吸力和摩擦力实现爬墙行驶的力学原理,以及为设计所进行的摩擦力测试方法. 以爬墙汽车玩具为缩微模型的爬壁机器人具有广阔的应用前景.     

小肠的结构及边界润滑模型建立

为了实现内窥镜的无损诊治,提高肠道机器人的行走能力,需构建肠道的结构模型和边界润滑模型.本文以小肠为研究对象,表征了其内部结构,测定了肠道内表面摩擦系数与径向应变、载荷和滑动速度之间关系.结果表明:小肠内表面结构由皱襞、绒毛和微绒毛组成;直径变化是影响其摩擦的首要因素,其次是滑动速度和载荷.运用薄膜理论,根据小肠内部结构特征和摩擦系数的变化规律,构建其结构模型及边界润滑模型,并推断出小肠收缩状态润滑形式为流体动压润滑,摩擦阻力主要由肠黏液表面剪切力决定,膨胀时,润滑形式为薄膜润滑,摩擦阻力由肠黏液表面剪切力、绒毛产生的约束力和吸附力决定.     

柔性多体系统中间隙铰接副的磨损预测

通过集成磨损计算与柔性多体动力学,对柔性系统中间隙铰接副部位的磨损进行了预测.基于绝对节点坐标方法（ANCF）建立了柔性部件的多体动力学模型,引入连续接触力模型计算间隙铰接副部分的接触力,并采用Archard磨损模型的迭代磨损计算程序预测磨损.为了得到在不同接触情况下的磨损系数,本文中采用了径向基神经网络处理试验数据.通过对含柔性连杆的曲柄滑块机构进行仿真计算,发现当考虑部件的柔性时,得到的间隙处的冲击力大幅降低,且预测的磨损量也略有降低,这种区别会随着仿真时间的增加而变得更加明显.     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

径向基无网格法在蒸发作用下一维排水问题中的应用

无网格方法是一种只需要节点信息而不需要划分网格的数值计算方法.利用径向基无网格法求解一维排水问题,导出了在地下水蒸发强度与埋深成线性关系时,一维不稳定流方程的无网格算法,通过迭代求其数值解.与常用的地下水位近似理论解、有限元解以及实测数据进行比较,均表明该算法误差小、收敛性好、实用性强,可以很好地应用于农田排水问题的计算.     

基于多元二次径向基神经网络的偏微分求解方法

为提高偏微分方程的计算求解精度,设计了以多元二次径向基神经网络为求解单元的偏微分计算方法,给出了多元二次径向基神经网络的具体求解结构,并以此神经网络为求解基础,给出了具体的偏微分计算步骤.通过具体的偏微分求解实例验证方法的有效性,并以3种不同设计样本数构建的多元二次径向基神经网络为计算单元,从实例求解所需的计算时间以及解的精度作对比,结果表明,采用基于多元二次径向基神经网络的偏微分方程求解方法具有求解精度高以及计算效率低等特点.