滑移装载机转向性能和铲斗平移控制研究

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随着我国经济建设的发展,小型工程机械的市场越见明朗,市场需求量逐渐增加。由于其体积小、机动灵活性好,性能也逐渐赶超大中型工程机械,小型工程机械开始发挥作用。作为小型工程机械的代表机型,滑移装载机转向半径小、挂接不同的附件时可实现多种作业内容,因此广泛应用于作业场地狭小、作业内容复杂多变的工程项目中。我国对滑移装载机的研究刚刚起步,设计过程中可参考资料很少,用户对滑移装载机的认识尚浅,该领域长期被国外工程机械商所垄断。为普及广大用户对滑移装载机的认识,加快我国滑移装载机的设计研究进程,本文以G
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液压系统故障诊断是提高液压设备有效性的必要手段,先进的故障诊断技术意味着液压设备可靠性的提高、工厂大幅攀升的生产率以及市场收获的经济效益。由此可见,研究液压系统的故障诊断决策方法具有重要的理论和现实意义。本文以“理论分析——模拟仿真——现场故障诊断决策——故障处理及修复”为主线。针对载重车液压系统特点,着重分析了液压悬挂和液压转向系统的典型故障机理,并引入T-S模糊FTA(即Fault TreeA
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液压泵一直被液压工程人员形象比喻为液压系统的心脏,它的健康状况将直接影响整个液压生产制造设备的正常工作。液压泵出现故障,轻者致使液压生产制造设备部分功能缺失,重则将造成严重的、灾难性的安全生产事故。因此研究液压泵的状态监测和故障诊断技术就显得尤为重要。目前,故障诊断技术正朝着自动化、智能化方向发展。受生物免疫危险理论模型的启发,本文提出基于免疫危险理论的特征选择算法实现了对具有众多信息的原始高维特
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工业生产、工程机械、航天、船舶中因某一关键设备发生故障,常常造成巨大的经济损失甚至灾难性事故,故障识别技术可以分析故障,防患于未然,减少损失。液压泵是液压系统的一个重要组成部分,其性能好坏直接影响着液压系统工作的可靠性和稳定性,所以对其进行故障识别的研究具有很重要的现实意义。本文对具有联想记忆功能的神经网络技术进行研究,并对轴向柱塞泵的故障进行识别。首先,研究了离散Hopfield神经网络,对结构
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二维不规则零件排样问题,是NP类问题中非常重要的一类,这类问题很难进行求解。然而,由于该问题理论意义和实际意义的重要性,使得该问题成为了最优化问题中一个极其重要的分支。到目前为止,对于这类问题的求解主要基于两种思路:一种是对这类零件直接在原材料上进行排放;另一种则是将不规则零件转化为规则矩形件,然后按照矩形件进行排样优化。本文采用第二种方法,所做的具体工作如下:由于本文的主要研究对象是二维不规则零
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