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大型机组反向单表对中法分析 预览 认领
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作者 李胜利 《天津化工》 CAS 2020年第2期64-66,共3页
本文介绍了旋转机械的对中方法,详细论述了反向单表对中法的操作步骤。对大型机组的对中工作具有普遍的指导意义。
关键词 机组 对中 单表法
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一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法 预览 认领
2
作者 杨宇 程健 +2 位作者 彭晓燕 潘海洋 程军圣 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期53-59,共7页
针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用... 针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性. 展开更多
关键词 层次聚类 改进的辛几何模态分解 故障诊断 旋转机械 信号处理
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CNN-RNN融合法在旋转机械故障诊断中的应用 预览 认领
3
作者 丁頔 南国防 《轻工学报》 CAS 2020年第1期102-108,共7页
针对目前旋转机械故障诊断存在运算时间长、精度不高等问题,将CNN的特征提取能力和RNN时序处理能力相结合,提出了CNN-RNN融合分析法.该方法使用一维CNN网络提取特征数据,剔除受环境噪音等因素影响的无效信息且依然具有时序性,再由处理... 针对目前旋转机械故障诊断存在运算时间长、精度不高等问题,将CNN的特征提取能力和RNN时序处理能力相结合,提出了CNN-RNN融合分析法.该方法使用一维CNN网络提取特征数据,剔除受环境噪音等因素影响的无效信息且依然具有时序性,再由处理时序数据精度较高的RNN对该特征数据进行计算处理进而对旋转机械进行故障诊断.在测试集上的验证实验结果表明,该方法不需要手动提取特征数据,运算时间大约减少1/2,故障诊断精度提高约2%,具有可行性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 递归神经网络 故障诊断 旋转机械
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融合PSO优化的相关变模态分解与深度学习的旋转机械早期故障智能分类方法 预览 认领
4
作者 董红平 李明 《计算机测量与控制》 2020年第1期71-75,共5页
针对旋转机械早期故障信号呈现微弱、相互干扰,易导致故障智能分类精度低的现状,提出一种融合优化的PSORVMD(particle swarm optimization-relevant variational mode decomposition)与SAE(stacked autoencoder)的旋转机械早期故障分类... 针对旋转机械早期故障信号呈现微弱、相互干扰,易导致故障智能分类精度低的现状,提出一种融合优化的PSORVMD(particle swarm optimization-relevant variational mode decomposition)与SAE(stacked autoencoder)的旋转机械早期故障分类方法;智能分类方法主要由信号增强与智能分类两阶段组成;首先该方法利用所改进的PSO-RVMD分解电机-轴承系统的早期故障振动信号,通过定义的相关能量比概念计算各分量信号(IMFs)与原始信号之间的相关程度,筛选并重构相关程度高的分量,去除冗余与不相干的干扰与噪声成分,实现信号增强;最后,将增强的早期微弱信号输入到SAE模型中进行训练;利用SAE模型提取高层、抽象且利于分类的深度特征且在最后一层添加BP层,直接对提取的深度特征进行故障分类;通过仿真与实际电机-轴承系统振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能快速的实现旋转机械早期微弱故障的精确识别与诊断,提高故障特征学习与自动分类程度。 展开更多
关键词 旋转机械 早期故障诊断 群粒子优化的相关变模态分解(PSO-RVMD) 堆栈自编码(SAE)
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采用多尺度注意力机制的旋转机械故障诊断方法 预览 认领
5
作者 吴静然 丁恩杰 +1 位作者 崔冉 刘建华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期51-58,共8页
针对旋转机械故障诊断需要复杂特征提取过程,且对混有噪声的信号故障识别准确率偏低的问题,提出了一种基于注意力机制的多尺度端到端故障诊断方法。该方法在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,然后利用故障信号具有多个固有振动模态的特点... 针对旋转机械故障诊断需要复杂特征提取过程,且对混有噪声的信号故障识别准确率偏低的问题,提出了一种基于注意力机制的多尺度端到端故障诊断方法。该方法在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,然后利用故障信号具有多个固有振动模态的特点,通过多尺度粗粒度层获取不同尺度下振动信号,进而利用全卷积网络实现多尺度特征提取,接着采用注意力机制将多尺度特征进行融合,最后利用多分类函数实现旋转机械故障诊断。分别在凯斯西储大学轴承数据集和变速箱数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明:该方法的故障识别率高达100%;人为引入噪声信号的信噪比为-4 dB时,在凯斯西储大学轴承数据集F上的故障识别正确率为84.77%,在齿轮箱数据集上的识别正确率为78.365%,识别正确率明显高于其他机器学习算法,证明了该方法具有较强的抗噪声干扰能力。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 随机丢弃 多尺度特征提取 注意力机制
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基于人工蜂群算法优化VMD的旋转机械故障诊断方法 认领
6
作者 朱兴统 《煤矿机械》 北大核心 2020年第4期159-161,共3页
旋转机械在运行复杂环境下振动信号复杂且有许多噪声,难以有效提取故障特征并准确诊断,为此提出一种人工蜂群优化变分模态分解(VMD)的机械故障诊断方法。首先采用人工蜂群算法优化VMD的参数,对振动信号进行变分模态分解,获得相应的本征... 旋转机械在运行复杂环境下振动信号复杂且有许多噪声,难以有效提取故障特征并准确诊断,为此提出一种人工蜂群优化变分模态分解(VMD)的机械故障诊断方法。首先采用人工蜂群算法优化VMD的参数,对振动信号进行变分模态分解,获得相应的本征模态函数分量;然后对各模态分量信号计算多尺度熵,构造故障特征向量;最后利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行故障诊断。实验结果表明,该方法具有较高的准确率,准确率达到97.5%,可以满足旋转机械故障诊断的要求。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 VMD 人工蜂群算法 LS-SVM
集成多策略改进FCM算法的旋转机械故障数据聚类分析研究 预览 认领
7
作者 邓林峰 张爱华 赵荣珍 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期918-926,共9页
针对旋转机械故障数据聚类分析中的初始聚类中心不确定和孤立点敏感问题,提出了一种集成多策略改进的模糊C均值(FCM)聚类方法。首先以故障数据集的决策属性为等价关系对数据集进行划分,得到若干个由等价关系导出的等价类;然后以每个等... 针对旋转机械故障数据聚类分析中的初始聚类中心不确定和孤立点敏感问题,提出了一种集成多策略改进的模糊C均值(FCM)聚类方法。首先以故障数据集的决策属性为等价关系对数据集进行划分,得到若干个由等价关系导出的等价类;然后以每个等价类为可行域,采用均值漂移方法搜索故障数据类中心;最后以搜索到的类中心为FCM算法的初始聚类中心,通过核技术计算故障数据样本与相应类中心在高维特征空间中的欧氏距离,从而实现数据样本相似性的有效度量,并完成故障数据的模糊聚类。通过标准数据集和旋转机械故障数据集对方法的性能进行了验证及比较分析。结果显示,改进FCM算法的聚类性能相比传统FCM算法的聚类性能得到了明显提升,在收敛速度和聚类准确性两个性能指标上,改进的FCM算法比FCM算法具有显著优势。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 聚类分析 模糊C均值 聚类性能
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球式自动平衡装置的动力学特性分析 预览 认领
8
作者 王忠诚 陈海卫 王志 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第5期57-61,共5页
为研究球式自动平衡装置的抑振特性,利用拉格朗日方程和牛顿定律推导出球式自动平衡装置的运动微分方程,建立平面振动模型;采用旋转坐标变换的方法将振动模型转化为自治形式方程,分析自治系统的平衡点;采用数值分岔软件AUTO完成自治系... 为研究球式自动平衡装置的抑振特性,利用拉格朗日方程和牛顿定律推导出球式自动平衡装置的运动微分方程,建立平面振动模型;采用旋转坐标变换的方法将振动模型转化为自治形式方程,分析自治系统的平衡点;采用数值分岔软件AUTO完成自治系统的分岔分析,指出平衡过程中的霍夫分岔现象,并分析稳定区与不稳定区;最后采用仿真的方法验证分岔结论的正确性。 展开更多
关键词 振动与波 球式自动平衡装置 旋转机械 分岔分析 自治系统
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基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法研究 预览 认领
9
作者 徐飞 蒋占四 +2 位作者 余鼐 黄惠中 杨庆勇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第11期96-99,104共5页
针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特... 针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特征提取的优势,提出一种基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法。将多分量信号经由VMD分解得到一系列独立的模态分量,选择周期性最明显的模态分量经过PCT得到时频图,通过分析时频图实现旋转机械的故障诊断。通过实验平台进行实例验证,结果表明该方法能够有效对齿轮和轴承进行故障诊断。 展开更多
关键词 变分模态分解 多项式调频小波变换 旋转机械 故障诊断
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基于EMD和光纤光栅传感的扭振特征频率提取方法研究 预览 认领
10
作者 魏莉 刘芹 王兢兢 《科技通报》 2019年第1期201-206,共6页
为了研究扭振特征频率的提取方法,改善传统扭振检测技术,提出了一种将光纤光栅检测方法和处理非稳定非线性的经验模态分解(EMD)结合起来提取扭振特征频率的新方法。以旋转机械轴系为研究对象,分别运用光纤光栅和电类转矩传感器进行检测... 为了研究扭振特征频率的提取方法,改善传统扭振检测技术,提出了一种将光纤光栅检测方法和处理非稳定非线性的经验模态分解(EMD)结合起来提取扭振特征频率的新方法。以旋转机械轴系为研究对象,分别运用光纤光栅和电类转矩传感器进行检测,采用傅里叶变换、小波分析和EMD分解进行分析。结果表明,与传统受电磁干扰的转矩传感器相比,光纤光栅对于扭振频率检测效果更显著;与傅里叶变换和小波分析相比,EMD分解可单独提取扭振频率,降噪效果更好。从而验证该方法能更有效的提取扭振特征频率。 展开更多
关键词 旋转机械 扭振 光纤光栅(FBG) 经验模态分解(EMD) 特征检测
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旋转机械故障诊断技术及其发展趋势 预览 认领
11
作者 林水泉 《化工机械》 CAS 2019年第6期607-610,共4页
针对旋转机械存在的各种复杂的故障问题,阐述了旋转机械故障诊断技术的种类、原理、特点和发展趋势,最后提出了旋转机械故障诊断有待进一步研究与探索的方向。
关键词 旋转机械 故障诊断技术 发展趋势
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EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法 预览 认领
12
作者 吴耀春 赵荣珍 靳伍银 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第24期235-242,共8页
针对邻域粗糙集(NRS)特征选择算法中邻域半径需要多次迭代调整、无法自动确定的问题,提出一种加权多邻域粗糙集(WMNRS)的特征选择方法;将该方法与经验小波变换(EWT)结合应用于旋转机械中,提出了一种旋转机械故障特征提取方法。利用EWT... 针对邻域粗糙集(NRS)特征选择算法中邻域半径需要多次迭代调整、无法自动确定的问题,提出一种加权多邻域粗糙集(WMNRS)的特征选择方法;将该方法与经验小波变换(EWT)结合应用于旋转机械中,提出了一种旋转机械故障特征提取方法。利用EWT对非线性、强噪声振动信号进行分解,根据相关性选择一组最优模式分量进行重构,计算重构后信号的时域特征并构造高维原始特征集;在不同邻域半径下,利用NRS对原始特征集约简得到特征子集;统计原始特征集中各个特征在多邻域属性约简中出现的概率,将其作为权值与特征进行加权提取便于分类的敏感特征集;该方法最显著的特点是实现了邻域粗糙集的自动化特征提取,并且提取出的特征更具可区分性。试验结果表明:该方法能够有效提取旋转机械的振动信号特征,并且根据提取的特征向量可以正确辨识出旋转机械的故障类型;该研究可为解决非线性、强噪声、高维机械故障数据集的分类问题,提供理论参考依据。 展开更多
关键词 特征提取 概率 加权多邻域粗糙集(WMNRS) 经验小波变换(EWT) 旋转机械
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转子系统机械振动故障模拟诊断实验台设计 预览 认领
13
作者 郭韶山 杨华 +2 位作者 陈洋 刘伟兵 童瑞晗 《南通职业大学学报》 2019年第3期88-93,共6页
为利用已有故障诊断理论分析解决实际旋转机械转子系统存在的问题,在比较分析多种转子系统实验台设计方案的基础上,选择设计了变换式齿轮箱-转子系统故障模拟诊断实验台,给出了实验台的工作原理、结构设计。主要设计了电气控制部分:以AT... 为利用已有故障诊断理论分析解决实际旋转机械转子系统存在的问题,在比较分析多种转子系统实验台设计方案的基础上,选择设计了变换式齿轮箱-转子系统故障模拟诊断实验台,给出了实验台的工作原理、结构设计。主要设计了电气控制部分:以AT89C51单片机为电控系统的主要核心芯片,控制驱动器带动直流电机转动;采用联轴器与齿轮箱相连接的方式完成齿轮箱和轴承的故障检测;选用相应传感器采集信号,根据软件显示的轴心轨迹图的形状和频谱图的峰值判断转子实验台是否存在故障,若存在故障,则再根据对应的频率特征找出具体故障部位。该变换式齿轮箱-转子系统实验台操作简单,定位准确,可实现多种故障的模拟检测。 展开更多
关键词 旋转机械 转子振动 故障诊断 实验台
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旋转机械损伤跟踪的改进相空间曲变法 预览 认领
14
作者 牛乾 杨世锡 甘春标 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期14-21,共8页
对旋转机械系统损伤演化过程的实时监测和跟踪,能够有效降低设备使用风险以及减少不必要的维护成本,提高设备使用效能。基于相空间曲变理论和旋转机械运行具有周期性的特点,提出了一种改进的损伤跟踪方法,可以有效减少原相空间曲变法的... 对旋转机械系统损伤演化过程的实时监测和跟踪,能够有效降低设备使用风险以及减少不必要的维护成本,提高设备使用效能。基于相空间曲变理论和旋转机械运行具有周期性的特点,提出了一种改进的损伤跟踪方法,可以有效减少原相空间曲变法的计算量和跟踪误差,实现系统损伤演化过程的实时跟踪。通过数值模拟方法,以及裂纹转子实验和轴承退化实验验证了该方法。结果表明:该方法相比于原相空间曲变法计算时间明显减小,跟踪结果更加平滑准确,对相近的损伤状态有更好的分辨能力。 展开更多
关键词 旋转机械 损伤演化 相空间曲变 损伤跟踪
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旋转机械转子安装检修专用桥规的优化设计——以工业汽轮机为例 预览 认领
15
作者 赵普峻 苏兴冶 +4 位作者 侯裕舒 陈慧涛 李嘉琦 刘运来 代舒珍 《山东化工》 CAS 2019年第8期163-165,共3页
水平剖分式旋转机械在检修、安装过程中,其转子主轴与机体下气缸的径向间隙精度对设备的安全稳定运行极其重要,传统测量工具及方法存在局限性。利用优化设计的专用桥规可通过调整支脚距离对不同轴径水平剖分式旋转机械的径向间隙进行测... 水平剖分式旋转机械在检修、安装过程中,其转子主轴与机体下气缸的径向间隙精度对设备的安全稳定运行极其重要,传统测量工具及方法存在局限性。利用优化设计的专用桥规可通过调整支脚距离对不同轴径水平剖分式旋转机械的径向间隙进行测量,并满足精度要求。 展开更多
关键词 水平剖分 旋转机械 径向间隙测量 桥规 设计
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基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断研究 预览 认领
16
作者 李奇 张菁华 +2 位作者 杨冰如 陈良 沈长青 《工业控制计算机》 2019年第8期88-89,共2页
基于深度学习的故障诊断方法因其在特征学习方面的突出表现而受到研究者的关注。在实际应用中,旋转机械的故障信号难以采集,造成数据不平衡的问题。因此,提出了一种基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断新模型。在该模型中,生成器可以生... 基于深度学习的故障诊断方法因其在特征学习方面的突出表现而受到研究者的关注。在实际应用中,旋转机械的故障信号难以采集,造成数据不平衡的问题。因此,提出了一种基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断新模型。在该模型中,生成器可以生成特定概率分布的故障数据,用来丰富和平衡故障诊断数据集。实验结果表明,该方法具有良好的诊断性能和应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 生成对抗网络 旋转机械 深度学习
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基于Internet的便携式旋转机械在线监测系统 预览 认领
17
作者 夏兴国 汪发亮 《江汉大学学报:自然科学版》 2019年第1期46-51,共6页
以中小型旋转机械为研究对象,设计了一种基于Internet的便携式在线状态监测系统。系统设计由本地和远程系统组成,本地系统监测的数据经参数整定后用LabVIEW软件采集与处理,形成SQL Server数据库管理系统,利用DataSocket技术并采用B/S组... 以中小型旋转机械为研究对象,设计了一种基于Internet的便携式在线状态监测系统。系统设计由本地和远程系统组成,本地系统监测的数据经参数整定后用LabVIEW软件采集与处理,形成SQL Server数据库管理系统,利用DataSocket技术并采用B/S组网模式发布本地数据;远程用户根据需要可监测相应远程运行状态。同时,讨论了系统的网络安全和权限设置等问题。通过实验验证:该系统可实现八通道模拟快变信号、模拟慢变信号的1s巡采,并对故障通道显示光警、声警和弹出报警对话框,可以对故障通道进行存储和复位监测;能够实现即时库、小时库、日库、月库和故障库的数据存储和追忆,能够对故障数据和即时数据进行分析,实现远程即时监测、分析和交互。 展开更多
关键词 旋转机械 状态监测 Internet LABVIEW SQL SERVER
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一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法 预览 认领
18
作者 刘星辰 周奇才 +2 位作者 赵炯 沈鹤鸿 熊肖磊 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期89-95,共7页
针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风... 针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风险;利用随机破坏后的时域信号进行训练以提高其抗噪能力;采用改进后的一维卷积核和池化核直接作用于原始时域信号,将特征提取和故障分类合二为一,通过交替的卷积层和池化层实现原始信号自适应特征提取,结合全局平均池化层完成故障分类.利用轴承数据和齿轮数据进行实验验证并对比经典模型LeNet-5、BP神经网络和SVM.结果表明:采用全局平均池化层可有效降低模型计算量,提高模型在低信噪比条件下的诊断精度,采用随机破坏输入训练策略可显著提升模型的抗噪诊断能力;改进后的模型可以实现噪声环境下准确、快速和稳定的故障诊断.通过t-SNE可视化分析说明了模型在特征学习上的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 卷积神经网络 实时诊断 抗噪诊断 旋转机械
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Comparative Study of Combined Fault Diagnosis Schemes Based on Convolutional Neural Network 预览 认领
19
作者 Mei Li Zhiqiang Huo +1 位作者 Fabien CAUS Yu Zhang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2019年第1期679-681,共3页
In this paper, comparative combined fault diagnosis schemes are studied including vibration analysis, acoustic signal analysis and thermal image analysis based on the Convolutional Neural Network (CNN). The advantage ... In this paper, comparative combined fault diagnosis schemes are studied including vibration analysis, acoustic signal analysis and thermal image analysis based on the Convolutional Neural Network (CNN). The advantage of the CNN structure is that it does not need manual feature extraction or selection, which requires prior knowledge of specific machinery dynamics. The vibration and acoustic signals were transformed into spectrograms, which are effective for the diagnostic analysis by using CNN. Comparatively, the thermal images were directly analyzed using CNN. The effectiveness of the CNN-based diagnosis methods was investigated through the analysis of different experimental data, i.e., vibration, acoustic signals and thermal images, which were collected from a test rig where different types of faults are induced on the roller bearing and shaft. The results show that the thermal image analysis and acoustic signal analysis could achieve relatively higher accuracy rate compared to vibration analysis. Moreover, the advantage is easy-deployment because of the non-contact way during signal acquisition. With the CNN-based fault diagnosis method for the three different signals collected, the accuracy of different signal predictions for combined faults can be compared, and the effective method can be applied to fault diagnosis of other industrial rotating machinery. 展开更多
关键词 FAULT diagnosis ROTATING MACHINERY Convolutional NEURAL networks
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旋转机械主被动混合隔振虚拟样机技术及实验研究 预览 认领
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作者 马建国 帅长庚 李彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期285-291,共7页
提出一种旋转机械主被动混合隔振虚拟样机方法,并通过实验对虚拟样机仿真结果进行验证。首先对柴油发电机组电磁-气囊主被动混合隔振系统进行建模,然后对电磁作动器进行理论分析与实验,得到电磁作动器输出力特性。通过利用多刚体动力学... 提出一种旋转机械主被动混合隔振虚拟样机方法,并通过实验对虚拟样机仿真结果进行验证。首先对柴油发电机组电磁-气囊主被动混合隔振系统进行建模,然后对电磁作动器进行理论分析与实验,得到电磁作动器输出力特性。通过利用多刚体动力学软件ADAMS与MATLAB/SIMULINK联合,搭建柴油发电机组主被动混合隔振虚拟样机系统,对虚拟样机进行了冲击摇摆的计算,并进行控制算法与主被动混合隔振研究,同时搭建了物理样机实验平台并对仿真结果进行实验验证。结果表明:主被动混合隔振虚拟样机所得结果与实验结果相吻合,可以作为主被动混合隔振系统研制的重要依据。 展开更多
关键词 旋转机械 主被动混合隔振 电磁作动器 气囊 虚拟样机技术
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