相似理论在振动筛系列化设计中的应用

发布时间：2017-09-25 11:05

  本文关键词：相似理论在振动筛系列化设计中的应用

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【摘要】：相似设计理论的提出在一定程度上促进了产品的改进和创新。现今这一理论被应用在很多方面,如流体力学、传热学、船舶力学以及航空动力学等问题,但是这一理论在振动筛设计方面的应用却很少。本课题主要针对振动筛,基于相似理论进行相似系列化设计研究,找出振动筛的系列化设计方法,进而提出振动筛的相似设计条件。振动机械产品系列化设计工作量很大。本文将相似理论引入系列化设计工作,以某一特定产品为原型(以振动筛为例)进行系列化设计,推导出了振动筛的相似准则,使得系列化设计变得更科学有效。具体研究方法和内容主要有以下几个方面:⑴研究相似理论为指导思想的产品系列化设计方法,讨论了国内外相似设计的研究现状,分析了相似设计理论的发展方向,指出了相似理论在振动筛系列化设计方面的可行性及其经济效益。⑵在讨论了相似理论三定理的基础上,分析了三种相似准则推导方法,即定理分析法、方程分析法和量纲分析法。总结了三种分析方法的优点与不足,最终确定了用量纲分析法作为振动筛相似准则的推导方法。⑶通过量纲分析法对振动筛的物理参数进行了相似准则的推导,并建立了量纲矩阵。通过量纲矩阵得到了π因子,并进一步建立了各个物理参数的相似常数表达式。以不同截面形状的悬臂梁为例,验证了各个物理参数相似常数的正确性。然后,分析了影响振动筛性能的主要参数,通过优选这些参数,得出最佳的原型。最后,根据相似比r及相似常数,建立了相似模型振动筛。⑷运用有限元软件,对模型振动筛和原型振动筛进行模态分析,得到前六阶固有频率与振型。并通过推导出的相似常数进行差异性计算,得到了模型振动筛与原型振动筛的差异值,通过分析,造成这种差异性的原因是模型简化、增加结构件和支持筋板。最后通过谐响应分析,得到了模型振动筛在频率为16Hz工况下的动应力和应变,通过与原型振动筛的对比,验证了相似准则以及相似常数的正确性。而且应变满足许用值。⑸通过分析振动筛性的运动学参数以及设计参数,选取振幅A和激振频率f和板材厚度d作为试验因素进行正交试验,得到了9组试验数据。数据处理和方差分析表明,在所研究参数变化范围内,振幅A对振动筛性能影响最大,其次为板材厚度d,激振频率f影响最小。因此,在尽量降低振动筛生产成本的前提下,通过正交试验分析,得到了最优设计方案是激振频率为16HZ、振幅为4.5mm和板材厚度为10mm。
【关键词】：相似理论 系列化设计 振动筛 量纲分析法 正交试验 有限元法
【学位授予单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH237.6
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题概述10-11
• 1.2 国内外相似设计研究现状11-13
• 1.2.1 相似理论发展阶段与趋势11-12
• 1.2.2 发展方向12-13
• 1.3 课题研究内容13-16
• 1.4 论文结构16-18
• 第二章 相似系列化设计原理18-28
• 2.1 相似理论18-20
• 2.1.1 相似三定理18-20
• 2.1.2 常用的振动相似概念20
• 2.2 相似系列化设计20-23
• 2.2.1 系列化设计的理论基础20-21
• 2.2.2 系列化产品的设计方法21
• 2.2.3 极差选择21-22
• 2.2.4 极差求解22
• 2.2.5 相似性种类22-23
• 2.3 相似准则的导出方法23-24
• 2.4 量纲分析法24-26
• 2.5.本章小结26-28
• 第三章 振动筛相似系列化准则及相似模型建立28-46
• 3.1 引言28
• 3.2 振动筛筛箱系列化设计准则推导28-31
• 3.3 振动筛筛箱相似常数确立31-33
• 3.4 悬臂梁分析33-38
• 3.4.1 选择不同悬臂梁截面进行弯曲应力分析计算34-35
• 3.4.2 选择不同悬臂梁截面进行固有频率分析计算35-36
• 3.4.3 选择不同悬臂梁截面进行刚度分析计算36-37
• 3.4.4 选择不同悬臂梁截面进行挠度分析计算37-38
• 3.5 振动筛模型设计38-44
• 3.6 本章小结44-46
• 第四章 模型振动筛动力学分析46-56
• 4.1 引言46
• 4.2 筛箱有限元模型建立46-48
• 4.3 模态分析48-53
• 4.4 谐响应分析53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 振动筛参数优化56-64
• 5.1 引言56
• 5.2 试验内容56-62
• 5.2.1 试验目的和试验指标的确定56
• 5.2.2 试验因素和各因素水平的确定56-57
• 5.2.3 试验数据处理57-62
• 5.3 方差分析62-63
• 5.4 本章小结63-64
• 第六章 结论与展望64-66
• 6.1 结论64
• 6.2 创新点64-65
• 6.3 展望65-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-72
• 附录 172

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本文编号：917019