一种用于防爆电梯安全钳的改进热流密度法

    公开(公告)号:CN102426632A

    公开(公告)日:2012-04-25

    申请号:CN201110348493.4

    申请日:2011-11-07

    Abstract: 本发明涉及防爆电梯安全钳设计技术,具体是一种用于防爆电梯安全钳的改进热流密度法,取出时间平均效应,同时,空间上的平均效应仍旧存在,得到一种保守的温升估计。然后从接触力学的角度进行分析,建立安全钳制停的完全有限元数值模型,通过将轿厢质量等效成具有超高密度的安全钳钳块机体材料,然后施加与实际工况相同的工作压力和制停初速度条件,针对安全钳的制停过程进行有限元仿真,并通过仿真分析研究了摩擦系数、制停工作压力、制停初速度、钳块材料以及制停过程中钳块的塑性变形对制停最大温升的影响。最后利用跌落制停实验,并与仿真结果进行比对,使其测量的结果更加准确可信。

    一种基于人工神经网络的Q345焊接接头力学性能预测方法

    公开(公告)号:CN101908083B

    公开(公告)日:2012-08-15

    申请号:CN201010173763.8

    申请日:2010-05-13

    Abstract: 本发明涉及一种Q345焊接接头力学性能预测方法,特别是一种基于人工神经网络的Q345焊接接头力学性能预测方法。其特征在于包括以下步骤:针对Q345做在特定生产环境和特定生产设备的焊接接头力学性能系列试验,收集试验结果数据,筛选整理成人工神经网络模型训练样本;由上述试验收集而来的人工神经网络模型数据样本训练人工神经网络模型,建立Q345焊接工艺参数和其焊接接头力学性能之间的映射关系;利用训练好的人工神经网络模型进行Q345焊接接头力学性能的预测,从而指导焊接工艺的制定。本发明训练出来的模型预测精度高,用于Q345焊接接头的力学性能预测,减少了焊接工艺评定实验量,简化了焊接工艺,提高了生产效率。

    一种基于人工神经网络的Q345焊接接头力学性能预测方法

    公开(公告)号:CN101908083A

    公开(公告)日:2010-12-08

    申请号:CN201010173763.8

    申请日:2010-05-13

    Abstract: 本发明涉及一种Q345焊接接头力学性能预测方法,特别是一种基于人工神经网络的Q345焊接接头力学性能预测方法。其特征在于包括以下步骤:针对Q345做在特定生产环境和特定生产设备的焊接接头力学性能系列试验,收集试验结果数据,筛选整理成人工神经网络模型训练样本;由上述试验收集而来的人工神经网络模型数据样本训练人工神经网络模型,建立Q345焊接工艺参数和其焊接接头力学性能之间的映射关系;利用训练好的人工神经网络模型进行Q345焊接接头力学性能的预测,从而指导焊接工艺的制定。本发明训练出来的模型预测精度高,用于Q345焊接接头的力学性能预测,减少了焊接工艺评定实验量,简化了焊接工艺,提高了生产效率。

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