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如何分析路灯安装车臂架结构可靠性??? 路灯安装车出租
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更新时间:2017-05-31 【
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如何分析路灯安装车臂架结构可靠性???
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作为路灯安装车工作最主要的部分,在正常的工作中,不仅需要保证臂架结构具有足够的刚度和强度,而且还需要保证臂架结构有足够的可靠度和足够的安全性。软件在可靠性分析中的应用的技术功能体系比较完整强大,在机械等领域应用广泛。技术是软件中一个比较重要的模块,通过此模块可以对结构进行可靠性设计。可靠性设计的目的是保证结构具有足够的安全度,因为结构一旦失效可能会带来较大的经济损失甚至引起人员伤亡,同时可靠性设计也可避免尺寸设计及加工手段的过于保守。主要应用方向有:考察模型的输入参数对输出结果的影响;考察产品的可靠性;灵敏度分析。
可靠性分析流程, 在可靠性分析中,为方便计算机系统自动的完成求解过程,一般采用语言建立结构的参数化模型,利用模块中的抽样系统对模型进行抽样计算,求解结构的可靠性。在的模块中常见的抽样法有蒙特卡洛法和响应面法。采用蒙特卡洛法进行可靠性分析的步骤为:创建分析文件;在模块中指定分析文件;定义随机输入变量分布及指定随机输出变量;设定概率设计方法;在中抽样方法分为直接法、拉丁超立方法、自定义方法3种。
执行可靠性分析;读取报告文件。可靠性分析数据流程。数据库中所含有的内容有:输入变量、输出变量、数值模拟方法的制定法;相关系数设置、分析结果及其存放位置等。 随机输入参数类型在模块中,需要声明随机输入参数,或者说需要指定。对于随机输入参数,必须要指定参数的分布函数类型,常用的类型有:高斯(正态)分布需要指定随机输入参数的均值和标准差。该分布在数据统计上是十分基础和最常用的分布函数,可以用它来较好地描述很多物理现象中数据的离散性。严格意义上来讲,不论输入变量的分布是什么,只要样本的数目足够多,它们在线性操作后,其输出变量肯定服从正态分布。
截断高斯分布需要提供标准高斯分布的均值及标准差,以及截断下限和截断上限通常该分布用于物理现象服从高斯分布但其极限值是限制的情况,或者通过一定的控制方法将测得的样本值规定在一个范围之内,可用于表述几何公差或材料特性。对数正态分布要指定随机输入参数的均值和标准差。会自动计算均值和对数偏差。该分布函数是一个十分基础的分布函数,可以用它来表述很多测量数据的离散性,其对数服为正态分布,常用于寿命分布。均勻分布需要提供参数的上下限在已经知道最小值和最大值的时候,均勻分布是最常用的分布函数。常用于几何公差。分布需要提供形状参数、及上下限此分布适用于有固定边界的随机变量。如果随机变量都是基于均勻分布,把其做线性操作,那么结果就是贝塔分布。伽马分布需要提供衰减系数和幂指数。它是与时间相关的分布函数。在假定事件发生的固有速率下,此分布表述了发生尺次时间的时间分布。
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韦伯分布需要输入: 韦伯特征值最小值及韦伯指数。特殊情况下,当韦伯最小值为即时,则分布等同于两参数韦伯分布。该分布在工程上,主要用于与强度相关的寿命参数,它是非常脆弱的材料强度与寿命参数的标准分布。需要很多数据进行定义:结构的几何形状需要定义;作用在结构上的载荷需要定义;结构的材料特性需要定义等。通常情况下,分析结果的精确程度取决于数据的正确程度,结果的合理性也取决于输入数据与实际情况的符合程度。各项定义模型的数值是在真实值附近随机波动的,并不能代表真实值。因此,应该把每个参数都看作是随机变量。影响结构性能的参数都是随机变量,用期望值、方差或标准偏差来表示这些变量是结构可靠性分析十分重要的一步。几何尺寸加工过程中不能保证几何尺寸绝对准确,而只能将加工尺寸限制在一定的范围内,因此几何尺寸也是一个随机变量。倘若做原型设计时,需要假设加工的构件尺寸有一定的加工公差范围,那么这种情况下,可以使用均勻分布函数来代替结构的几何尺寸,几何尺寸的公差范围就是均匀分布函数的上下限。在有些时候,公差的左右两边是不相等的,那么这种情况是不符合半公差的,需要对构件进行再加工,而较大一边的公差必然将造成工件之间的干涉,对这样的问题可以釆用分布。正态分布是从负无穷到正无穷,它是没有边界的,在理论上是与实际不符的、相冲突的。在实际的几何公差中都是有限的。但是,在实际使用时,正态分布的标准差与构件的几何特征没有多大的区别,因此,这种分布是合理的,也是最常用的。对于本文中路灯安装车臂架的钢板厚度允许偏差。在误差对称于公称尺寸且为的情况下,选取公称尺寸为均值二按“”原则取为标准差。在误差不对称于公称尺寸的情况下,可根据公称尺寸和误差求出最小值、最大值然后:文中几何尺寸参数取为。加工方法不同取不同的值,热乳加工时按表取相应值;火焰切割和冷拔加工时,分别按表取及。材料数据一般可以釆用正态分布来描述材料数据的离散性。构件在多数情况下,其材料强度遵循“最弱连接理论”。即认为当构件最弱的部分破坏时,整个构件破坏。符合此理论的材料性质,可以使用韦伯分布来描述。在某些情况下可以使用类似材料类型的离散数据。如已知某种材料是高斯分布,其标准差均值,此材料与所使用的材料很相似,而在只知道所使用材料的均值的情况下,也可以使用土作为此材料的标准差。随温度变化的材料特性,应用与温度相关的特性表述。需要材料的分布是温度的均值函数。若以表示随温度变化的材料数据,则使用以下方法:乘法公式:附加公式:伽恤线性公式:其中:—对温度的材料特性的均值函数;一材料数据离散性的随机变量;—均值函数。该结构材料主要为钢材。可用高斯分布来来描述金属材料的强度分布特性我国钢材的抗拉强度值基本上只能保证不小于其下限值,则抗拉强度均值的推荐值为,变异系数;材料弹性模量变异系数取。
载荷分布参数的确定, 一般我们在静力学计算中认为载荷都是静载荷,不具有随机波动性,但真实的情况是载荷都具有随机波动性,因此在可靠性分析中,应将载荷作为动载荷来处理。统计学及试验表明,动载荷可用正态分布来描述,计算结果是偏于安全的。臂架所受自重载荷均认为是正态分布,取均值为设计初值,取变异系数计算载荷也按照正态分布考虑,取载荷的均值做为设计初值,取变异系数目前大都采用风极值型分布拟合风压的统计规律。有时也将风载荷拟合成伽马分布,以计算值为均值,变异系数。臂架结构主要失效模式路灯安装车臂架系统的失效模式有很多种,在设计时,不可能把失效模式全部考虑完,这也是不现实的事情。所以必须确定出主要失效模式,才能有针对性的进行可靠度计算。在路灯安装车臂架系统中常见的失效模式有杆件的强度失效、整个臂架系统的刚度不足、杆件的稳定性不足等。在这些主要模式中任一个失效发生即认为整个臂架系统失效,将造成严重事故。蒙特卡洛法计算结构可靠度仿真方法在概率分析中是最常用和传统的方法。方法可以选择直接抽样法或拉丁方法。直接抽样是方法中最普通和传统的方法。它模拟了事件的真实性,所以较为通用。其计算结果的准确性使其广泛应用于验证其他方法的精确程度。但此方法在抽样过程中不具有“记忆”功能,会出现重复抽样,会影响计算效率。
拉丁方抽样法更有效。具有样本“记忆”功能,可以避免重复抽到己抽过的样本, 路灯安装车臂架结构基于的蒙特卡洛法步骤:在设计中不可能将全部因素都考虑进去,所以只选择对失效起主导作用的变量进行参数化,本文在路灯安装车臂架结构可靠性分析中设置了个设计变量,包含臂架五种杆件类型的几何尺寸,材料特性,工作时风载变量。
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