3T2R新型混联茶叶筛分机机构设计及筛分性能仿真
平面连杆机构已被广泛应用于茶叶筛分机,这种类型的机构拥有简易灵活的设计结构,但当使用该机构进行茶叶筛分时容易出现茶叶颗粒筛分不均甚至会出现堆积成块而堵孔的现象,减少了筛分面积,阻碍了多向有效分层,扰乱了茶叶颗粒透筛[1]。本文提出以五自由度混联机构(3T2R)作为茶叶筛分机的主体运动机构,其可实现空间x 、y、z、α、β五个方向的运动,提高茶叶颗粒的透筛效率。由于该混联机构中的并联机构(1T2R)部分的耦合度为0,静平台所串联的两根相互垂直的导轨可以单独控制,因此可分别对各回路进行动力学和运动学分析。首先利用EDEM软件建立颗粒系统的参数化模型,然后再利用其后处理功能,对3T2R振动形式筛面上茶叶颗粒的筛分情况分别进行模拟[2],以验证3T2R振动形式筛分性能的提高。
1 机构描述与位置结构分析
1.1 机构结构分析
1T2R并联机构主体结构简图如图1所示[3-4],其中上平台为工作平台,下平台为静平台。SOC1{-P1-S1-}、SOC2{-P2⊥R2-S2-}与SOC3{-P3-S3-S4-}三条支路组成1T2R并联机构。支路1通过移动副P1,球副S1将静平台与工作平台相连接;支路2通过球副S2与工作平台相连接,再通过移动副P2与静平台相连接,然后依靠转动副R1将各个构件连接起来构成支路2;支路3通过球副S4,移动副P3分别与工作平台和静平台相连接,再依靠球副S3将各个构件连接起来构成支路3。
将患者术中检查结果作为评判标准,从而分析核磁共振成像技术的诊断符合率,检出率=磁共振成像检出例数/经手术验证例数,漏诊率=(经手术验证例数-磁共振成像检出例数)/经手术验证例数。
图1 主体机构示意图
在支路SOC1{-P1-S1-}中,P1的移动量引起动平台绕X轴转动α;在支路SOC3{-P3-S3-S4-}中,P3的移动量引起动平台绕Y轴转动β;在支路SOC2{-P2⊥R2-S2-}中,移动副P1、P2与P3整体的移动量控制并联机构的动平台沿Z轴移动Zp。在1T2R并联机构的底部静平台上固连两组滑轨,分别与X轴、Y轴相平行。移动副P4与P5控制筛分机沿X轴与Y轴的位移量,并且输入量X=输出量Xp,输入量Y=输出量Yp[5]。
1.2 机构位置正反解分析
1.2.1 主体机构位置分析
研究区属亚热带季风湿润气候,年平均气温16°,全年降水集中在3~9月份,占全年降水的83%,常年平均降雨量1 273 mm,常年平均蒸发量1 460.8 mm;年平均日照1 993.8 h,无霜期234.5 d。气候特点表现为春季冷暖变化大,光照不足;夏季气温高,湿度大,降雨集中;秋季白天气温较高;冬季寒冷干燥。区内地表水资源丰富,主水系龙眠河自西北流向南东,经镜主庙水库,最终注入嬉子湖。
最后得:
(2)O-xyz至O′-uvw的坐标变化过程:O-xyz沿z轴上升l1称为O′-x1y1z1,再绕x1轴转过α角称为O′-x2y2z2,最后绕y2轴转过β角即成为O′-uvw(中间坐标系图上未标出)。
骆传伟曾在《人名翻译的策略和理据》一文中说到:“人名翻译所具有的人名属性和翻译属性要求译名与原名在指称性和专属性上具有同等效果……在保证译名专属性的基础上满足认知功能实现的因果条件和认知条件是人名翻译各种策略的根本理据。”[1]衡之以翻译学的各种理论,此种说法可以看作是对等或者等效理论在人名翻译上的应用。然而从翻译实践来看,在对等这一宏观原则的指引下之所进行的翻译活动还受到语言族系、文化传统、权力结构、意识形态、民族、性别等等方面的影响,从而形成了翻译学中五彩缤纷的各种理论。
(3)令运动副间距P1S1、S1S2、S2R1、R1P2、P1P2、S4S3、S3P3分别为l1、l2、l3、l4、l5、l7、l8。当输入已知构件的(l1、l4、l8),求解动平台的输出量(α、β、z)时称为位置正解,反之称为位置反解[6-7]。
1.2.2 正解分析
(1)求沿X轴方向位移X:
X=Xp
(1)
(2)求沿Y轴方向位移Y:
Y=Yp
(2)
(3)求沿Z轴方向位移Z:
Z=l1
(3)
(4)求绕X轴角位移α:
糯福乡有“绿色宝石”之美誉,绿色、生态、民族、边疆是糯福的鲜明特点。全乡辖9个村民委员会,91个村民小组,有国土面积879.67平方公里,占全县总面积的1/10,是澜沧县国土面积第三大乡。耕地52147亩,其中:水田14185亩,旱地37692亩。
现阶段没有专门针对UAV+RFID技术的路径规划问题,大部分针对UCAV的路径规划问题都是二维的,缺乏足够的灵活性,且没有涉及信息采集的三维飞行路径的规划。
由图1可知,l3的长度可表示为:
(4)
将式(4)两式移项并取平方和相加,得:
Asinα+Bcosα+C=0
(5)
通过求解式(5)可得:
(7)
由于故取:
由图1可知,l7的长度可表示为:
(5)求绕Y轴角位移β:
(8)
其中S3的坐标为:
(9)
音频信号选用的窗函数为汉明窗,帧长256点,帧移80点。采用高斯混合模型进行分类检测,高斯混和密度为5,状态数为5。
(10)
由于球副S4在动平台上,因此ws4=0,将其代入式(10)中的位置变换矩阵T(x,α)T(y,β),可得:
=
1.积极引导舆论,鼓舞人心。对企业来讲,最基础的是保证领导和职工之间的和谐统一,在企业这个比较大的环境中,领导和职工不管是在政治还是思想中都需要基本的和谐。企业建设方面需要拥有共同的奋斗目标,坚定不移的信念和价值取向及精神追求,能更好地提升企业整体的凝聚力。所以,政工工作需要随时发挥正确的导向作用,推动管理层和职工的理念创新。当前,很多企业内部都存在比较多的矛盾,主要是因为传统观念理念落后导致的。所以,政工工作者要非常谨慎地对待企业内部问题,保证管理层和职工之间的沟通,随时对职工流露出的困惑,客观分析出现的原因,使用创新思维进行解决问题。
再将S31与S32坐标代入到式中,可得:
(11)
将上式进行整理,可得:
Dsinβ+Ecosβ+F=0
(12)
(13)
求解式(12),可得:
(14)
由于故取
S32的坐标为:
1.2.3 反解分析
(1)求沿X轴方向位移X:
X=Xp
(15)
对图1的并联机构在Adams中进行仿真测试,测得动平台沿Z轴方向移动的速度曲线和绕X、Y轴转动的角速度曲线,以及相应的加速度曲线和角加速度曲线。通过仿真测试得到的动平台速度曲线如图6所示,动平台加速度曲线如图7所示,由图6、图7可以看出,曲线平缓稳定过渡,未出现异常突变情况,说明设计合理,达到了预期设计效果。
Y=Yp
(16)
(3)求沿Z轴方向位移Z:
Z=l1
(17)
(4)求第二条支链驱动副输入量l4:
将(3)式两边取平方和,再经整理,可得:
(18)
(19)
(1)在并联机构的静平台建立固定坐标系O-xyz,在动平台上建立动坐标系O′-uvw。其中,在移动副P1上定义一个原点O。在线段P1P2上定义一个y轴,在与线段P1P2垂直的线段P1S1上定义一个z轴。动坐标系原点O′与动平台球副S1球心位置重合,w轴垂直于动平台平面,v轴与线段S1S2重合。
由于l4>0,故取
(5)求第二条支链驱动副输入量l8:
进入EDEM Simulator页面,设置振动参数,添加颗粒数3 000,在Geometry选项卡中的Dynamics选项中设置x、y、z、α、β项的振动形式,然后对筛面上茶叶颗粒的运行以动画方式仿真显示,可以清晰展示筛面上茶叶颗粒的筛分甚至跳动情况。由筛面绕X轴、Y轴、Z轴的运动仿真求解结果如图8、图9、图10所示。
(20)
通过求解,可得:
由于l8>0,故取:
2 机构位置正解实例验证
并联机构几何模型如图2所示,首先使用Pro/E绘制虚拟样机模型[8];然后找到接口软件Mech/Pro,将模型导入到Adams中;最后利用Adams对仿真平台的运动情况进行测试分析。该平台所涉及的参数有l1=195 mm、l2=380 mm、l3=90 mm、l4=110 mm、l5=410 mm、l7=66.61 mm、l8=155 mm。
图2 并联机构几何模型
为了验证上述机构位置正解的正确性,利用Adams软件,对模型添加相应的驱动进行仿真分析。设机构的输入参数有:移动副P1=20sin(10πt)、P2=-10sin(10πt)、P3=20sin(10πt),仿真时间范围为t=0~1 s。通过对仿真情况进行分析,得到如图3所示的一条位移曲线和两条角位移曲线,位移曲线是沿着Z轴方向移动形成的,角位移曲线是绕X、Y轴转动形成的。
过了一辈又一辈,我们还能享受到祖辈种下的善良之福。感谢祖辈善良为人的同时,我们更要向后辈继续传递善良助人的家风。
日常巡查:经常检查防逃设施是否完好,及时堵塞漏洞注意防逃。严防家禽下田吞食泥鳅,控制青蛙、白鹭、蛇等其它天敌危害。
图3 动平台位移曲线
在MATLAB中,输入通过计算得到的位置正解表达式,编程并运算[9],通过理论计算得到的沿Z轴方向移动的理论位移曲线如图4所示,绕X轴和绕Y轴转动的理论角位移曲线,如图5所示。
图4 沿Z轴方向理论位移曲线
图5 绕X轴、Y轴转动理论角位移曲线
分析对比MATLAB得到的理论曲线与ADAMS得到的仿真曲线,结果表明:模拟仿真得到的结果与理论计算的正解结果完全相同,由此验证了机构位置正解的正确性。
3 机构位置反解实例验证
在并联机构中,通过取l2=380、l3=90、l5=410、l7=66.61,以及取动平台S4球副圆心坐标(-190,180,185)来验证位置反解的正确性。运行MATLAB软件,输入杆长l1、l4与l8的数值,将导出的相应正解位姿数值代入到反解程序中,可以得到杆长l1、l4与l8。由于本文中所取杆长初始值皆为近似值,因此其最终程序输出的数值与原始输入值存在细小的误差,但均在允许范围内。由此可以验证本文对主体机构位置正反解分析的正确性,具体数值见表1。
表1 位置正解算例及对比
已知长度(l1、l4、l8)175mm120mm135mm向前位移(ZP,α,β)175.0000mm4.4434°-4.4765°反向位移(l1、l4、l8)175.0000mm119.9999mm135.0003mm已知长度(l1、l4、l8)205mm105mm165mm向前位移(ZP,α,β)205.0000mm-2.3009°2.1140°反向位移(l1、l4、l8)205.0000mm105.0001mm164.9998mm已知长度(l1、l4、l8)215mm100mm175mm向前位移(ZP,α,β)215.0000mm-4.6178°4.1663°反向位移(l1、l4、l8)215.0000mm100.0002mm174.998mm
4 速度、加速度运动仿真
(2)求沿Y轴方向位移Y:
图6 动平台速度曲线
图7 动平台加速度曲线
5 EDEM仿真模拟分析
5.1 茶叶筛分机筛框颗粒参数设置
根据颗粒与筛面的几何结构,并考虑节约CPU计算时间,将筛面简化为310 mm×106 mm矩形的钢性薄壳单元,厚度为1 mm,材料参数为泊松比μ1=0.3、剪切模量E1=7×104 MPa。振动筛面筛网为冲孔筛ρ1=7 800 kg/m3,孔隙率为58.7%,筛孔直径为6 mm。在筛网下面添加矩形槽,以方便对筛入矩形槽的颗粒进行统计。
为便于模拟和减少计算量,设茶叶颗粒为球形颗粒,颗粒的半径符合平均值1 mm、期望值0.05的正态分布规律。将颗粒与颗粒之间的回复系数设为0.05,静摩擦系数设为1;颗粒与筛面接触的回复系数设为0.2,静摩擦系数设为0.58;其余材料之间的静摩擦系数均设为0.01。产生颗粒的速率设为600 个/s,产生颗粒的总时间设为5 s,模拟时间总长设为5 s[10-13]。
5.2 筛面运动形式设置
往复式筛面的安装倾角α=2°,取多维振动筛面绕X轴的转角范围为0°~2°。筛分过程中筛面绕Y轴的转角如果过大会降低筛面的有效使用面积,所以设置其转角范围为-7.5°~+7.5°,多维振动筛面的各分振动频率一致,为ω=10π rad/s。
在树木的人工培育过程中,移植需进行起挖、调运、定植等操作,易造成树木根冠比的改变,因此移植初期植物的光合作用会显著下降。随后,由于新的根系和叶的萌发光合作用逐渐恢复,光合产物、光合速率会快速增加以满足生长的需求。修枝后由于叶片减少,余下叶片的光合作用会显著加强[22-24]。研究发现,钾元素能激活植物体内多种酶的活性[25, 26],调节叶片气孔的开合[27]、叶肉阻抗力的发生[28],明显提高植物的光合速率和光合化学活性[27, 29],调控光合同化产物的合成、运输及转化[30]。
两组患者治疗效果对比,观察组治疗总有效率为93.3%,与对照组治疗总有效率76.7%相比,差异有统计学意义(P<0.05),见表1。
设多维振动筛面的角位移方程α、β(°)和位移方程x、y、z(mm)分别为:α=-2°cos(10πt),β=7.5°sin(10πt),x=10sin(10πt),y=-30cos(10πt),z=10sin(10πt)。
5.3 求解结果显示及分析
整理式(8),可得:
图8 1 s时刻筛面茶叶颗粒运动情况
图9 3 s时刻筛面茶叶颗粒运动情况
图10 5 s时刻筛面茶叶颗粒运动情况
分析图8(b)、9(b)、10(b)可知,茶叶颗粒沿筛长方向运动明显,颗粒分布趋于均匀。在5 s时刻,大部分茶叶颗粒已经透筛。茶叶颗粒沿筛长方向与筛面横向分布都较均匀,较利于茶叶颗粒的透筛。
5.4 透筛效率
透筛效率是指在筛分额定时间内,透筛茶叶颗粒数量占所有茶叶颗粒数量的比值,以该指标作为优选筛面运动形式的标准,透筛效率的计算公式为:
(21)
式中:η1为透筛率;N0为透筛的茶叶颗粒数量;N为被筛分茶叶颗粒的总数量。
通过EDEM的统计功能,将筛面下面的矩形槽空间划分为一个统计单元,统计通过筛孔从而产生透筛落至矩形槽中的茶叶颗粒数目。xyzαβ振动形式的透筛率折线图如图11所示。
茶叶颗粒在xyzαβ振动形式的筛面上可以获得更充分的透筛机会,因此,xyzαβ振动形式适合于茶叶筛分,能显著提高筛分效率。
图11 筛面振动自由度对透筛率的影响
6 结论
(1)针对传统茶叶筛分机振动形式单一的不足进行改进,提出将五自由度混联机构运用于茶叶筛分机的新构想。
(2)对五自由度混联机构进行了运动学分析,利用解析法求得该机构的位置正解,表明本文所选的五自由度混联机构机型能够满足茶叶筛分机的运动要求。
(3)建立EDEM茶叶颗粒振动筛分模型,对xyzαβ运动形式进行模拟仿真。通过仿真分析茶叶颗粒的运动情况,验证了五自由度茶叶筛分机的筛分性能。
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由于t-SNE使用的欧氏距离在高维空间中不能全面的表达数据集的全局和局部结构。本文在计算高维空间中数据点间的距离时使用数据的二阶邻近距离替换欧式距离。改进后的算法称为STSNE(Second Order t-SNE)。ST-SNE 基于 BH-SNE算法[17],后者使用一定程度的近似提升了t-SNE在处理大数据集时的速度。
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数据资料以spss18.0统计学软件处理,计量与计数资料分别进行t与X2检验,以p<0.05为有统计学意义。
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