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東莞高空吊籃車出租租賃136 2222 7751多少

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最后更新: 2018-01-13 08:39:05
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    • 廣州粵嘉起重裝卸有限公司
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    產品詳細說明

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      隨叫隨到, 云梯車登高車租賃  云梯車登高車出租公司  2000年,WarrenBobbyG.3等人發明了一種自動化的熱交換器芯體裝配裝置,通過扁管分發器總成和螺旋進料裝置將扁管和翅片在工作臺上間隔排列,并且將排列好的翅片和扁管滑落至芯體按壓區域完成主板的壓裝,該裝置工作原理簡單,并基本能滿足熱交換器芯體自動化裝配要求。而我國在散熱器芯體裝配方面的研究較晚,2003年提出了管片式散熱器芯體自動裝配的自動分片原理和方法,并設計出散熱器芯體的管片定位系統。2005年發明了一種板翅式汽車散熱器芯體裝配機,該裝置在工作臺外側分別設有主板壓緊機構和側板壓緊機構,在人工進行扁管和翅片間隔排列好的基礎上,對其進行主板和側板的安裝,該設備屬于一種半自動的設備,需要配合人工操作。2007年研究了一種散熱器芯體裝配機擴口裝置,通過同步連桿機構和對稱式的擴口刀具實現主板的同步擴口,并基于虛擬樣機技術對壓裝擴口裝置進行了動力學仿真分析。2013年,研究出多層散熱器芯體半自動裝配裝置,通過其中的壓板機構、吊籃托層機構和吊籃梳齒機構等配合手工間隔排列翅片和扁管,實現多層散熱器芯體的裝配。

     

         2014年介紹了一種全自動汽車散熱器芯體裝配機,能夠實現從扁管和翅片的間隔排列、整平,主板和側板的壓裝以及主板的擴口等一系列動作的自動化過程,有效地提高了散熱器芯體裝配機的工作效率。綜上所述,目前我國研發的汽車散熱器芯體裝配機還不夠先進,基本上還需要手工上料,這就導致裝配時間難以把握、工人工作強度大等,并且工人在手工上料的過程中手會接觸翅片和扁管汽車散熱器芯體裝配機壓裝部的有限元分析及優化設計,容易手指擦傷等。近年我國汽車散熱器產業的發展逐步上升,但是在散熱器芯體裝配機的發展上卻止步不前,只有寥寥幾家企業能夠實現設備的完全自動化。20世紀末,我國部分汽車散熱器生產龍頭企業通過高價購買了一些國外先進的自動化裝配設備,這些設備大多程序復雜,加上近年來散熱器芯體規格的多樣性,引進的設備難以繼續使用。該時期,國內企業紛紛選擇自制的半自動化的裝配設備,裝配效率低下,產品生成能力也隨之下降。因此,在我國經濟迅速發展的現狀下,迫切需要研發出適合我國國情的全自動汽車散熱器芯體裝配機。

     

          國內外研究現狀結構優化設計的目的就是尋找在滿足設計要求的條件下所需支出最小的設計方案(包括結構的體積、重量和所需費用等)。1890年首次提出結構優化設計概念,并對平面鉸鏈桁架結構進行了相應的優化。20世紀4050年代,基于最優準則思想提出了同步失效設計法。該時期的結構優化設計存在一定的局限性,僅基于經典微分法和變分法,被稱之為經典優化方法。60年代,首次應用數學規劃法求解一個彈性結構的非線性不等式約束結構的優化問題,并利用有限元法分析了該結構,推動了數學規劃法在結構優化設計中的廣泛應用。70年代,結構優化設計主要有兩種方法,一種是以滿應力為設計基準的準則法,另一種則是以數學規劃理論為支撐的數學規劃法。準則法收斂速度快,但不同優化問題依據的準則不同,通用性較差,一般只適用于薄壁結構,且優化目標只限于結構的體積和重量;而數學規劃法適用性較廣,尤其計算機的發展能夠解決其迭代次數多、計算困難的問題,使得數學歸納法在結構優化中能夠被廣泛應用。80年代,優化準則法和數學歸納法相互結合和滲透,出現了序列近似的概念及對應的序列近似規劃法。90年代,出現了啟發式優化算法,如遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法等,此類算法不再采用單點搜索的方式局部尋優,而是依靠群體(如遺傳算法中的種群)進化的方式全局尋優。群體內部有信息的學習和交流,之間有經驗的傳承,加速尋優過程。為了保證算法不會過早地陷入局部區域而無法跳出的現象,通常會隨機加入壞點(如遺傳算法的變異),使這類算法能快速向最優點收斂而不至于陷入局部最優點。同時,結構優化設計的研究領域也在7不斷擴展,比如由線性問題到非線性問題,從單目標函數到多目標函數的優化設計,由確定性的到隨機性的結構優化設計等。

     

        對于汽車散熱器芯體裝配機壓裝部的結構優化采用的是多目標遺傳算法,以提高裝配精度和減輕結構重量為目標函數,以最大等效應力為約束條件,對壓裝部零部件的尺寸和位置尺寸進行優化,最終使優化目標達到最優。1993年,最先提出了多目標遺傳算法,利用Pareto支配方法對種群中的個體進行排序,適應度值按此排序逐級平均分配,為了避免種群早熟在分配適應度中引入小生境方法。國內學者基于多目標遺傳算法應用于眾多多目標優化問題上,并取得了一定的成功。2012年提出了一種改進的小生境多目標遺傳算法解決電力系統自動控制多目標優化復雜性問題,大體思路是利用個體間的進化排擠作用形成小的個體環境,并給出各個個體排擠因子的計算方法,依據排擠因子來維持Pareto解集分布的多樣性,并通過實驗仿真驗證了該方法能很好地維持解集的多樣性。

     

     


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