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扭振分析中，當(dāng)量模型和多體動力學(xué)模型的差別
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軸系扭振分析中（如典型的發(fā)動機(jī)曲軸），經(jīng)常建立當(dāng)量模型和多體動力學(xué)模型，看好多人會建立這兩種模型，甚至有在adams中建立的多體動力學(xué)模型和當(dāng)量模型一模一樣的簡化。 我在想這樣做的必要性，比如說建立了當(dāng)量模型就可以計算固有頻率和振型，那為什么還要建立多體動力學(xué)模型呢？ 其實就是這兩種模型的差別在哪兒？ 是計算精度、方便性、直觀性、還是其他什么目的？ 望大家踴躍獻(xiàn)計獻(xiàn)策。在此多謝大家的積極參與。 |
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ctgu_zheng
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【答案】應(yīng)助回帖
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wywqsr: 金幣+30, ★★★★★最佳答案, 分析的不錯哇，多謝多謝 2013-05-19 08:47:18
wywqsr: 金幣+30, ★★★★★最佳答案, 分析的不錯哇，多謝多謝 2013-05-19 08:47:18
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多體動力學(xué)模型: 主要考慮的是 運(yùn)動學(xué) 動力傳遞方面的，一般將構(gòu)件當(dāng)成剛體，即不考慮構(gòu)件的變形； 有限元模型：考慮了構(gòu)件的變形及多階模態(tài)，也就是分布參數(shù)模型，分布參數(shù)模型的模態(tài)理論上是無數(shù)個的。 如果你手工推導(dǎo)的話，考慮不了這么多，一般將模型簡化成，這樣就只能考慮到模型的前幾階模態(tài)了。 將多體動力學(xué)模型 與有限元模型 一起考慮， 就是多柔性體模型了。 但手工推導(dǎo)的時候，有些構(gòu)件只需要考慮一階變形，就用簡單的 彎曲剛度，扭轉(zhuǎn)剛度，拉伸剛度代替變形的作用，而將不變形的物體用質(zhì)量點(diǎn)簡化，這就是集中參數(shù)模型了 Matlab/simulink 就只是求解你推導(dǎo)的當(dāng)量模型了，只是一種數(shù)值求解工具 。 |
10樓2013-05-18 17:59:11
2樓2013-05-17 09:16:09
ctgu_zheng
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【答案】應(yīng)助回帖
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感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
wywqsr: 金幣+10, ★有幫助 2013-05-17 17:25:20
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
wywqsr: 金幣+10, ★有幫助 2013-05-17 17:25:20
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一根軸的 扭轉(zhuǎn)模態(tài) 你用當(dāng)量模型手算 只能算前1~2階吧， 如果多跟軸 之間有傳動比關(guān)系的話 還要考慮運(yùn)動學(xué)的關(guān)系 所以用當(dāng)量模型 應(yīng)該是比較復(fù)雜的。但模型參數(shù)間的關(guān)系會看得比較清楚。 用多體動力學(xué)模型，運(yùn)動關(guān)系軟件可以設(shè)定，且仿真后，可以生成參數(shù)間的關(guān)系曲線，方便、直觀。 如果考慮關(guān)鍵軸的 多階模態(tài) 即用柔性軸（有限元）計算精度會更高些。 |
3樓2013-05-17 16:26:27
4樓2013-05-17 17:24:44
kingjinjing
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5樓2013-05-18 06:53:27
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wywqsr: 金幣+10, ★★★很有幫助 2013-05-18 15:23:23
wywqsr: 金幣+10, ★★★很有幫助 2013-05-18 15:33:36
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wywqsr: 金幣+10, ★★★很有幫助 2013-05-18 15:33:36
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多體動力學(xué)模型里面軸等受力件模型是剛性的 考慮了軸的重量及轉(zhuǎn)動慣量 多用于軸等受力件變形較小可以忽略其變形影響的情況。 當(dāng)然也可以用柔性體代替剛體 這樣可以考慮軸的變形。傳遞運(yùn)動或動力分析 當(dāng)量模型主要優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)間的關(guān)系可以看的很清楚，但是推到比較復(fù)雜��； 考慮的模態(tài)階數(shù)越多，傳遞關(guān)系越復(fù)雜，推導(dǎo)肯定就越困難； 其實用軟件算還是 用當(dāng)量模型手算推導(dǎo) 我覺得主要看你的分析目的； 軟件算 其實底層也會有 模型的簡化，也是當(dāng)量模型，只是這些由軟件處理，你只需要輸入模型的參數(shù)而已。 所以 一般問題 當(dāng)量模型都能分析 ，只是考慮的因素越多，模型越復(fù)雜，手工推導(dǎo)幾乎不可能 才用軟件來算 |
6樓2013-05-18 12:10:06
7樓2013-05-18 15:23:03
8樓2013-05-18 15:28:12
9樓2013-05-18 15:33:08
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