黄居鑫
- 作品数：33 被引量：51H指数：4
- 供职机构：青岛理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术交通运输工程农业科学更多>>
- 一种可调轮距的农用车辆底盘
- 本发明提供了一种可调轮距的农用车辆底盘，包括中央支架，两个侧面机架、以及用于调节车轮轮距的轮距调节机构，所述轮距调节机构包括：两个交叉支架、四个车轮支架、四个横向稳定架、四个旋转吊架、两个吊轮、四个转向液压缸。具有以下优...
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- 一种变轮距车辆的转向系统
- 本发明涉及一种变轮距车辆的转向系统，包括驱动桥、交叉驱动桥、车辆主车架、转向单元和转向连杆机构；所述驱动桥以及交叉驱动桥和车辆主车架之间构成中心铰接机构，所述驱动桥和交叉驱动桥安装于车架主销轴上，所述车架主销轴是一个中空...
- 孟广耀黄居鑫孟昭渝溪陈晓维王龙李雪莱韩国旭李华廷
- 拖拉机静态稳定性的数值模拟被引量：2
- 2017年
- 拖拉机发生意外倾覆仍然是农业生产活动中的1个严重问题,对拖拉机倾覆的问题和原因进行了分析,设计了1个数学模型以及对拖拉机静态稳定性的数值模拟方法,根据拖拉机所在斜坡的位置关系设计了1种摆动前桥。随后分析各参数如重心位置、轴距、轮距以及摆动轴安装点的高度、及其相对于斜坡上的位置对拖拉机的静态稳定性的影响。研究结果表明,改变这些参数可以显著提高拖拉机的静态稳定性。较好的静态稳定性可以直接提高动态稳定性,达到更好地预防拖拉机倾覆的目的,尤其是在倾斜的地形上工作时。
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- 关键词：静态稳定性拖拉机数学模型
- 网络环境下机械设计系列课程自主学习平台的构建
- 2014年
- 青岛理工大学机械设计系列课程自主学习平台是基于社会性网络服务SNS(Social Networking Services)运行模式,由ThinkSNS V3系统构建。本平台集成了网络课程中心、学习任务驱动、社区化交流平台三大功能,充分结合了网络环境下自主学习教学模式的特点,开创性构建了一种基于社区化网络服务的社会化自主学习系统。实践表明,该平台的构建有利于提高学生的自主学习能力。
- 刘晓玲黄居鑫崔金磊
- 关键词：网络环境机械设计系列课程自主学习平台
- 一种基于数字孪生的义齿制造车间运行可视化监控方法及系统
- 本发明涉及义齿制造车间运行可视化监控技术领域，具体地说，涉及一种基于数字孪生的义齿制造车间运行可视化监控方法及系统。其包括以下步骤：S1、收集义齿制造车间的物理数据，使用数据传输协议实现对所述数据的读取与传输；S2、基于...
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- 花生粒干燥保存装置
- 本实用新型涉及一种花生粒干燥保存装置，包括干燥腔支架，干燥腔支架上部设置有干燥腔，干燥腔内侧顶部设置有吹风机；中部设置有传送带，传送带下部设置有加热管；传送带两端位置设置有传送辊轮；干燥腔的入口处设置有上料导轨，出口处设...
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- 机械全驱动式变轮距农用底盘关键技术研究
- 农作物一般逐行种植，不同农作物、同种农作物不同区域或不同种植方式的行距一般不同。因此，要求进行喷药、施肥等田间管理的机械化作业车辆沿农作物行距行走，这就需要该种农用车辆具有可调轮距功能和高地隙特点，最好也同时具备四轮驱动...
- 黄居鑫
- 关键词：四轮驱动车辆底盘
- 双对角线差速传动理论及其技术应用研究被引量：1
- 2015年
- 根据差速器转角关系和阿克曼转向原理,提出并分析了双对角线差速传动理论,对比以变型四轮驱动拖拉机为例的轴间刚性连接四轮驱动传动特点,论证了双对角线差速传动理论在四轮驱动方面的优良特性;利用双对角线交叉原理,提出了将驱动桥交叉布置、通过改变夹角间接改变轮距的交叉变轮距车辆底盘设计方法,克服了机械传动式车辆无法自动无级调节轮距的技术难题;针对交叉变轮距车辆底盘的双对角线差速传动特点,设计了一种双对角线可旋式专用差速器,适应了底盘变轮距特性,同时实现了对角两轮驱动和四轮驱动功能。
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- 关键词：四轮驱动差速器车辆底盘
- 一种专用差速器齿轮传动系统的动力学分析被引量：1
- 2017年
- 对实现交叉变轮距车辆底盘转向功能的一种新型可旋转差速器齿轮传动系统进行动力学分析。将该专用差速器齿轮传动系统视为具有库仑阻尼的弹簧-质量的非线性时变系统,建立了系统12自由度的弯-扭耦合振动模型;将车辆转弯过程中路面对车轮施加的负载转矩作为系统的外部激励条件,分析了内部激励因素对该专用差速器齿轮传动系统振动特性的影响并建立动力学数学模型;通过求解系统动力学数学模型以及固有频率,进行该齿轮传动系统的运动相轨迹分析,优化系统的特性参数;达到了减弱该系统的振荡性能并提高系统的响应速度,使系统具有满意的动态性能指标的目的。
- 孔光孟广耀王作娟黄居鑫李忠政
- 关键词：相轨迹
- 面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测网络及方法
- 本发明提供了面向装配顺序监测的图像多视角语义变化检测网络，包括特征提取模块、注意力模块、步骤识别模块、度量模块；特征提取模块采用一种密集连接的特征提取模型；注意力模块采用融合上下文特征的自注意力模型，对提取的双时图像特征...
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