Precision reducers couple contact geometry, bearing support, structural deformation, and loading history. This paper presents a dynamic toolkit connecting distributed local contacts to the complete mechanical reaction path. Work-conjugate maps transfer displacement, reaction, and tangent contributions between contacts and rigid or reduced coordinates, with explicit allocation of contact and body elasticity. An implicit generalized-alpha solution distinguishes trial evaluations from accepted history. Contact records then support performance protocols and configured geometric or constitutive feedback. The numerical studies focus on mechanical coupling and pressure recovery. An idealized annular housing retains physical interfaces while its structural coordinates are reduced. Two reductions with similar static errors have cross-port response errors of 24.975 and 0.312 percent over the same frequency band relative to a common parent model. In a shared-pin example, a 20 micrometer radial displacement of one wheel changes the load on a second, fixed wheel by approximately 75 N. Removing cross-station compliance removes this incremental transfer on the tested sleeve-seating branch. A double-wheel cycloidal assembly relates torsional branch response to aggregate contact-load variation and normalized pressure fields. The pressure maxima remain sensitive to resolution despite small discrete force residuals. Further formulations specify how motion and contact records support precision, vibration, heat, wear, and durability models with their required inputs. The framework separates model representation and numerical resolution while retaining common definitions of motion, force, and observation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Link prediction | 三篇SEAL相关工作小结
AINLP
48+阅读 · 2020年11月17日
论文浅尝 | 用于知识图中链接预测的嵌入方法 SimplE
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年4月3日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
相关资讯
Link prediction | 三篇SEAL相关工作小结
AINLP
48+阅读 · 2020年11月17日
论文浅尝 | 用于知识图中链接预测的嵌入方法 SimplE
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年4月3日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员