Расчет стальной балочной клетки
Разработка вариантов стальной балочной клетки
Вариант 1. Балочная клетка нормального типа
Расчет настила
Сбор нагрузки на 1 м2 настила.
Таблица 1
|
Наименование нагрузки |
Краплеструменевий принтер по материалам http://alyans-km.com.ua. Нормативная нагрузка, кН/м2 |
gf |
Расчетная нагрузка, кН/м2 | |
|
1 |
Временная нагрузка - Р |
12 |
1,2 |
14,4 |
|
2 |
Собственный все настила gН = g´ tН = где удельный вес стали- g = r ´ g = 7850 ´ 9,81´ 10-3 |
0,924 |
1,05 |
0,97 |
|
Итого q = g +Р |
qn = 12,924 |
q = 15,37 | ||
Средняя величина коэффициента надежности по нагрузке
Примем расчетную схему настила (рис.4)
![]() |
. Изгиб настила происходит по цилиндрической поверхности. Цилиндрический модуль упругости стали определяется по формуле:
В расчете определим наибольший пролет полосы настила единичной ширины при заданной толщине листа tН= 0,012 м и предельном прогибе
:
После подстановки величин qn и tН в формулу, получаем:
![]() |
= 1,944 м, т.е. пролет LН
укладывается 9 раз по длине главной балки. Предельный прогиб для заданного пролета
. Вычисляем наибольший пролет: Lmax
= 2,12 м. По расчету принимаем LН= 1,944 м.
Разбивка главной балки показана на рис.5
Проверка прогиба настила.
Вычислим балочный прогиб, т.е. прогиб от поперечной нагрузки в середине полосы шириной b
= 1 м, имеющий цилиндрическую жесткость Е1J,
без учета растягивающей силы Н
:
Прогиб настила с учетом растягивающей силы Н
:
, коэффициент a найдем по формулам.
Прогиб настила :
Относительный прогиб:
Предельный прогиб:
- проверка удовлетворяется
Дополнительно
Расчет релаксационного генератора на ИОУ
Разработать и рассчитать
релаксационный генератор на ИОУ
(интегральной схеме операционного
усилителя) в соответствии с данными, представленными:
·
вид генератора - мультивибратор
·
режим работы – автоколебательный
·
период следования импульсов Т, мс – 0.09
· ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...

