卧式螺旋卸料沉降离心机设计【全套CAD图纸和毕业答辩论文】
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目录
1 绪论 1
1.1 磁性材料 1
1.1.1 磁性材料的发展 1
1.1.2 磁性材料的生产工艺 5
1.2 离心机的概况 6
1.2.1 离心机的应用及其发展 7
1.2.2 离心机的分类 8
1.2.3 螺旋卸料沉降式离心机国内外研究现状 8
1.2.4 螺旋卸料沉降式离心机的概况 10
1.2.5 卧螺离心机的主要优点 11
1.2.6 卧旋离心机的主要缺点 11
2 卧式螺旋卸料沉降离心机的生产能力计算 12
2.1 生产能力概述 13
2.2 生产能力计算 13
3 卧式螺旋卸料沉降离心机的功率计算与电机选择 16
3.1 功率计算 17
3.1.1 启动转鼓等转动件所需功率 17
3.1.2 启动物料达到操作转速所需功率 20
3.1.3 螺旋输送沉渣所需功率 21
3.2 电机选择 22
4 V带设计计算 23
4.1 带动转鼓的V带设计计算 25
4.2 带动螺旋输送器的V带设计计算 28
5 转鼓壁的厚度校核 29
6 摆线针轮差速器设计计算 33
5.1 摆线针轮差速器概述 30
5.2 摆线针轮行星差速器个参数的确定 32
5.3 摆线针轮差速器输入轴与输出轴的设计计算 45
7 离心机的日常保养 46
参考文献 47
致谢 49
1 绪论
1.1 磁性材料
1.1.1 磁性材料工业现状
1、产品产量和产值不适配
目前，我国的磁性材料工业在产量方面已经初具规模，根据本行业协会的统计，1998年我国的永磁铁氧体销售量约11.5万吨（其中粘结铁氧体0.5万吨），出口约6.5万吨。软磁铁氧体销售量约4.2万吨（其中偏转磁芯约1万吨），出口约1万吨。稀土钕铁硼成品销售约4100吨，铝镍钴约2000吨。中低档产品占据了较大的国际市场，但在高档产品方面还没有形成较强的实力，缺少国际竞争能力。从行业整体来看，我国的磁性工业与国外先进国家相比，存在着管理水平低、制造工艺落后，产品质量差和产品档次低的问题。
2、磁性产品性能偏低
国内的磁性材料产品的大部分集中在低档次，缺少参与国际市场竞争的能力。另外，价格低廉，赢利极微薄。永磁铁氧体以扬声器磁体为主，产品性能在Y30以下。电扬磁瓦的性能在Y30H－1，但大批量生产时性能不够稳定。软磁铁氧体的产品集中在消费类产品，工业类磁芯的产量较少。大批量生产的功率铁氧体材料的性能相当于日本TDK产品的PC30版号；高磁导率铁氧体的μ在6000左右。少数企业能小批量生产PC40牌号和磁导率达到10000以上的产品。钕铁硼磁体的生产性能一般在N35左右（磁能积为35MGOE），N40以上和高矫顽力牌号N38H。N32SH的只有少数企业能生产。国外推出的新牌号已经达到N50，N48H。
3、生产工艺和设备相对落后
目前，我国的磁性材料专用设备销售总额达到1.43亿元，能提供成套成线的磁性材料生产设备。“十五”期间我国磁性材料的性能和档次将会有新的提高，同时，由于国内外竞争激烈，要求产品成本不断降低。为此，磁性材料专用设备应开发自动化程度高，低能耗和高效率的设备。工装设备的改善，可使磁性产品提高一个档次，采用自动化程度高的连续生产线，能减少人为因素的影响，保证产品的一致性。
1.1.2 我国磁性材料工业发展前景
磁性材料是各种电子产品主要的配套产品，无论是消费类家电产品和工业类整机,如计算机、通讯设备、汽车以及国防工业均离不开磁性材料。据专家分析，世界磁性材料市场将以15%的年增长率发展，我们在表2列出各类磁性材料世界增长情况。今后5年内，中国的磁性材料工业主要将在质量和性能方面得以提高，在产量方面增长的速度会较慢。同时，一些发达国家以及港台地区的磁性材料工业向中国转移。总产量要突破预测的数字。
- 内容简介：
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Parrondo 悖 论 表 明 （ 1） （ 2） ， 交 替 进 行 的 2 个 输 的 博 弈 游 戏 会 最 终 导致 赢 。 但 这 个 令 人 惊 奇 的 结 果 只 是 用 来 解 答 简 单 的 博 弈 架 构 。 而 对 于 棘 齿势 （ 3） ， 特 别 是 脉 冲 式 棘 齿 势 （ 4） （ 5） 能 够 维 持 一 个 粒 子 在 两 个 外 在 势 能下 交 替 运 动 ， 且 其 中 任 何 一 个 都 无 法 产 生 纯 粹 的 运 动 。 尽 管 这 种 现 象 和Parrondo 悖 论 有 性 质 上 的 矛 盾 ， 但 二 者 之 间 的 关 系 一 直 很 “融 洽 ”（ 事 实上 ， 这 促 成 了 我 们 对 于 博 弈 游 戏 的 启 发 ） ， 而 最 近 在 致 力 于 推 导 出 两 者 之 间的 关 系 （ 6） （ 7） 。在 这 里 ， 我 们 重 新 列 出 了 主 方 程 ， 利 用 脉 冲 棘 齿 势 中 FokkerPlanck方 程 来 清 晰 地 描 述 它 们 的 关 系 。 这 样 ， 我 们 就 能 够 按 照 博 弈 游 戏 中 的 概 率 定义 给 出 动 力 学 表 达 式 以 及 电 学 表 达 式 ， 同 样 ， 给 出 棘 齿 势 ， 我 们 就 能 对 应博 弈 游 戏 来 构 建 出 它 的 势 能 。Parrondo 悖 论 中 ， 参 与 者 投 掷 不 同 的 硬 币 出 现 正 （ 反 ） 面 则 赢 （ 输 ）得 一 单 位 的 资 金 ， 尽 管 提 出 了 许 多 可 能 性 (8)(9)(10)（ 11） （ 12） （ 13）（ 14） ， 这 里 我 们 只 考 虑 最 原 始 的 那 种 赢 的 可 能 性 。 定 义 为 资 金 的 实 际 价iP值 ， i 为 系 数 ， 来 给 出 完 全 指 定 的 集 合 或 概 率 。 则 对 于 任 意,.10LPk 都 是 一 个 公 平 的 博 弈 ， 输 赢 都 相 等 ， 有 :。)(001ii PiLPiL这 个 悖 论 表 明 了 交 替 进 行 （ 随 机 或 者 周 期 ） 两 个 公 平 的 博 弈 游 戏 可 以产 生 赢 的 结 果 。 举 例 来 说 ， 定 义 交 替 的 博 弈 游 戏 A 为 定,2/1ii义 游 戏 B 为 且 p0=1/10,p1=p2=3/4,这 样 产 生 了 赢 的 结 果 ， 尽 管 游 戏 A3L和 游 戏 B 都 是 公 平 的 游 戏 。定 义 一 个 离 散 次 数 ， 则 每 投 掷 一 次 硬 币 增 加 1。 如 果 我 们 定 义Pi 为 次 数 下 i 所 对 应 的 资 产 的 概 率 ， 能 够 得 到 下 列 方 程 ：)()( )(1)( 1i01i- ii PaaPaP（ 1）这 里 指 当 资 产 为 时 赢 的 概 率 ， 指 当 资 产 为 时 输 的 概 率 ，i1-a1i i1a1i并 且 为 了 完 整 性 ， 我 们 已 经 介 绍 了 为 资 产 i 不 变 时 的 概 率 （ 一 个 基 本 没ia有 考 虑 Parrondo 悖 论 的 博 弈 游 戏 ） 。 这 里 注 意 ， 之 前 按 照 规 则 的 描 述 ， 我们 已 经 设 定 了 概 率 ， ， 并 不 取 决 于 次 数 ， 很 明 显 这 满 足 ：i1-i0i1+ + =1 。 （ 2）i1-i0确 保 这 个 概 率 为 ： 。 )(1)(ii PP这 样 可 以 连 续 写 出 主 方 程 ：， )(J-)(-( i1ittpii （ 3）当 前 给 出= ， )(Ji)(D-)(-)()( 21 1ii1 iii PPF（ 4）且 ： ， 11iiia)(211iii a（ 5）这 是 与 FokkerPlank 离 散 方 程 (15)中 一 个 电 流 的 概 率 P(x, t)一 致 的 形式xtJtx),(),(（ 6）以 及 电 流xtPDtxPFtxJ ),(),(),(（ 7）这 里 有 一 般 的 趋 势 ， 及 其 映 射 。 如 果 和 分 别 是 时)(x)(xt间 和 空 间 的 离 散 变 量 ， 那 么 有 ， ,可 以 清 晰 的 得 到it， . )(xiFti )()(2xiDxti （ 8）这 里 离 散 和 连 续 的 概 率 与 有 关 ， 并 且 考 虑 到xtiPi),()(连 续 极 限 有 极 值 ， 在 这 种 情 况 下txMxt20,lim且 。)(1ixFi )(1xiDMi 现 在 ， 我 们 考 虑 了 的 情 况 ， 因 于 是 有 ：0oa1iiaP， 2/1Di iipF21（ 9）并 且 电 流 只 不 过 是 到 1 的 概 率 变)()() 1iii PppJ i化 。因 恒 定 电 流 ， 我 们 发 现 从 （ 4） 导 出 的 固 定 的 能 够 解 决 边 界JistiP情 况 下 的 循 环 关 系 ：stListiP121/iJjDVDvsti FeNeji（ 10）则 电 流12/iJjDVDVFeNeJji（ 11）是 从 得 到 的 归 一 化 常 数 ， 这 些 表 达 式 中 我 们 介 绍 了 势N10stiLiP能 按 照 博 弈 游 戏 形 式 的 概 率iV1ln1lnij jjiJjji pDFDV(12)零 电 流 的 情 况 下 ,暗 示 了 周 期 的 势 能 。 这 种 情 况 再 次 出0J 0Vl现 在 这 样 公 平 的 博 弈 中 ， 那 么 得 出 指 数 函 数)1(ii PL注 意 方 程 （ 12） 分 为 极 限 到DVstiiNeP/ 0x或 ,即 为 推 力 和 移 动 系 数dxFMx)()(1 VM)()( )(xF之 间 的 一 个 通 常 的 关 系 。按 照 势 能 ， 获 取 博 弈 概 率 的 逆 运 算 需 要 解 出 方 程 （ 12） 在（ 17） 这 种 极 限 情 况 ：LF0 )1(1)1()( /)( / 101 ij DVVjDVLJJDvii jjLjji eee(13)通 过 已 给 的 概 率 集 合 ， 利 用 （ 12） 这 些 结 果 可 以 得 到 随 机 概,.10LP率 （ 和 电 流 ） ， 利 用 （ 12） ； 以 及 逆 运 算 ： 获 得 了 随 机 的 势 能 下 博 弈 游iVJ戏 的 概 率 ， 利 用 （ 13） 。 注 意 交 替 进 行 的 博 弈 结 果 ， 表 示 时 游 戏2/1iPA 的 概 率 ， 以 及i图 1： 左 边 ： 因 公 平 的 博 弈 B， 从 12 中 可 以 定 义 在时 的 势 能 。 右 边 ： 在4/3,0/20pp iV时 博 弈 B 的 势 能 ， 结 果 来 自 于 随 机 变 化 的 博 弈8531B 和 一 个 博 弈 A 在 概 率 的 情 况 ， 。2/1pi i通 过 ， 定 义 一 个 博 弈 B 的 集 合 对 应 了i)1( ip ,.10LP一 个 概 率 集 合 ， 又 因 变 量 ， 得 到 这 种 关 系 ：,.10LPsFiii（ 14）并 且 相 关 概 率 服 从 （ 12） 。我 们 给 出 了 两 个 应 用 了 上 述 形 式 的 例 子 ， 在 第 一 个 中 我 们 计 算 了 公 平 的博 弈 和 赢 的 博 弈 的 随 机 概 率 ， 概 率 时 博 弈 B 和 博 弈 A 的 随 机 结B 2/1合 是 不 变 的 概 率 ， 而 悖 论 （ 1） 最 基 本 的 解 释 中 ， 产 生 了 图 1 的 结 果 ， 这 里注 意 组 合 博 弈 的 势 能 是 如 何 显 示 区 域 中 那 种 大 幅 增 加 的 不 对 称 性 。图 2： 左 边 ： 在 时 的 棘 齿 势 。 那 些 零 星 的 离 散 值 适 用 于 博 弈3.1,9ALB 的 定 义 。 右 边 ： 从 概 率 的 博 弈 A 和 博 弈 B 得 到 了 组 合 博 弈 的2/ B势 能 离 散 值 ,其 中 的 线 是 在 条 件 下iV 0952.),()( xaVxV的 预 估 。第 2 个 应 用 即 为 输 入 势 能)Lx4sin(1)x2sin()(LAxV（ 15） 已 被 广 泛 应 用 于 棘 齿 原 型 。 设 ， ， 将 时 的 概 率iViei,1离 散 化 ， 利 用 （ 13） 我 们 可 以 得 到 一 个 概 率 集 合 。 因 势 能,.0LP是 周 期 性 的 ， 则 博 弈 的 B 的 结 果 取 决 于 这 些 概 率 是 公 平 的 且 当 前)(xV为 零 。 博 弈 A 也 同 样 取 决 于 ， 。 我 们 绘 制 了 图 2 博 弈J 2/1pi i和 博 弈 的 势 能 ， 时 博 弈 A 和 博 弈 B 的 随 机 组 合 ， 再 次 注 意 ， 与B 2/1赢 的 博 弈 B 一 样 ， 已 经 倾 斜 了 。 如 图 3 所 示 电 流 基 于 交 替 进 行 的 博 弈iV JA 和 B。图 3： 方 程 （ 11） 得 出 的 电 流 ， 作 为 交 替 进 行 的 博 弈 A 和 B 的 概 率 函J数 。 博 弈 B 被 定 义 为 在 时 离 散 化 的 棘 齿 势 ， 对 应 最 大 值9,4.0LA57.0综 上 所 述 ， 我 们 已 经 利 用 FokkerPlanck 方 程 写 出 了 主 方 程 来 描 述 过阻 尼 状 态 的 布 朗 粒 子 所 体 现 的 离 散 一 致 性 。 这 样 我 们 能 够 把 博 弈 概 率与 动 力 学 势 能 关 联 起 来 ， 我 们 的 方 法 产 生 了 一 个 公 平 博 弈 对,.10LP)(xV应 的 周 期 性 势 能 和 赢 的 游 戏 对 应 的 倾 斜 的 势 能 。 生 成 的 表 达 式 在 极 限时 用 来 获 取 脉 冲 棘 齿 势 的 有 效 势 能 以 及 由 此 产 生 的 电 流 。xarXiv:cond-mat/0302324v1 cond-mat.stat-mech 17 Feb 2003Parrondos games as a discrete ratchetRaul Toral1, Pau Amengual1 and and Sergio Mangioni21 Instituto Mediterraneo de Estudios Avanzados, IMEDEA (CSIC-UIB),ed. Mateu Orfila, Campus UIB, E-07122 Palma de Mallorca, Spain2 Departament de Fsica, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales,Universidad Nacional de Mar del Plata, Dean Funes 3350, 7600 Mar del Plata, ArgentinaWe write the master equation describing the Parrondos games as a consistent discretizationof the FokkerPlanck equation for an overdamped Brownian particle describing a ratchet. Ourexpressions, besides giving further insight on the relation between ratchets and Parrondos games,allow us to precisely relate the games probabilities and the ratchet potential such that periodicpotentials correspond to fair games and winning games produce a tilted potential.PACS numbers: 05.10.Gg, 05.40.Jc, 02.50.LeThe Parrondos paradox1, 2 shows that the alternation of two losing games can lead to a winning game. Thissurprising result is nothing but the translation into the framework of very simple gambling games of the ratcheteffect3. In particular, the flashing ratchet4, 5 can sustain a particle flux by alternating two relaxational potentialdynamics, none of which produces any net flux. Despite that this qualitative relation between the Parrondo paradoxand the flashing ratchet has been recognized from the very beginning (and, in fact, it constituted the source ofinspiration for deriving the paradoxical games), only very recently there has been some interest in deriving exactrelations between both6, 7.In this paper, we rewrite the master equation describing the evolution of the probabilities of the different outcomesof the games in a way that shows clearly its relation with the FokkerPlanck equation for the flashing ratchet. In thisway, we are able to give an expression for the dynamical potentials in terms of the probabilities defining the games,as well as an expression for the current. Similarly, given a ratchet potential we are able to construct the games thatcorrespond to that potential.The Parrondos paradox considers a player that tosses different coins such that a unit of “capital” is won (lost)if heads (tails) show up. Although several possibilities have been proposed8, 9, 10, 11, 12, 13, 14 , in this paperwe consider the original and easiest version in which the probability of winning, pi, depends on the actual value ofthe capital, i, modulus a given number L. A game is then completely specified by giving the set or probabilitiesp0,p1,.,pL1 from which any other value pk can be derived as pk = pkmodL. A fair game, one in which gainsand losses average out, is obtained if producttextL1i=0 pi = producttextL1i=0 (1pi). The paradox shows that the alternation (eitherrandom or periodic) of two fair games can yield a winning game. For instance, the alternation of game A defined bypi p = 1/2,i, and game B defined by L = 3 and p0 = 1/10,p1 = p2 = 3/4 produces a winning game althoughboth A and B are fair games.A discrete time can be introduced by considering that every coin toss increases by one. If we denote by Pi()the probability that at time the capital is equal to i, we can write the general master equationPi( + 1) = ai1Pi1() +ai0Pi() +ai1Pi+1() (1)where ai1 is the probability of winning when the capital is i1, ai1 is the probability of losing when the capitalis i + 1, and, for completeness, we have introduced ai0 as the probability that the capital i remains unchanged (apossibility not considered in the original Parrondo games). Note that, in accordance with the rules described before,we have taken that the probabilitiesai1,ai0,ai1do not depend on time. It is clear that they satisfy:ai+11 +ai0 +ai11 = 1 (2)which ensures the conservation of probability: summationtexti Pi( + 1) = summationtexti Pi().It is a matter of straightforward algebra to write the master equation in the form of a continuity equation:Pi( + 1)Pi() =Ji+1(t)Ji(t) (3)where the current Ji() is given by:Ji() = 12 FiPi() +Fi1Pi1()DiPi()Di1Pi1() (4)andFi = ai+11 ai11 , Di = 12(ai+11 +ai11 ) (5)2This form is a consistent discretization of the FokkerPlank equation15 for a probability P(x,t)P(x,t)t =J(x,t)x (6)with a currentJ(x,t) = F(x)P(x,t)D(x)P(x,t)x (7)with general drift, F(x), and diffusion, D(x). If t and x are, respectively, the time and space discretization steps,such that x = ix and t = t, it is clear the identificationFi txF(ix), Di t(x)2D(ix) (8)The discrete and continuum probabilities are related by Pi() P(ix,t)x and the continuum limit canbe taken by considering that M = limt0,x0(x)2t is a finite number. In this case Fi M1xF(ix) andDiM1D(ix).From now on, we consider the case ai0 = 0. Since pi = ai+11 we haveDiD = 1/2 Fi =1+ 2pi (9)and the current Ji() =(1pi)Pi() +pi1Pi1() is nothing but the probability flux from i1 to i.The stationary solutions Psti can be found solving the recurrence relation derived from (4) for a constant currentJi = J with the boundary condition Psti = Psti+L:Psti = NeVi/D12JNisummationdisplayj=1eVj/D1Fj (10)with a currentJ = N eVL/D12summationtextLj=1 eVj/D1Fj(11)N is the normalization constant obtained fromsummationtextL1i=0 Psti = 1. In these expressions we have introduced the potentialVi in terms of the probabilities of the games16Vi =Disummationdisplayj=1lnbracketleftbigg1 +Fj11Fjbracketrightbigg=Disummationdisplayj=1lnbracketleftbigg pj11pjbracketrightbigg(12)The case of zero current J = 0, implies a periodic potential VL = V0 = 0. This reproduces again the conditionproducttextL1i=0 pi =producttextL1i=0 (1pi) for a fair game. In this case, the stationary solution can be written as the exponentialof the potential Psti = NeVi/D. Note that Eq.(12) reduces in the limit x 0 to V (x) = M1integraltext F(x)dxor F(x) = M V(x)x , which is the usual relation between the drift F(x) and the potential V (x) with a mobilitycoefficient M.The inverse problem of obtaining the game probabilities in terms of the potential requires solving Eq. (12) withthe boundary condition F0 = FL17:Fi = (1)ieVi/DsummationtextLj=1(1)jeVj/DeVj1/D(1)Le(V0VL)/D1 +isummationdisplayj=1(1)jeVj/DeVj1/D (13)These results allow us to obtain the stochastic potential Vi (and hence the current J) for a given set of probabilitiesp0,.,pL1, using (12); as well as the inverse: obtain the probabilities of the games given a stochastic potential,using (13). Note that the game resulting from the alternation, with probability , of a game A with pi = 1/2,i and3-1.5-1-0.500.511.5-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20V(x)x-1.5-1-0.500.511.5-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20V(x)xFIG. 1: Left panel: potential Vi obtained from (12) for the fair game B defined by p0 = 1/10, p1 = p2 = 3/4. Right panel:potential for game B, with p0 = 3/10, p1 = p2 = 5/8 resulting from the random alternation of game B with a game A withconstant probabilities pi = p = 1/2, i.a game B defined by the setp0,.,pL1has a set of probabilitiesp0,.,pL1with pi = (1)12 +pi. For theFis variables, this relation yields:Fi = Fi, (14)and the related potential V follows from (12).We give now two examples of the application of the above formalism. In the first one we compute the stochasticpotentials of the fair game B and the winning game B, the random combination with probability = 1/2 of game Band a game A with constant probabilities, in the original version of the paradox1. The resulting potentials are shownin figure 1. Notice how the potential of the combined game clearly displays the asymmetry under space translationthat gives rise to the winning game.-1.5-1-0.500.511.5-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40V(x)x-1.5-1-0.500.511.5-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40V(x)xFIG. 2: Left panel: Ratchet potential (15) in the case L = 9, A = 1.3. The dots are the discrete values Vi = V (i) used inthe definition of game B. Right panel: discrete values for the potential V i for the combined game B obtained by alternatingwith probability = 1/2 games A and B. The line is a fit to the empirical form V (x) = x + V (x) with = 0.009525, = 0.4718.The second application considers as input the potentialV (x) = Abracketleftbiggsinparenleftbigg2pixLparenrightbigg+ 14 sinparenleftbigg4pixLparenrightbiggbracketrightbigg(15)which has been widely used as a prototype for ratchets3. Using (13) we obtain a set of probabilitiesp0,.,pL1by discretizing this potential with x = 1, i.e. setting Vi = V (i). Since the potential V (x) is periodic, the resulting4game B defined by these probabilities is a fair one and the current J is zero. Game A, as always is defined bypi = p = 1/2,i. We plot in figure 2 the potentials for game B and for the game B, the random combination withprobability = 1/2 of games A and B. Note again that the potential Vi is tilted as corresponding to a winning gameB. As shown in figure 3, the current J depends on the probability for the alternation of games A and B.05e-061e-051.5e-052e-050 0.2 0.4 0.6 0.8 1JFIG. 3: Current J resulting from equation (11) for the game B as a function of the probability of alternation of games Aand B. Game B is defined as the discretization of the ratchet potential (15) in the case A = 0.4, L = 9. The maximum gaincorresponds to = 0.57.In summary, we have written the master equation describing the Parrondos games as a consistent discretization ofthe FokkerPlanck equation for an overdamped Brownian particle. In this way we can relate the probabilities of thegamesp0,.,pL1to the dynamical potential V (x). Our approach yields a periodic potential for a fair game anda tilted potential for a winning game. The resulting expressions, in the limit x 0 could be used to obtain theeffective potential for a flashing ratchet as well as its current.The work is supported by MCyT (Spain) and FEDER, projects BFM2001-0341
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