120D02S 调试与维修(二)

本文详细介绍直升机组装步骤,包括尾桨、尾管、主齿轮等关键部件的安装技巧,并提供螺丝胶使用建议,确保组装准确无误。

继续上一贴,此贴进行装机,装机有技巧,相应介绍;

1)把这头推进去,另一端突出越多,我们上齿轮越轻松;

2)接下来安装尾桨部分,如图所示

3)放入限位管

4)放入尾轴齿轮

5)扣上尾桨螺距锁扣,这里介绍一个安装尾桨限位器的小办法,如图所示,限位器螺丝向外后,两指稍稍捏紧尾桨于限位器后,拧紧限位器螺丝;

两指抓住尾桨夹中心位置拽动检查是否存在间隙,一定要调到没有间隙或者间隙非常小;

6)接下来就是安装尾管的另一端,这里也是有一些需要注意的地方,如图所示:

7)轴承有轴承槽,安装进去之后会发觉尾轴时有间隙的,这里我个人是尽量把间隙调小,以免转动时因为伞齿前后传动造成飞炸机扫齿;

 8)安装尾管固定板,这里这么叫了,刚摸02s不久,名称知道的不多,此贴配图就能看懂,所以没有纠结;

9)拧好固定板之后,拧好尾管上方的固定螺丝,切忌不要拧太紧,否则会挤压尾管变形,从而增加尾轴在尾管内转动阻力;

10)安装主齿轮之前,要先把主轴限位器松开,从而让主轴有充分的活动量;松开一点限位器能上下活动一点即可;

11)安装主齿轮,齿轮控和主轴孔对上,正常配置是插入 铁销,而我改成了螺丝,所以我的拆卸更方便些;

12)接下来安装主轴限位器的方法和尾桨相同,由于这次安装时忘记此时安装限位器,所以文字说明:

拇指按住主齿轮中心部位,食指中指分别用指甲扣住限位器的两端,然后3指用力捏紧(当然不用太过用力),然后拧紧限位器螺丝即可;

 

13)安装起落架,建议安装顺序,先安装4根螺丝把起落架固定在机身上;

14)接下来安装起落架的支架,这里要注意,要让支架螺丝孔和平衡翼螺丝孔的位置大致相同,如图对比

出现此图情况,左手抓住尾管,右手缓慢窜动平衡翼,使之达到大致相同的位置;

这里注意是有相应原因的的,如上图所示,如果固定后,支架会把尾管整体慢慢向外推,由于机飞工作在高速震动和持续震动之中,这点小问题很容易就会让尾管向外移动;

之前我们已经确定好尾管位置和尾轴位置,如果此时尾管向外窜动,那么主轴会不够长,也就是会慢慢拔齿轮,结果是震动或者撞击或者自然而然的尾桨那侧的尾轴齿轮中的传轴抽出,机在飞行时瞬间无法锁尾,结果一般都是炸机,所以这里要注意;

还有一点,这里的螺丝不要使用过长,如果使用过长螺丝会挤压到尾管,增加尾管内传轴的转动阻力,影响机体性能和动力输出,同时也会增加扫齿几率和齿轮工作负担;

 

完结以上之后,恭喜你,大功告成,这里在加一些,小技巧;

直机的转动部件,例如:舵机齿轮、尾传动轴、尾桨轴、主轴、舵机摇臂与连杆相连的地方、个个轴承、摩擦部件,建议上一些相关的航模润滑膏,具体我手上还没有,有时间购一些开始使用;

在建议一些上螺丝胶的位置,首先必不可少的就是 主浆桨夹螺丝、机主架、竖尾翼、尾桨夹,虽然这是小机不是必须得上,不过我个人还是准备了螺丝胶,希望大家好好的爱护自己的爱机;

 

感谢大家看我唠叨完,在这里祝大家一直爽飞!

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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