基于切削力测量的细长轴加工误差在线补偿

为获得一种效果稳定且操作简单的细长轴车削方法,分析了细长轴尺寸误差与切削力之间的定量关系;以实测切削力信号作为尺寸误差的判断标准,据此实时地修正背吃刀量以实现细长轴加工误差的在线补偿;试验结果表明该方法可显著提高细长轴的尺寸精度。

基于排队论的多层拦截巡航导弹效率分析

用排队论方法解决混合多层部署拦截巡航导弹效率问题。以3层部署为例,进行一定的假设,应用排队系统理论,建立了3层防空导弹武器拦截巡航导弹的效率模型。首先分别对每层防空导弹的拦截效率进行分析计算,综合后得出3层部署总的拦截效率,并计算出来袭巡航导弹的突防概率;最后给出算例,验证了模型的实用性与可行性。该方法既可以计算出给定部署方案的拦截效率,也可进行反推,得出给定拦截效率下的部署方案,具有很大的适用性,能够为作战部署计划的制定和实施提供参考依据,为指挥员提供相关的辅助决策信息。

基于模糊综合评判的防空武器系统作战能力评估

为了对防空武器系统作战能力进行评估,结合系统本身性能特点,应用层次分析法确定指标权重,运用模糊理论建立防空武器系统的作战能力的评估模型,并通过实例分析了该方法的可行性.当评估时考虑的因素较多,且大多数因素无法用固定的数学模型描述时,此方法具有很好的适用性.

地方高校《机械工程测试技术》课程的改革

从地方高校培养具有创新能力应用型人才的目标出发,首先分析了机械工程测试技术的课程特点;然后从教学内容、教学方法、实验环节三个方面提出了该课程教学模式的改革思路。重点阐述了如何将虚拟仪器等全新的测试概念、测试方法与传统的基础知识之间进行有机结合。

用误差补偿法提高细长轴车削加工精度的试验研究

由于难以对细长轴车削加工误差进行准确的定量分析并采取有效措施进行控制,因此细长轴的车削加工一直以来就是困扰人们的工艺难题。为此,首先通过理论与试验相结合的方法确定细长轴车削尺寸误差的大小,然后采取误差补偿的措施对其进行抑制。切削试验结果表明,该方法可在不改变机床精度的前提下显著提高细长轴的加工精度。

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术。该方法将二又树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。

基于进化神经网络的磨削粗糙度预测模型

针对外圆磨削中表面粗糙度的影响因素多、监测困难的问题,构建了表面粗糙度预测模型的开放式实验系统,在分析反向传播神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值等缺点的基础上,提出遗传算法与反向传播神经网络结合的表面粗糙度预测模型,利用遗传算法的全局搜索能力对反向传播神经网络的初始权值和阈值进行优化,详细说明了遗传算法和反向传播网络各参数的确定方法,并对比了相同网络结构下的反向传播预测模型和遗传算法-反向传播模型的预测性能。根据隐层节点计算经验公式,建立了四种基于遗传算法-反向传播网络结构的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型,通过对四种模型样本的预测精度检验,最终确定一种最优的预测模型结构。试验证明,遗传算法和反向传播网络的结合可以提高表面粗糙度预测模型的收敛速度和预测精度,满足智能磨削对表面粗糙度预测高效性、准确性的需求。

基于神经网络的高速硬车削切削力预测研究

采用PCBN刀具进行高速硬车削AISI P20淬硬钢的切削试验,并通过方差分析研究切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径对切削力的影响。基于获得的试验数据,应用人工神经网络方法建立高速硬车削P20淬硬钢时的切削力预测模型。试验与仿真分析显示,切削力随进给量、切削深度和刀尖圆弧半径的增加而增大,而不同切削速度下的切削力值几乎保持不变;同时,切削深度对切削力的影响最为显著,其次为进给量,再次为刀尖圆弧半径,而切削速度的影响则非常微弱。

加跟刀架的细长轴车削加工尺寸误差的仿真

为探索跟刀架的作用机理,开发了一个联合模型用以仿真细长轴车削尺寸误差的形成过程。该模型由3部分组成:切削力统计模型、工件变形模型及尺寸误差的几何分析。值得注意的是,切削力与实际切削深度间存在耦合效应,因此切削力不能直接求得,这里采用二分法进行迭代运算来解决此问题。最后,通过一系列试验对仿真模型进行验证,结果表明仿真值与实测值比较一致。由仿真结果可知,跟刀架刚度对细长轴中部尺寸误差的影响最显著,而降低这个部位的尺寸误差也是细长轴车削的难点所在,因此,改进跟刀架结构是提高尺寸精度的有效途径。本文的主要贡献是在建立跟刀架的力学模型的基础上分析了影响细长轴车削尺寸误差的主要因素。

结构参数对双螺杆挤压机系统特性影响的研究

本文以螺杆长径比 ,螺杆压缩段长径比 ,模口直径作为实验因素 ,以双螺杆挤压机的功率消耗为目标函数 ,通过实验研究了结构参数对双螺杆挤压机系统特性的影响。利用三维曲面图和等高线图分析各因素对目标函数的影响 ,得出各因素的最佳取值范围 。

淬硬钢高速硬车削表面粗糙度的试验研究

采用PCBN刀具进行高速硬车削AISI P20淬硬钢的切削试验,并通过正交试验分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,采用数值仿真的方法分析切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。结果表明,增大切削速度和刀尖圆弧半径可有效降低表面粗糙度,而当进给量增大时,表面粗糙度显著增加;同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,切削速度也有较大影响,而切削深度的影响则非常微弱。

磨削加工质量与生产效率的综合优化研究

针对目前存在的磨削优化研究成果偏重于加工质量,而无法兼顾加工效率的不足,对磨削加工质量与生产效率的综合优化策略进行了研究,对外圆磨削的主要目标及影响因素进行了归纳,以常规工艺参数及零件技术要求为约束条件,将外圆磨削表面粗糙度模型与材料去除率模型有机结合后形成综合目标函数,提出了外圆磨削加工的非线性优化模型。以正交设计法的磨削试验数据为基础,通过序列二次规划算法对模型加以训练,预测出最优磨削用量,在给定的磨削条件下,获得最优磨削用量为:磨削深度ap=0.011 mm,工件线速度vw=30 m/min,纵向进给量f=20 mm/r。最后,通过随机选取的工艺参数对模型进行了试验验证,试验结果表明,模型最大预测误差不超过16%,预测结果可为实际工艺规程编制中选择最优工艺参数提供参考。

GCr15轴承钢比磨削力建模

比磨削力不受砂轮宽度或工件宽度的影响,在磨削力研究中具有普适性。为精确预测磨削力,采用中心组合试验设计,以非线性模型线性化后的线性编码为原则,结合工艺手册中磨削参数的常用取值范围(磨削深度a_(p)=10~30μm,磨削速度v_(s)=20~30 m/s,进给速度v_(w)=6~15 m/min),对磨削参数进行非线性编码,通过最小二乘法建立GCr15轴承钢平面磨削时比磨削力的统计模型。试验表明,该模型的平均预测精度达到88%。

高校利用自主开发设备创新实验教学的探索

针对工科专业在实验教学中普遍存在的实验设备相对滞后、实验以验证性为主、实验内容的设计学生参与较少及实验的创新性不足等一系列问题,结合教师的科研项目,将自主开发的磁性材料计算机视觉检测系统用于学生的实验教学;让学生自主选择产品,制定方案并实施,以培养学生的实践、创新能力。此做法对弥补实验设备不足,提高实验室建设水平,拓宽学生视野,激发学生的学习积极性与主动性,培养创新人才,都具有重要意义。

基于计算机视觉的径向跳动公差检测实验平台开发

针对“互换性与测量技术”课程实验设备不足、理论教学缺少实验辅助以及径向跳动公差教学中存在学生不易理解的问题,设计了基于计算机视觉技术的径向跳动公差测量实验平台。首先,通过中值滤波对工件源图像进行去噪处理;其次,采用Roberts算子提取边缘,得到工件母线定位精确的连续边缘特征;再次,开发测量程序系统,检测工件的径向尺寸变化,实现径向跳动公差测量;最后,以图形方式展示测量结果,使学生容易掌握领会。这种集探索、开发于一体的教学模式,对学生创新思维的启发和综合素质的培养有着积极的作用。实践表明:该实验平台检测结果直观、速度快、界面友好、操作容易,是理论教学的有效支撑,不仅适合学生实验,还可用于实际生产。

基于FAHP和改进排列法的地空导弹战术行动方案评价研究

地空导弹战术行动方案的评价与选优属于多属性决策问题。为了更好地评定地空导弹战术行动方案,利用FAHP和改进排列法对各方案进行了综合评价选优,为制定作战行动方案提供了科学依据。最后给出了具体算例,验证了该方法的可行性。

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。

改进灰色关联分析在导弹对抗预警雷达效能评估中的应用

攻防对抗技术的发展,不确定性因素日益增强,导弹对抗预警雷达的效能评估问题也日益复杂.借助实数、区间数、三角模糊数间的距离,利用偏差函数建立对抗效能评估模型.利用灰色关联理论,提出了基于从属度的方案排序法.此方法较好地解决这类混合型不确定多属性决策问题,从而拓展了解决这种问题的思路.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.

内螺纹图像识别技术研究

针对生产中内螺纹难以快速自动检测问题,提出了一种基于计算机视觉技术的内螺纹非接触式自动检测方法。采用数学形态学处理二值化后的内螺纹图像,消除了内螺纹小径圆弧边缘缺口、裂缝及破洞等缺陷;然后应用最小二乘圆拟合方法检测内螺纹小径圆弧,得到精确的小径半径尺寸,以内螺纹小径的半径尺寸差异为判别条件,开发自动检测系统,实现内螺纹的准确识别。实验结果表明,该系统检测精度高、正确率高、速度快,能满足内螺纹生产自动检测的要求。

外圆磨削表面粗糙度的智能控制

针对外圆磨削表面粗糙度难以控制这一工艺难题,结合自适应模糊推理系统,提出了磨削过程的智能控制。在表面粗糙度预测模型基础上,以纵向进给速度为直接调整变量,以工件表面轮廓算术平均偏差为最终控制目标,通过智能化调整纵向进给速度实现对表面粗糙度的自适应模糊控制,建立了磨削加工粗糙度的模糊控制器。磨削实验结果表明,实测的粗糙度以较高精度在目标值周围变动,该模型能够满足对表面粗糙度控制的要求。