曲面综合法弧齿锥齿轮加工参数计算

针对现有弧齿锥齿轮加工参数计算方法,接触点综合纷繁复杂的问题,提出ease-off曲面综合法。从微分几何学出发,给出二阶密切曲面的定义及其构造方法;在二阶精度范围内,密切曲面与原有曲面具有相同的微分几何属性,从而可以替代原有的曲面分析。通过弧齿锥齿轮加工的产成模型,构造大小轮共轭齿面的ease-off差齿面,利用ease-off差齿面的密切曲面完整地拓扑齿面接触区;利用齿面接触区的可控参数综合确定小轮齿面的接触参数,进而通过数值优化方法求解小轮的加工参数。籍助ease-off密切曲面进行了啮合仿真,完整呈现了齿面接触区大小形状、接触路径方向、抛物线失切量等轮齿啮合信息。所提出的方法适宜于数值方法,基于齿面接触区的完整性,实现了齿面啮合性能较好控制。

高减速比准双曲面齿轮设计与切齿试验

高减速比准双曲面齿轮的设计重点在节锥的确定和轮齿几何系数的选取。本文给出了少齿轮数准双曲面齿轮设计的几何限制条件,节锥设计新的收敛条件。以小轮体积最大为目标,通过优化求解的方法,确定了大、小轮的节锥。运用Matlab和UG软件对齿数比为3∶60的准双曲面齿轮进行了三维仿真,最后在GH-35机床上完成了切齿试验,验证了少齿数高减速比准双曲面齿轮在理论和实践上的可行性。

基于紫外光谱法和有监督模式识别技术对氯化钠、氢氧化钠和β-苯乙胺种类的鉴别

β-苯乙胺(PEA)是一种重要的有机合成中间体,在PEA生产过程中,最终的生成物中常常为含有氯化钠(NaCl)、氢氧化钠(NaOH)和PEA三者的混合物。因此,对NaCl,NaOH,PEA和混合物种类进行鉴别,有利于PEA的合成以及定性检测,需建立紫外光谱快速鉴别NaCl,NaOH,PEA和混合物种类的方法。利用紫外光谱法分别测量了NaCl,NaOH,PEA和混合物在190~400 nm范围的吸收光谱。首先,采用偏最小二乘法(PLS)提取紫外光谱的主成分信息,用少数的主成分信息取代原始变量,减少模型的复杂度。用PLS提取NaCl,NaOH和PEA在前三个主成分空间中得分向量值的分布。可知NaCl,NaOH和PEA前三个主成分累计贡献率分别是96.64%,99.44%和99.95%。因此,NaCl、NaOH和PEA的前三个主成分基本包含了大部分的光谱信息。其次,用获得的三个主成分作为输入变量,采用线性判别分析(LDA),Sigmoid SVM,RBF-SVM,RBF-ANN,BP-ANN和人工蜂群(ABC)优化神经网络(ABC-BP-ANN)等模式识别方法对NaCl,NaOH和PEA种类进行判别,获得总的敏感性分别为95.6%,95.6%,95.9%,95.8%,96.9%和99.6%。由于NaCl和NaOH特征吸收峰很相似,主成分得分向量会出现重叠现象,导致NaCl和NaOH的种类鉴别出现误判。通过对比六种分类方法,可知ABC-BP-ANN效果最优,BP-ANN次之,RBF-SVM和RBF-ANN结果相似,但比BP-ANN稍差,LDA和Sigmoid-SVM效果最差。最后,配制7种不同摩尔分数的混合物(混合物摩尔分数是指PEA物质的量占混合物总物质的量百分比),浓度范围为0%mol·L^-1~60%mol·L^-1,然后采用RBF-SVM,BP-ANN和ABC-BP-ANN三种方法对混合物种类进行判别。从敏感性和特异性结果可以得知,ABC-BP-ANN分类效果最好,BP-ANN次之,RBF-SVM分类效果最差,由混合物得到的结果与单组分的结果相一致。结果表明,紫外光谱结合ABC-BP-ANN模式识别方法可以成功区分NaCl,NaOH,PEA和混合物的种类。该方法可作为一种简便、快速、可靠的方法用于NaCl,NaOH,PEA和混合物的种类判别,并为PEA的合成和质量控制提供理论依据和技术支撑。

一种基于频率与回归系数相结合的自举柔性收缩变量选择方法

针对傅里叶变换红外光谱仪获取的谱线数量庞大,直接选用全部谱线进行多元线性回归易导致过拟合、稳定性差、分析周期长等问题,提出了一种基于频率与回归系数相结合的自举柔性收缩变量选择方法。该算法以变量的权重作为选择的依据,在每次迭代过程中,根据变量的回归系数与频率计算变量的权重,通过加权自举采样技术实现对变量的柔性收缩。应用玉米红外光谱集对该方法进行了验证,在玉米油数据集中,其预测均方根误差(RMSEP)与相关系数(R_p)分别为0.020 2和0.976 5,变量数目由原始的700个减少到13个;在玉米蛋白质数据集中,RMSEP与R_p分别为0.027 9和0.996 8,变量数目由原始的700个减少到16个。结果表明,提出的变量选择算法选择的变量少而精,具有实际的应用价值。

变量影响值与集群分析相结合的中红外波长选择方法

烷烃类气体的傅里叶变换红外光谱在中红外区域吸收峰重叠严重,为此,提出了一种基于变量影响值与集群分析相结合(IVPA)的波长选择方法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷五种烷烃类气体红外光谱进行变量选择。该方法以迭代的方式逐步实现对变量的筛选,在每次迭代过程中,将变量划分为样本空间与变量空间。在样本空间中计算变量的影响值,根据变量影响值采用加权自举采样技术将变量划分为精英变量与普通变量;同时在变量空间中,统计每个变量在最优模型中出现的频率;最后利用指数衰减函数剔除普通变量中频率较低的变量,记录每次迭代过程中获取的均方根误差(RMSE)值。选择最小RMSE所对应的子集作为最终选择的变量。利用实测烷烃类光谱数据集来检验该方法的性能,并将该方法与近年来提出的稳定性竞争自适应重加权采样法(SCARS)、变量子集迭代优化(IVSO)变量选择方法所测结果进行了对比。以异丁烷分析结果为例,SCARS,IVSO与IVPA对其它四种气体的最小交叉灵敏度分别为0.67%,0.56%和0.11%;最大交叉灵敏度分别为1.69%,1.49%和1.02%;对异丁烷预测的相对误差分别为1.94%,1.65%和0.51%;上述3种方法选择的特征变量个数分别为52,17和13。结果表明,提出的IVPA方法选择的变量最少,仅为原始光谱数据的0.36%,对其他四种气体的交叉灵敏度最低,对异丁烷的预测最准确。该方法可以应用在吸收重叠的光谱中,能够提高分析模型的预测精度与运行效率。

一种基于变量稳定性与集群分析相结合的近红外波长的选择方法

为了提高分析模型的效率与性能,提出了一种基于变量稳定性与集群分析相结合(VSPA)的波长选择方法。该算法将变量分为样本空间与变量空间,在样本空间里计算变量的稳定性,根据稳定性值,利用加权自举采样技术将变量划分为有用变量与无用变量;在变量空间中,统计每个变量出现的频率,利用指数衰减函数在无用变量中去掉变量频率较低的变量。将算法应用在近红外光谱玉米数据集中来预测玉米中淀粉的含量,其预测集均方根(RMSEP)与相关系数(R_p)分别为0.0409和0.9974,筛选后的特征变量仅为原始光谱数据的2.7%,说明提出的变量选择方法能够提高模型的运算效率与预测能力,是一种有效的变量选择方法。

基于等距Ease-off曲面的轮齿啮合仿真分析

提出了一种基于Ease-off曲面等距变换的轮齿啮合仿真分析方法.利用曲面曲挠参数,给出了2阶密切曲面的定义及其拓扑方法;在2阶微分精度范围内,密切曲面与原曲面贴近,可以代替散曲面做几何解析.利用空间坐标变换,建立了弧齿锥齿轮加工的啮合方程和通用产成模型.基于啮合等距对应原理,求解齿面对应点的离差;利用最小二乘法,拓扑散曲面,构建Ease-off差齿面的2阶密切曲面.基于Ease-off密切曲面参数,利用齿面接触的等距线、渐近方向,解析出齿面接触位形、接触路径、传动误差等啮合性能参数.分析结果表明:一次性构建Ease-off的2阶密切曲面,能够获得轮齿完备的啮合信息,曲面拓扑精度可到达0.1μm;与现行的啮合仿真方法相比易于齿面反求、数值计算,啮合信息的获得也更为便捷.

少齿数大速比准双曲面齿轮的三维仿真与试验

给出了少齿数大速比准双曲面齿轮几何设计的限制条件,据此设计了一对4∶41大速比的准双曲面齿轮。利用成形法大轮包络展成小轮齿面的原理,建立了大小轮的加工坐标系,推导出了大轮、小轮的齿面方程。利用MATLAB和UG软件对所设计的4∶41齿数比准双曲面齿轮齿轮进行了三维仿真。最后进行了切齿实验,验证了所提出的少齿数大速比准双曲面齿轮的可行性。