压铸模型腔曲面铣削表面粗糙度GA-ELM预测

应用球头铣刀对压铸模具型腔曲面铣削精加工前,通过预测其表面粗糙度,可以辅助工艺人员合理配置铣削工艺参数组合。依托GA算法强大的全局寻优能力,优化ELM固有缺陷,建立遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型,并应用该模型预测压铸模型腔曲面铣削精加工表面粗糙度。训练本模型需要选定输入参数及输出参数,选定输出参数为表面粗糙度,输入参数选定为与之相关的铣削工艺参数,通过可变轴精加工铣削实验获得训练集和测试集数据样本,并将本模型预测结果与其他模型对比,对比模型选择未优化的ELM模型及GA-BP模型,对比结果验证了本模型的优越性。最后,再次通过可变轴精加工铣削实验验证本模型预测结果的可靠性,并基于MatLab环境开发可视化的表面粗糙度预测系统。结果表明:本模型相比ELM模型及GA-BP模型,在铣削精加工表面粗糙度预测方面,预测精度及效率优势明显。

区域金融生态恢复力研究

文章从自然生态系统的恢复力研究为切入点,提出了金融生态恢复力,并构建了评价指标体系。通过对其影响因素的分析,选取一定数据,对区域金融生态恢复力进行了实证分析。

过压保护器金线偏移分析及成型工艺参数优化方法研究

针对过压保护器在塑封成型过程中的金线偏移现象,分析了金线偏移产生的原因,设计了合理的注塑方案,以金线偏移量最小为标准,运用Moldflow软件的微芯片封装模块对其进行工艺参数的数值模拟,结合正交试验选取最优工艺参数组合,得到最小金线偏移量,并通过高倍X射线透视装置进行生产验证。生产验证表明:通过正交实验优化后得出的金线偏移量0.0400 mm,与该优化工艺参数组合下的实际产品最小金线偏移量结果一致,降低了过压保护器的金线偏移量,提升了产品质量。

模具型腔Bezier曲面精加工刀具直径自动获取方法研究

文章对一种面向压铸模具型腔Bezier曲面的可变轴铣精加工刀具直径自动获取的方法进行了研究。通过特征识别方法快速识别压铸模具型腔中Bezier曲面,根据曲面上点的曲率半径进行分区,运用曲率分析选择法,建立精加工刀具直径选择的推理规则模型,完成Bezier曲面精加工刀具直径的自动获取,实现多刀具组合加工Bezier曲面。结果表明:通过研究方法获取的精加工刀具直径参数,简单科学高效,同时验证了运用该方法的曲面铣削精加工的精度要优于传统刀具直径选择曲面的精度。

金融生态恢复力的评价研究

随着对金融生态研究的逐渐深入,人们开始从不同的角度对其进行研究。金融生态既然是一个仿生概念,那么,它也应该具有自然生态系统的一些性质。本文从自然生态系统的恢复力研究为切入点,提出了金融生态恢复力,并构建了评价指标体系。

铆接工具夹紧套筒的有限元分析及辅助设计

采用ANSYS有限元分析软件,对夹紧套筒进行了应力计算,以确定夹紧套筒的结构形式。在相同的载荷作用下,在承载的锥面外端增加直筒段结构可以有效地减低最大变形量和最大应力值,使应力分布均衡。表明直筒段结构提高了夹紧套筒的刚度和承载能力。

洋知青在这里收获爱情——美国知青大阳在安徽十字铺茶场的故事

茶场来了洋知青1972年4月12日,美国友人阳春、寒早夫妇的儿子阳建平(茶场人都喜欢叫他"大阳")经周恩来总理亲自批准到南京军区安徽生产建设兵团四师十六团一营六连,也就是现在的安徽省十字铺茶场一分场六队插队。四月的江南,春光明媚,桃李杏和漫山杜鹃群芳争艳,相互辉映,美不胜收。当时的十六团,已有大面积的连片茶园两万多亩。除了茶叶,还有蜜桃鲜梨,青松翠竹。阳建平一来到这里,就被这青翠繁茂的景色迷住了。

艰苦创业六十载 丘岗着翠蕴芳华——祝贺安徽十字铺茶场创建六十周年

地处皖南丘陵地区的安徽农垦十字铺茶场始建于1954年,前身为"安徽省宣郎广机械化农场"。全场面积38.95平方公里,常住人口1.2万余人。现有茶园10000亩,其中良种茶园3000亩,农田4500亩,绿化苗木10000亩。2013年茶场拥有固定资产12193万元,实现生产总值19622万元,工农业总产值65216万元。从前的十字铺茅草丛生,罕见人烟。经过六十年的艰苦创业,十字铺茶场旧貌换新颜:万亩茶园蜿蜒起伏,绿色葱茏:万亩绿化苗木生趣盎然,鸟语花香;经都产业园宽敞大道纵横交错。

十字铺茶场庆祝建场六十年

10月18日，安徽农垦十字铺茶场举办场庆系列活动，纪念建场六十周年。在纪念建场60周年座谈会上，皖垦茶业集团、郎溪县、兄弟友邻企业领导和老职工代表、知青代表、十字经开区代表相聚一堂，倾情回顾了十字铺茶场60年发媵历程，高度赞扬了茶场坚持改革发展带来的辉煌陋变，衷心祝福茶场明天更加美好。

基于GA-ELM的铝合金压铸件晶粒尺寸预测

为提高铝合金压铸件晶粒尺寸预测的效率和准确率,应用遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型预测晶粒尺寸。ELM的输入层权值矩阵及隐含层阈值矩阵具有随机性,通过GA算法对ELM的输入层权值矩阵和隐含层阈值矩阵进行优化,建立GA-ELM模型。以晶粒尺寸作为输出参数,相关压铸工艺参数作为输入参数,通过压铸生产实验及金相测量获得相应数据,对GA-ELM模型进行实例分析,并与同样使用遗传算法优化的GA-BP神经网络模型和原始ELM模型预测结果进行对比。最后,通过金相组织测量实验验证GA-ELM模型预测结果的可靠性。结果表明,利用GA-ELM模型预测铝合金压铸件晶粒尺寸具有较高的预测精度及预测效率,与其它算法相比,具有一定的优越性。