外圆磨削过程稳定性预测研究

磨削过程中容易出现颤振现象,对磨削质量造成严重的影响。以轴承内套的外圆磨削为研究对象,以控制外圆磨削过程中的颤振为研究目的。首先建立了该外圆磨削系统的动力学模型,并对极限磨削深度进行了求解。然后在模态测试的基础上得到了进行稳定性预测所需的参数,并在此基础上绘制了该磨削系统的稳定性极限图。通过磨削实验,证明实验数据与稳定性极限图的预测数据相符,说明该极限图能够为实际生产中磨削工艺参数的选取提供有效指导。

磨削过程中极限临界磨削深度探究

基于磨削颤振系统的动力学模型,推算出了极限临界磨削深度的计算公式。并应用该公式对外圆切入磨实例进行计算,得到其极限临界磨削深度。最后在高精密磨床上进行验证实验,证明计算结果与实验结果一致,说明该计算方法正确,在实际应用中能起到有效的作用。

基于ANSYS Workbench的电主轴系统静态特性分析

为校核高速电主轴系统的静刚度,运用有限元分析软件ANSYS Workbench对高速数控机床的电主轴系统进行了静态特性分析。本文用弹性支承模拟主轴轴承,并对模型进行合理简化以及边界条件处理,建立了主轴系统的三维有限元模型,经过分析计算获得了电主轴的静态变形和静刚度。分析结果表明:电主轴系统的静刚度能够达到设计要求;该有限元建模方法准确有效,该分析方法同样能够应用到机床的其他关键部件的静动态分析中。

切削稳定域仿真数据库研究

切削过程的稳定性直接影响到切削效率以及加工质量。鉴于稳定域仿真在切削过程中的重要作用,对基于稳定域仿真的切削数据库进行了研究。首先对切削数据库进行了需求分析,得出数据流图。然后在需求分析的基础上建立了切削数据库的概念模型,并将概念模型转化为关系模型。最后通过实例说明了切削数据库系统的工程应用方法。该数据库充分考虑到切削过程中的稳定性影响因素,并注重切削稳定性优化,能够为切削加工提供可靠的参数选取依据。

基于注意力机制的CNN-LSTM短期股票价格预测

根据股价存在的高频性、长记忆性及不确定性,文章给出了基于注意力机制的卷积神经网络一长短期记忆网络股票价格序列预测方法。首先使用CNN来对数据序列进行卷积操作,以提取其特征分量。然后,利用长短期记忆网络(LSTM)对所抽取出的特征分量做序列预测。最终,注意力模块通过神经网络来自动化拟合权重分配,并对LSTM各个时间节点的隐含层输出向量与对应的权重相乘并求和,为重要的特征分量赋予更大的权重,以此作为模型最终的特征表达。

五轴数控加工中心切削稳定性研究综述

五轴数控加工中心的切削稳定性是影响其切削效率的重要因素。在阐述切削稳定性预测过程的基础上,对国内外学者在切削稳定性分析方面的研究成果进行了综合介绍。重点论述了切削力的建模方法以及切削力系数辨识方法,并对切削稳定性仿真方法进行了归纳。分析了在切削稳定性分析研究方面存在的不足,并提出今后稳定性分析的发展方向。