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题名分流叶轮五轴数控加工仿真优化
被引量:5
- 1
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作者
汪超台
沈道京
白昌文
何汶峰
蔡行语
幸晋渝
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机构
成都理工大学工程技术学院
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出处
《工具技术》
2020年第11期70-73,74,共5页
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基金
四川省教育厅教改项目(JG2018-931)
乐山市科技局重点研究项目(19GZD031)。
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文摘
目前,分流叶轮的整体加工技术仍处在发展和创新阶段,其加工难点在于叶片曲面造型过于复杂以及在现有加工技术下难以保证加工效率和精度。分流叶轮的数控加工技术已用于实际生产,但仍存在很多缺陷。本文利用UGNX软件获得参数化模型及NC程序,利用VERICUT进行模拟仿真和优化程序,并运用五轴联动设备加工叶轮,克服了常规工艺的加工难点,实现了分流叶轮的高效率和高精度加工。
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关键词
整体叶轮
三维建模
五轴仿真
数控加工
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Keywords
integral impeller
3D modeling
five-axis simulation
numerical control machining
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分类号
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于BP神经网络算法的柔性制造系统故障诊断
被引量:5
- 2
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作者
汪超台
黄秋刚
蔡行语
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机构
成都理工大学工程技术学院
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出处
《工具技术》
2020年第5期71-74,共4页
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基金
四川省教育厅科学技术项目(17ZA0046)
院级基金资助项目(C122018016)。
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文摘
在分析和研究人工神经网络的前提下,将BP神经网络作为故障诊断的技术指导,以本校柔性制造系统中的电源管理模块故障诊断为实例,构建其智能诊断系统。通过3层BP神经网络,将输入端传感器收集到的特征量经中间层信息处理和输出层的进一步处理,使其达到网络性能目标,最终得到诊断数据。比较诊断数据与标准故障集的类型,获得准确的结果。结果表明:利用BP神经网络可以构建一个智能诊断系统,实现故障准确快速自动识别。
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关键词
柔性制造系统
故障诊断
模式识别
神经网络
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Keywords
flexible manufacturing system
fault diagnosis
pattern recognition
neural network
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分类号
TG68
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名改进的CPN神经网络算法在流水线故障诊断中的应用
被引量:1
- 3
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作者
宋丽丽
蔡行语
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机构
成都理工大学工程技术学院
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出处
《自动化技术与应用》
2020年第12期16-19,33,共5页
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基金
乐山市科技局重点研究项目(编号19GZD051)
院级基金(编号C122018003)。
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文摘
针对流水线故障问题,通过随机抽取流水线元器件系统故障参数,引入对象传播网络(CPN),并在此基础上改进,改进神经网络加入了再处理机制,为验证改进后CPN神经网络的性能,以本校流水线故障为实验依据进行训练。其实验得出,改进后的CPN算法不仅训练速度快时间短,对数据处理还更加稳定,对于故障诊断具有较好实用性。
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关键词
流水线
模式识别
神经网络
故障诊断
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Keywords
assembly line
pattern recognition
neural network
fault diagnosis
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG68
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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