矿用无线采集仪外壳双色注塑模具设计

在分析某矿用无线采集仪外壳工艺性能的基础上,采用分体式结构和一模两腔布局,设计了一副定模滑块抽芯的三板式双色模具。为实现此产品的先后两次注射成型,设计了两组不同结构的型腔和两组相同结构的型芯;针对该产品部分外表面位于动模型腔的设计难题,采用定模抽芯的方法将前壳类圆锥外表面的下半部分转为定模型腔成型,设计了定模“弯销+滑块”抽芯结构;针对前壳的型芯较高且根部存在窄缝的情况,将此型芯设计成镶件,节省了高价材料且便于加工。两次注射成型的浇注系统均采用单一点浇口进料的点浇口浇注系统,并利用软件Moldflow2021分析确定了合适浇口的位置,验证了浇注系统设计的合理性,进而可减少修模次数。针对该产品内螺纹倒扣的设计难点,将螺纹型芯设计成活动镶件,即在定模滑块和螺纹型芯内部加工带凸起的六方通孔,用销钉将带凹槽的六方轴固定于滑块,螺纹型芯可通过六方孔套入或抽出六方轴,由此简化了模具结构。该模具已投入生产,其运行顺畅、平稳,生产的双色产品质量良好。

融合全局特征的时空网络兴趣点推荐算法

随着基于位置社交网络的迅速发展,兴趣点序列推荐逐渐成为近年来研究热点之一。针对现有推荐方法忽略签到数据中的全局信息,未充分考虑序列签到数据之间的时空间隔问题,提出一种融合全局特征的时空网络兴趣点推荐算法。该方法利用关系图神经网络获取签到数据异构网络图的全局特征,将时空门控融入传统门控结构中,融合全局特征对用户移动行为进行建模,再引入自注意力机制学习用户偏好向量表示。在两个真实数据集上进行实验比较与分析,实验结果表明所提方法推荐性能优于同类算法,验证了算法的有效性。

融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法

现有的大多数兴趣点(point of interest,POI)推荐系统由于忽略了用户签到序列中的顺序行为模式,以及用户的个性化偏好对于POI推荐的影响,导致POI推荐系统性能较低,推荐结果不可靠,进而影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种融合时序门控图神经网络的兴趣点推荐方法。运用时序门控图神经网络(temporal gated graph neural network,TGGNN)学习POI embedding;采用注意力机制捕获用户的长期偏好;通过注意力机制融合用户的最新偏好和实时偏好,进而捕获用户的短期偏好。通过自适应的方式结合用户的长期和短期偏好,计算候选POI的推荐得分,并根据得分为用户进行POI推荐。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在召回率和平均倒数排名这两项指标上均有较为明显的提升,因此可以取得很好的推荐效果,具有良好的应用前景。

一种铝合金壳体压铸模具设计

通过对壳体零件的结构和成形性分析,重点对模具设计的主要环节进行了详细的分析与研究;分析设计了模具的分型面位置、浇注和排溢系统的结构以及推出机构,采用在侧面厚壁处多点浇口的结构形式;对模具的型芯、型腔做了具体的结构设计,采用型腔在定模、型芯在动模的普通两板式结构形式;并且型芯和型腔部分制作成活动镶件,便于修理、更换,模具结构简单、实用,完全满足模具的设计要求。

融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型

习题知识点标注是构建结构化题库和实现个性化学习的关键任务。对于数学习题,由于其存在公式化、表达精炼化等特殊性,现有的标注模型无法很好地捕获关键信息,进而难以深入理解文本中蕴含的深层语义。此外,结合领域知识的知识点标注模型普遍存在引入的知识不够关键、融合的方式过于直接的问题,缺乏对信息的有效筛选,从而导致在特征融合时产生大量噪声,干扰模型最终的标注结果。为此,该文提出了一种融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型MKA Gated。该模型首先利用预训练模型对原始习题和两种细化的学科知识文本进行初步的语义编码表示,然后利用注意力机制实现习题与两种学科知识的信息交互以获取两种学科知识的深层语义表征,最后通过门控机制连续地、隐式地融合两种深层语义表征的平均池化表示以保留原始习题表示中有利于最终分类的语义特征。模型在自建的初中数学习题知识点标注数据集上测试的三种指标micro-F_(1)、macro-F_(1)、weighted-F_(1)相较于基准模型分别提升了1.99%、2.99%、2.12%,实验结果表明,该文所提方法能有效提升数学习题知识点的标注。

约束并行自适应代理模型优化算法及在弧形闸门优化设计中的应用

针对并行仿真技术下复杂大型工程结构的优化设计问题,将自适应代理模型优化和计算机并行计算技术相结合,提出一种基于约束并行自适应采样的代理模型优化算法。算法的采样方法由局部最小模型预测单加点策略和全局双目标约束多加点策略构成,通过构造约束期望提高函数和样本空间稀疏度函数对样本点进行筛选,使所获得的新样本点兼顾搜索目标函数局部最优区域和开发全局可行边界。通过对比分析测试算例与已有算法表明,该算法具有更好的优化效率、优化精度和稳定性。最后将算法运用于大型钢结构弧形闸门结构的多参数优化,分别采用3种自适应代理模型优化算法与基于静态代理模型的遗传算法进行求解,验证了所提算法的优越性。

汽车头枕罩盖斜导柱滑块抽芯注塑模具设计

汽车头枕罩盖需要具备较好的耐磨性、绝缘性,同时产品应具有较好的化学稳定性。因此选取的材料为PC+ABS材料。这种材料是将聚碳酸酯与ABS物料混合加工的一种物料,整体性能较好,被广泛应用于汽车部件和电器零部件。本文设计了一种汽车头枕罩盖注塑模具,主要对模具的浇注系统、脱模机构以及成型零件进行设计。由于这种零件尺寸较大,因此模具分型面设计在最大截面位置,拟采取一模一腔的生成方式,同时为确保进料平衡的要求,设计四点进浇的结构。设计整体形式的凸模与凹模。产品的脱模推出部分,采取顶针推出的形式,以及设计斜导柱滑块抽芯的方式,对产品的侧边孔进行侧向成型。模具结构合理,为类似塑件模具的研发提供了良好的借鉴。

基于FPGA误差可控的浮点运算加速器研究

浮点运算是高性能计算(HPC)领域的基础运算。在大数据与云计算的背景下,高性能计算平台需要处理的数据量与日俱增,而且浮点数的舍入误差在大规模、长时程的运算中会产生累积,因此,在提升浮点运算性能的同时保证计算结果的可靠性非常重要。利用现场可编程门阵列(FPGA)可编程、低功耗、灵活性强的特点,针对含复杂单项运算的浮点多项式设计一种浮点运算加速器。基于无误差变换的思想,通过计算得出舍入误差值,将其补偿到浮点数值上,从而实现误差可控。采用异步并行的方式实现运算加速,并通过构建CPU-FPGA平台最大化地利用计算资源,保证计算任务执行的高效性。数据测试结果表明:在不限制对称性下的数值相对论模拟运算中,该加速器在200 MHz的主频下可达到91.85 MFLOPs的峰值性能;与Intel i76700K CPU运行最大线程数的性能相比,该加速器实现了50.54的加速比,并在该条件下获得了平均53.6%的精确结果百分比以及更低的相对误差,表明其具备较高的可靠性。

小样本下基于CNN-GRU网络的弹丸落点预测

为充分挖掘弹丸径向速度在时空上的规律,提高弹丸落点预测精度,提出了一种基于卷积神经网络结合门控循环单元的弹丸落点预测方法。分别利用卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)网络对弹丸的径向速度在时间和空间上的强相关性特征进行提取,学习弹丸高度复杂的非线性飞行轨迹,构建弹丸落点预测模型。通过某型炮弹径向速度数据作为训练集和测试集进行弹丸落点预测,并与MLP、LSTM和CNN-LSTM时序预测方法进行比较。实验结果表明,CNN-GRU预测模型能够有效提取径向速度序列中的时空间信息,学习出弹丸相对雷达的位置,相比其他模型具有预测精度高、收敛速度快且稳定性好的优势。

浅析鬼门十三针

十三鬼穴是古代医家总结出用于医治精神情志类疾患的经验效穴,这些穴位是临床中治疗癫狂痫等精神疾病的常用处方,即现代医学中所说的抑郁症、精神分裂症、强迫症等。针刺鬼门十三穴可疏通经络、协调阴阳、调和气血,起到“阴平阳秘,精神乃治”的作用。临床中应用鬼门十三针的疗效颇佳,但对于此针法的系统性总结较少。作者通过阐述鬼门十三针的起源发展、组穴内涵及临床应用等方面,探究其治疗精神疾病的神奇之处,提供更好的临床指导。临床中可将鬼门十三针与其他疗法相结合运用,为今后的医学事业做出卓越的贡献。

Curve25519点乘算法的高效FPGA实现

为了提高X25519密钥交换算法的运算效率,文章基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)提出一种高效的曲线Curve25519的点乘设计方案。首先在底层的有限域计算上,针对模约减计算次数多的问题,提出一种基于冗余数的模运算单元,减少了约减次数;同时,所提出的结构可以减少点乘中常系数乘法的运算周期,从而优化了点乘运算通路,提高了并行度,最终减少了运算时间。该文在Xilinx XC7Z020 FPGA上实现了该点乘设计方案,完成一次点乘需要125μs。研究结果表明,与现有的设计相比,所提出的方案具有较低的面积时间积,达到了面积和性能的平衡。

基于多图超分辨率重建的精细导星仪星点质心定位精度提升方法

精细导星仪的星点质心定位精度决定了空间天文望远镜的视轴姿态解算精度,为了提升精细导星仪的星点质心定位精度,提出了一种基于深度小波循环神经网络的星图超分辨率重建方法。首先,借助微扫描技术获取亚像素错位低分辨率星图序列,采用小波编码器提取低分辨率星图的小波域特征,通过小波系数约束低分辨率星图的噪声,并将亚像素错位星图序列配准过程融入到网络学习中。其次,利用卷积门循环神经单元对所提取的多星图序列特征进行融合。最后,使用逆小波解码器对多特征融合模块输出的小波域特征进行解码,从而实现基于低分辨率星图序列的去噪与超分辨率重建。实验结果表明,分别采用平方加权质心法求取原始星图和超分辨率重建后星图中的各星点的质心位置,相比于前者,后者的各星点平均质心定位精度和稳定度在X方向分别提升了64.76%和19.15%,在Y方向分别提升了75.35%和26.14%。

一种新型卧倒式坞门用铰点与止水装置设计

为有效提高坞门开闭效率,延长其使用寿命,对基于传统卧倒式坞门的铰点与止水装置进行优化设计,并在此基础上设计一种新型的卧倒式坞门用铰点与止水装置。研究表明:新型的卧倒式坞门铰点及止水装置设计安装可靠、使用方便、开闭及拆装简便,止水效果显著。研究成果可为卧倒式坞门设计提供一定参考。

青年闸启闭机房除险加固工程施工监理方案分析

青年闸位于淮南市潘集区高皇境内,工程主要任务为防洪、排涝。青年闸启闭机房除险加固工程包括拆除老闸启闭机房及启闭平台、抬高启闭平台、新建启闭机房。只有在工程施工过程中制定科学、合理的监理规划及方案,才能保证该工程的施工质量。基于此,以青年闸启闭机房除险加固工程为例,研究了该工程的施工监理机构、监理工作方法、监理制度等内容,同时分析了监理阶段划分、进度控制、质量控制、投资控制、安全监督等监理要点,力求保障工程施工质量,为工程施工建设提供参考依据。

改进PU-GAN的点云上采样网络

针对点云分类问题,提出一种改进点云上采样网络,从低密度点云生成密集点云,提高点云分类准确率。针对点云上采样网络PU-GAN细节表示能力不足的问题,在生成器网络中引入Transformer模块,整合提取的特征信息;在特征扩张模块加入门控循环单元和分层上采样单元,重构细粒度特征;以PU-GAN数据集进行训练,构建闽南古建筑数据集作为测试。实验结果表明,改进后网络的上采样效果获得了提升,具有良好的鲁棒性。通过对ModelNet40数据集进行上采样,在PointNet上进行分类实验,验证了该网络对分类准确率的提升。

多点潜伏式浇口LCD面壳注塑模具设计

分析了LCD面壳塑件的工艺特点,介绍了该塑件注射模结构设计和工作过程。针对该塑件外表面不能留有浇口痕迹的问题,通过将潜伏式浇口设置在顶针上并从顶针进料的方式,合理确定了浇口数量和位置;为防止浇注系统凝料在开模时拉伤塑件,创新性地在A板和定模仁之间设置一点浇口,并通过尼龙塞、弹簧、限位拉杆、限位螺钉等零件组成的分型和定距装置,实现了定模侧浇注系统凝料的自动脱模;塑件内部的多个扣位,通过设置8组不同倾斜角度和尺寸的斜顶机构成型;脱模系统采用了斜顶、司筒、扁顶针、圆形顶针联合顶出,并设置了弹簧先行复位机构,保证了斜顶复位时的安全。

基于CAE技术的后壳体点浇口热流道模具设计

以后壳体塑件为例,详细阐述了基于CAE的点浇口热流道注塑模设计方法,分析了塑件的注塑成型工艺,对塑件的分型面、热流道浇注系统、顶出复位系统、冷却系统作了详细分析与介绍,阐述了模具的整体结构及工作过程。实际生产表明,设计的采用热流道注塑模能简化模具结构,减少废料的产生,从而缩短塑件注塑生产周期,提高生产效率,可为同类热流道模具的设计提供借鉴。

自动脱螺纹注塑模设计

给出了链轮传动自动脱螺纹注塑模结构。该模具采用热流道针阀式点浇口进料 ,无流道废料 ;通过链条传动使螺纹型芯转动 ,同时利用端面止转 ,实现自动脱螺纹 ;在动、定模型腔及螺纹型芯上分别设置三套冷却系统 ,使模具充分冷却。模具结构紧凑、工作可靠、操作方便、运转平稳、冷却效果好、劳动强度低、生产效率高 ,生产的塑料件精度高。

双联圆柱直齿轮注塑模具设计

针对聚甲醛(POM)塑料双联圆柱直齿轮的精度和外观质量要求,通过对塑料件结构和成型工艺特性分析,设计出了一套注塑模具。型腔、型芯采用组合式结构,设计了型芯安装定位杆以保证嵌件在型腔中的位置。模具采用点浇口浇注形式,推出机构采用推管推出。并对注射成型工艺参数进行优化,该模具可以实现自动化生产,提高产量。

温控器面壳注塑模具设计

在分析温控器面壳工艺性能的基础上,设计了一套一模一腔的四面滑块抽芯三板式模具。详细介绍了模具主要结构设计,包括分型面、浇注系统、成型零件、抽芯、顶出与冷却系统的设计,绘制了模具结构图,阐述了模具工作过程。该模具采用了一模一腔布局,定模仁采用整体式,动模仁采用组合式,由型芯、小型芯杆、四面滑块、斜顶及推管组成,便于加工与维修;浇注系统采用主流道、分流道与单一点浇口的中心共线的设计,流道最短、无弯折,利于填充;顶出机构采用了斜顶、顶杆和顶管组成的复合结构,其先复位功能由复位开关、连接柱和注塑机控制;针对动模仁的型腔存有较深狭缝和四面倒扣的设计难点,设计了四面滑块外抽芯机构,由4个滑块复位围成的型腔来成型塑件侧壁的外表面及倒扣,巧妙地将模具动、定模的配合面沿Z向适当偏移分型面,斜导柱置于滑块尾部,使楔紧块由定模板挖槽形成。实践证明,该模具结构先进合理、运行平稳,批量生产的塑件质量良好,对同类塑件的模具设计具有参考价值。