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基于项目驱动的机械制造工艺学课程改革与实践
被引量:
4
1
作者
周莉
《中国科教创新导刊》
2010年第35期221-221,223,共2页
本文针对《机械制造工艺学》这门课程传统教学模式的弊端,介绍了以项目驱动为导向的课程教学改革,给出了相应的实施方法和步骤,并总结了在实施过程中的经验和体会。
关键词
项目驱动
机械制造工艺学
课程改革
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职称材料
题库系统的开发研究
被引量:
1
2
作者
杨立勤
杨永军
《常州工学院学报》
2006年第1期60-63,共4页
针对作者开发的《计算机应用基础》高等教育2004版题库系统,从理论和实际情况两方面对题库系统的作用、组织和实现进行了分析和论述。
关键词
题库系统
计算机辅助教学
计算机软件
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职称材料
虚拟仪器在切削力实验中的应用研究
被引量:
4
3
作者
周莉
《制造业自动化》
北大核心
2012年第7期58-60,89,共4页
虚拟仪器是一种高性能的模块化硬件,结合相应的软件后能完成高效灵活的测试、测量等。本文介绍了使用虚拟仪器建立切削力实验平台,对机械实验进行的应用研究。该平台可实现切削力的实时采集和测量,采集数据的存储、数据的回放分析及经...
虚拟仪器是一种高性能的模块化硬件,结合相应的软件后能完成高效灵活的测试、测量等。本文介绍了使用虚拟仪器建立切削力实验平台,对机械实验进行的应用研究。该平台可实现切削力的实时采集和测量,采集数据的存储、数据的回放分析及经验公式的创建等功能。实验证明了以虚拟仪器为基础的测量系统是方便、实用而且可靠的,对高等院校的教学和科研都有重要的实用价值。
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关键词
虚拟仪器
切削力实验
LABVIEW
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职称材料
基于PSO优化的小波神经网络在刀具磨损识别中的应用
被引量:
4
4
作者
雷萍
《工具技术》
北大核心
2007年第6期91-94,共4页
刀具状态监控是保证自动化加工顺利进行的重要环节,本文针对切削加工中功率信号的获取,以及反映刀具状态的信号特征抽取的问题,设计了采集功率信号,利用小波包分解的方法抽取反映刀具磨损状态的特征值作为神经网络输入值,采用神经网络...
刀具状态监控是保证自动化加工顺利进行的重要环节,本文针对切削加工中功率信号的获取,以及反映刀具状态的信号特征抽取的问题,设计了采集功率信号,利用小波包分解的方法抽取反映刀具磨损状态的特征值作为神经网络输入值,采用神经网络对特征值进行训练,然后借用粒子群算法(PSO)算法优化神经网络及其结构的方法,获得了结构简单、准确性高、实时性好的神经网络,仿真和试验表明该方法对特征信号反映灵敏,对切削参数的变化不敏感,能够准确反映刀具的磨损状态。
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关键词
刀具磨损
切削功率
小波包
神经网络
PSO
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职称材料
基于现场总线的恒功率约束切削加工自适应控制
被引量:
2
5
作者
雷萍
《现代制造工程》
CSCD
2007年第7期40-42,共3页
以进给速度为控制对象的自适应约束控制(ACC)技术有利于提高数控加工效率和实现刀具保护,在分析Profibus总线和模糊控制特点的基础上,针对铣削加工过程的非线性、时变性和不确定性,提出了基于现场总线的铣削加工过程自适应模糊控制的解...
以进给速度为控制对象的自适应约束控制(ACC)技术有利于提高数控加工效率和实现刀具保护,在分析Profibus总线和模糊控制特点的基础上,针对铣削加工过程的非线性、时变性和不确定性,提出了基于现场总线的铣削加工过程自适应模糊控制的解决方案。采用恒功率约束,利用比例因子在线自调整的方法对切削参数变化的进给速度进行在线控制。仿真结果表明,方案克服了传统的模糊控制动态响应较慢的鲁棒性较差的缺点,具有响应速度快、实时性和稳定性好等优点。当切削深度突变时,能在线自适应调整进给速度,使切削功率接近参考值,防止刀具损坏和提高加工效率。
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关键词
自适应约束控制
数控加工
模糊控制
主轴功率
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职称材料
液力变扭器的故障诊断
6
作者
陈建伟
《上海电机学院学报》
2005年第6期38-40,65,共4页
介绍了液力变扭器的基本检查,分析了液力变扭器故障的原因,提出了一些检修液力变扭器的方法。
关键词
自动变速器
液力变扭器
故障诊断
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职称材料
题名
基于项目驱动的机械制造工艺学课程改革与实践
被引量:
4
1
作者
周莉
机构
上海电机学院机械系
出处
《中国科教创新导刊》
2010年第35期221-221,223,共2页
基金
2009国家特色专业建设点资助,项目编号:TS1107
文摘
本文针对《机械制造工艺学》这门课程传统教学模式的弊端,介绍了以项目驱动为导向的课程教学改革,给出了相应的实施方法和步骤,并总结了在实施过程中的经验和体会。
关键词
项目驱动
机械制造工艺学
课程改革
分类号
G642 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
题库系统的开发研究
被引量:
1
2
作者
杨立勤
杨永军
机构
上海
电机
学院
信息
系
上海电机学院机械系
出处
《常州工学院学报》
2006年第1期60-63,共4页
文摘
针对作者开发的《计算机应用基础》高等教育2004版题库系统,从理论和实际情况两方面对题库系统的作用、组织和实现进行了分析和论述。
关键词
题库系统
计算机辅助教学
计算机软件
Keywords
Q - bank system
CAI
computer software
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
虚拟仪器在切削力实验中的应用研究
被引量:
4
3
作者
周莉
机构
上海电机学院机械系
出处
《制造业自动化》
北大核心
2012年第7期58-60,89,共4页
基金
2009年国家特色专业建设点资助(TS1107)
文摘
虚拟仪器是一种高性能的模块化硬件,结合相应的软件后能完成高效灵活的测试、测量等。本文介绍了使用虚拟仪器建立切削力实验平台,对机械实验进行的应用研究。该平台可实现切削力的实时采集和测量,采集数据的存储、数据的回放分析及经验公式的创建等功能。实验证明了以虚拟仪器为基础的测量系统是方便、实用而且可靠的,对高等院校的教学和科研都有重要的实用价值。
关键词
虚拟仪器
切削力实验
LABVIEW
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于PSO优化的小波神经网络在刀具磨损识别中的应用
被引量:
4
4
作者
雷萍
机构
上海电机学院机械系
出处
《工具技术》
北大核心
2007年第6期91-94,共4页
文摘
刀具状态监控是保证自动化加工顺利进行的重要环节,本文针对切削加工中功率信号的获取,以及反映刀具状态的信号特征抽取的问题,设计了采集功率信号,利用小波包分解的方法抽取反映刀具磨损状态的特征值作为神经网络输入值,采用神经网络对特征值进行训练,然后借用粒子群算法(PSO)算法优化神经网络及其结构的方法,获得了结构简单、准确性高、实时性好的神经网络,仿真和试验表明该方法对特征信号反映灵敏,对切削参数的变化不敏感,能够准确反映刀具的磨损状态。
关键词
刀具磨损
切削功率
小波包
神经网络
PSO
Keywords
tool wear
cutting power
wavelet packet
ANN
PSO
分类号
TG71 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
基于现场总线的恒功率约束切削加工自适应控制
被引量:
2
5
作者
雷萍
机构
上海电机学院机械系
出处
《现代制造工程》
CSCD
2007年第7期40-42,共3页
文摘
以进给速度为控制对象的自适应约束控制(ACC)技术有利于提高数控加工效率和实现刀具保护,在分析Profibus总线和模糊控制特点的基础上,针对铣削加工过程的非线性、时变性和不确定性,提出了基于现场总线的铣削加工过程自适应模糊控制的解决方案。采用恒功率约束,利用比例因子在线自调整的方法对切削参数变化的进给速度进行在线控制。仿真结果表明,方案克服了传统的模糊控制动态响应较慢的鲁棒性较差的缺点,具有响应速度快、实时性和稳定性好等优点。当切削深度突变时,能在线自适应调整进给速度,使切削功率接近参考值,防止刀具损坏和提高加工效率。
关键词
自适应约束控制
数控加工
模糊控制
主轴功率
Keywords
ACC
NC machining
Fuzzy control
Constant spindle power
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
液力变扭器的故障诊断
6
作者
陈建伟
机构
上海电机学院机械系
工程
出处
《上海电机学院学报》
2005年第6期38-40,65,共4页
文摘
介绍了液力变扭器的基本检查,分析了液力变扭器故障的原因,提出了一些检修液力变扭器的方法。
关键词
自动变速器
液力变扭器
故障诊断
Keywords
automatic transmission
torque converter
analysis of malfunction
分类号
U472 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于项目驱动的机械制造工艺学课程改革与实践
周莉
《中国科教创新导刊》
2010
4
下载PDF
职称材料
2
题库系统的开发研究
杨立勤
杨永军
《常州工学院学报》
2006
1
下载PDF
职称材料
3
虚拟仪器在切削力实验中的应用研究
周莉
《制造业自动化》
北大核心
2012
4
下载PDF
职称材料
4
基于PSO优化的小波神经网络在刀具磨损识别中的应用
雷萍
《工具技术》
北大核心
2007
4
下载PDF
职称材料
5
基于现场总线的恒功率约束切削加工自适应控制
雷萍
《现代制造工程》
CSCD
2007
2
下载PDF
职称材料
6
液力变扭器的故障诊断
陈建伟
《上海电机学院学报》
2005
0
下载PDF
职称材料
已选择
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