基于自适应金豺算法动压滑动轴承的多目标优化

为提高动压滑动轴承的承载能力,同时降低发热量和摩擦因数,建立了动压滑动轴承的多目标优化模型。针对传统优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的不足,提出一种自适应策略改进的金豺优化算法,进而提高金豺算法的勘探和探索能力。利用含有约束条件的算例对自适应策略改进的金豺优化算法进行性能验证,结果表明自适应策略改进的金豺优化算法具有良好的收敛性能。将该算法用于求解动压滑动轴承的多目标优化问题,优化结果表明,优化后的结构相对初始结构性能有了较大提升,承载能力提高了12.257%,发热量和摩擦因数分别降低了15.610%和33.333%。

基于RFE-BXGBoost的轴承套圈沟道表面缺陷识别方法

轴承套圈是轴承部件的重要组成部分,其表面缺陷影响轴承的服役期限。为了解决轴承沟道表面缺陷难以被准确识别的问题,提出了一种基于特征递归消除的贝叶斯极度梯度提升树(RFE-BXGBoost)的轴承套圈沟道表面缺陷识别模型(方法)。首先,基于特征衍生的思想,对轴承沟道的时域、频域等特征进行了提取,使用了极度梯度提升树(XGBoost)作为基于特征递归消除(RFE)的基学习器,对影响轴承沟道表面缺陷最佳特征子集进行了选择,并过滤了冗余特征;然后,利用基于贝叶斯优化的XGBoost模型组成弱分类器,为了降低模型预测结果的方差,使用有放回随机抽样法,对基分类器进行了选取;最后,根据抽样结果,利用投票法获得了最终的表面缺陷识别结果,并使用轴承套圈沟道实测数据集进行了模型预测性能的测试。实验结果表明:基于RFE-BXGBoost的表面缺陷识别模型的识别准确率为0.90,F1-score为0.879,优于仅使用自适应提升法(Adaboost)、随机森林、梯度提升树的表面缺陷识别结果。研究结果表明:该表面缺陷识别模型对复杂零部件和系统的表面缺陷识别有一定的效果。

超声辅助铣削淬硬模具钢表面粗糙度正交试验研究

淬硬模具钢的材料特殊,加工难度大,经现代化技术与设备的规范操作,扩大了其应用范畴。与传统磨削加工、高速加工相比,超声加工有较强的优越性。分析超声辅助铣削加工过程中硬脆材料加工难的问题,从材料表面粗糙度影响因素方面入手,控制主轴转速、切削深度、每齿进给量以及步距及振动振幅等,以保证加工质量,并合理选择作业方法,保证材料加工成效。

超声振动铣削淬硬模具钢表面粗糙度理论模型分析

为了提升铣削淬硬模具钢已加工表面的表面质量,采用在工件上施加超声振动的方法进行超声振动铣削,由于超声振动的存在,刀具对工件进行间断切削,会对已加工表面的质量产生影响,本文主要研究超声辅助铣削淬硬模具钢的已加工表面形成机理和变化规律,分析各种加工要素对表面粗糙度的影响,由此综合实现了对表面粗糙度在理论上建模,经验证,当加工参数及刀具参数保持一致时,采用超声振动铣削能够有效降低被加工工件表面粗糙度值。

初次印象·欣赏深化

文学艺术作品初次欣赏,总会给人留下一个新鲜而强烈的印象,如初见日出东海,弥足珍贵。但又不能停留在初次印象上,把它当作欣赏的终极结论。因为任何优秀的文学艺术作品,都是一座丰富的矿藏,不可能被初次欣赏所穷尽,只有欣赏进一步深化,审美的快感才能与之俱增,并获得最大的美感享受。当然,欣赏深化,需具有文艺修养和生活阅历,才能欣赏到文学艺术作品的真谛。

浅析《机械制图》与《CAXA电子图版》结合教学的优越性

《机械制图》是机械类专业中的一门重要的专业基础课，在信息技术迅猛发展的今天，我们应该改变其传统的教学模式。使手工绘图与计算机绘图在《机械制图》课程中充分发挥两者之间的互补性，达到事半功倍的教学效果。