基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究

针对钛合金等难加工金属材料数控加工存在的问题,采用RBF神经网络开发了难加工金属材料数控加工神经网络控制方法,并结合数控加工设备建立了难加工金属材料实时监控系统.应用效果表明,对难加工材料数控加工进行RBF神经网络控制后,加工工件表面粗糙度误差和圆度误差比难加工材料传统数控加工方法要低很多,表面粗糙度平均误差降低50%以上,圆度平均误差降低70%以上.

数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型

针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%～14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。

基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断

针对船舶柴油机冷却系统故障诊断中信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断的NB贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型。研究结果表明:这2种故障诊断模型均可通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果;采用这2种故障诊断模型,正判率在80.57%以上。

基于感应电机磁链观测器的速度辨识

针对模型参考自适应速度辨识方法虽然其辨识精度高,但其数学模型复杂,而且在实时控制中需要高速控制器与之匹配等不足,提出一种结构简单且易于实现的感应电机直接转矩控制中转子磁链的观测方法,建立感应电机转子磁链及磁链转差理论模型,并对电机转速进行估算。仿真研究结果表明:该方法能够用于提高低速观测精度,并对电机参数的变化表现出良好的系统鲁棒性。

塑料成型工艺及模具设计课程多媒体教学实践应用

多媒体技术与塑料成型工艺及模具设计课程教学的有效结合构成了塑料成型工艺及模具设计课程多媒体教学,作为塑料成型工艺及模具设计课程教师来说,接触新知识、新技术、新观念就变得尤为重要。而塑料成型工艺及模具设计课程多媒体教学在其被广泛认可的同时,却仍有一些因对其了解不深而存在的误区。文章从正反两个角度详细阐述这一教学方法,并对塑料成型工艺及模具设计课程多媒体教学提出了一些建议。

磨削工艺过程预报模型表达式的识别及计算处理

对复杂的磨削工艺预报模型表达式特征进行了阐述,提出了一种针对这种复杂模型进行计算机自动识别与计算的处理方法,并对该方法的可靠性与准确性作了实例验证。

基于价值链的挖掘机现代设计业务流程再造方法研究

针对挖掘机设计过程存在设计成本高、设计流程复杂和设计时间长等问题,将价值链的理论和业务流程再造相结合,基于对整体价值链优化的角度,围绕着"流程协同、绩效最优"目标,提出基于价值链的挖掘机现代设计业务流程再造方法。该方法通过流程绩效最优确定各业务流程的改进方向,细化需要改进的核心流程,然后对核心流程进行绩效评价,找出可以改进的环节,对现代设计业务流程进行再造重组。实际效果表明,基于价值链的挖掘机现代设计业务流程再造方法能有效降低设计成本和显著减少设计时间。

棒类坯体斜轧精密下料机的设计

针对棒类毛坯轧制的特点,设计制造了一种斜轧精密自动下料机,并介绍了整机和主要部件的结构。实践证明,该机具有自动化程度高、生产率高、节约材料、质量优良等诸多优点,值得推广使用。

多层C/S结构中的关键技术

先介绍了传统C/S结构和多层C/S结构,接着阐述了多层C/S结构应用系统开发中必须用到的关键技术:中间件、通信协议和交易模式,并给出了Delphi下多层C/S结构的简单模型。