-
题名基于消息通信的同步协同设计技术
被引量:11
- 1
-
-
作者
彭维
莫蓉
范晓坤
张铁昌
-
机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术重点实验室
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第6期670-674,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目 (项目号 :5 0 0 75 0 71)
航空科学基金 (项目号 :97H5 30 96 )资助
-
文摘
协同设计是 CSCW在设计工作中的应用 ,协同设计工具应当有效地支持分布式产品开发 ,为协作用户提供在线的、实时的协同讨论和问题求解的环境 .本文着重研究协同感知的同步协同设计技术 .文章首先分析同步协同设计系统的功能模型 ,将同步协同设计系统划分成四个层次——网络层、通信层、协作层和应用层 ,然后提出一个 C/ S结构的同步协同设计原型系统 ,并详细地讨论基于消息通信的显示同步和造型同步实现机制 .可以较好地解决 Internet网络环境下的实时性问题 .
-
关键词
INTERNET
同步协同设计
消息通信
CSCW
-
Keywords
CSCW
Collaborative design
Network Centric CAD
-
分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名叶片气动优化仿真数据的数据挖掘应用研究
被引量:6
- 2
-
-
作者
汪伟
莫蓉
张岩
-
机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术教育重点实验室
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期11-15,共5页
-
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2007AA04Z184)
-
文摘
叶片气动优化设计过程中产生的海量过程仿真数据中隐含着丰富的领域设计知识,为了获取其中隐含的设计知识,将基于粗糙集的决策树数据挖掘方法应用到叶片气动过程仿真数据的知识挖掘中。以跨音速压气机转子叶片NASA Rotor37气动优化设计为例,利用K-Means聚类分析对仿真数据进行离散化处理,采用粗糙集属性重要性算法进行属性约简,采用决策树算法构建叶片优化设计知识决策树,挖掘出叶片优化设计变量弯扭、周向积迭线的控制点偏移量与目标函数总压损失系数之间隐含的设计规则。结果表明,基于粗糙集的决策树的数据挖掘技术为叶片气动优化设计领域知识获取提供了一条有效的新途径。
-
关键词
粗糙集
决策树
气动优化设计仿真数据
数据挖掘
-
Keywords
rough set theory
decision tree
simulation data of the aerodynamic optimization design
data mining
-
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名叶片模具活块的三维电极CAD/CAM系统开发
被引量:2
- 3
-
-
作者
莫蓉
毛海鹏
王增强
-
机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术国家重点实验室
-
出处
《机械科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期635-637,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 75 0 71)
-
文摘
开发了一个针对涡轮叶片模具活块的电极零件的CAD系统。电极设计与模具活块有直接的几何相关关系。在参数化设计过程中 ,由于涡轮叶片精铸模具本身的复杂性导致三维电极设计复杂性增加。本文提出的设计方法考虑了设计效率和加工因素 ,因而电极设计效率高 。
-
关键词
电极
模具活块
几何关联
涡轮
航空发动机
-
Keywords
Electrode
Mould parts
Geometry associativity
-
分类号
V23
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名响应面法在多次拉深成形参数优化中的应用
被引量:2
- 4
-
-
作者
苏晓红
吴建军
-
机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术重点实验室
-
出处
《锻压装备与制造技术》
2009年第1期56-59,共4页
-
基金
航空科学基金资助项目(20062E53054)
国家863项目(2008AA042120)
-
文摘
引入最小二乘响应面法建立薄板多次拉深成形参数优化方法。利用ANSYS/LS-DYNA有限元显式程序模拟板料多次拉深成形的高度非线性行为,以第一次的拉深系数和凸模圆角半径为设计变量,以两次板料拉深成形过程中使板料厚度变薄最少为目标,采用九点中心对称试验方法选取样本点,运用最小二乘响应面法构造响应面近似模型。研究结果表明,响应面法应用在薄板拉深成形参数优化问题上是可行的,可在设计域内快速寻优,具有提高计算效率、缩短设计周期、减少生产成本等优点。
-
关键词
机械制造
参数
拉深
优化设计
最小二乘响应面法
-
Keywords
Parameters
Deep drawing
Optimized design
Least square response surface method
-
分类号
TG386.32
[金属学及工艺—金属压力加工]
-