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1.
小线段高速加工速度衔接数学模型   总被引:36,自引:0,他引:36  
以直线加减速为例,导出了衔接进给速度的全部约束条件,建立了小线段高速加工速度衔接数学模型.以进给速度最大为目标,提出了一种求解衔接进给速度近似最优解的新方法.该方法以给定的最大预处理段数为条件,能够根据小线段路径的具体形状和长短,在指定的最大预处理段范围内寻找最优解.仿真结果表明,本数学模型和求解方法能实现进给速度的高速衔接,从而大大提高加工效率.  相似文献
2.
应用不同湍流模式预测城市街道峡谷的大气环境   总被引:23,自引:2,他引:21  
应用标准k-ε模型及其修正模型了城市街道峡谷的大气流动和汽车排放污染物浓度场分布,并与风洞实验结果进行对比,计算结果与实验结果总体上非常一致。在街道峡谷的外围流场,修正模型明显优于标准模型,但在街道峡谷内部的浓度场分布,不同模型在建筑物顶部和地面附近存在明显差别。在地面附近,标准模型与实验结果吻合更好,这反映了由于建筑物或建筑群的存在改变了流动结构,使流动不能充分发展,因而应用不同模型得到的规律性认识与充分发展的流动有所不同。考虑到人的活动主要集中在地面附近,标准k-ε模型仍然值得首选。  相似文献
3.
面向产品开发的知识地图构建   总被引:20,自引:1,他引:19  
设计知识描述方式的复杂性和存储的分散性造成了知识共享和知识重用等方面的困难.通过分析产品开发中知识的表现形式、分布和使用情况,以及知识地图的特征、用途,提出了一种基于元知识和XML的可视化方法来进行产品开发中的知识管理,即利用元知识来统一描述知识内容及背景,并利用可视化技术生成基于XML的概念图、流程图、能力图等多种视图的知识地图来减少知识孤岛现象,推动知识的重用.最后针对客车的开发过程,建立了知识地图实例来进行说明.  相似文献
4.
基于有限元法的轿车发动机罩板轻量化设计   总被引:18,自引:0,他引:18  
以某型多功能乘用车为对象,结合材料替换与结构改进对该车的发动机罩内、外板进行轻量化设计,同时解决了实车碰撞试验中发动机罩铰链发生断裂的问题.轻量化设计的发动机罩板满足了静态刚度设计要求及整车耐撞安全性能,验证了轻量化方案的可行性.发动机罩内、外板的减重效果分别为46.38%和50.18%.  相似文献
5.
数控机床热误差实时补偿应用   总被引:16,自引:0,他引:16  
将由机床热变形引起的、决定工件加工误差的工件与刀具间相对热位移通过机床数控系统的外部机床坐标系偏置来实现实时补偿,并研制开发了高精度、低成本、满足实际加工要求的热误差实时补偿控制器,经数家企业实际生产使用,数控机床的加工精度大幅度提高,从而验证了本方法的正确性和本实时补偿控制器的有效性。  相似文献
6.
面向芯片封装的高加速度运动系统的精确定位和操作   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
介绍了下一代芯片封装设备的特点,及其研制中亟待解决的核心科学问题:高速、高加速度运动系统的精确定位与操纵理论.通过对当前研究现状的分析指明了解决该问题的理想途径:设计一种高推重比直接驱动的无/极低摩擦并具有可控阻尼特性的运动定位工作台及其相应的位置伺服、视觉定位及力控制系统,并列举了相应的关键技术、研究方法和技术路线,为有关研究工作的深入展开奠定了基础.  相似文献
7.
五轴数控机床综合误差建模分析   总被引:15,自引:0,他引:15  
分析了机床运动副的误差运动学原理,利用齐次坐标变换对一台包含3个移动副和2个转动副的五轴加工中心建立了误差综合数学模型.模型中不仅包含了几何误差且包含了热误差,共计57个误差元素.本分析方法可为其他类型的多轴数控机床、机器人的误差综合建模及补偿提供理论参考.  相似文献
8.
楼宇空调变水量冷媒水系统实时优化控制   总被引:15,自引:2,他引:13  
为达到节能和优化系统控制的目的,在楼宇空调水系统及其局部控制仿真分析的基础上,针对变流量系统监测点和可调参数较多的特点,提出并验证了3个实时优化控制方案:根据初级和二级冷媒水流量的比率,实时优化多台冷水机组的启/停控制;利用AHU自动控制水阀的阀位信息,实时优化二级水泵的控制;利用AHU自动控制水阀的阀位信息以及二级泵的工作状况,实时优化冷水机组出水温度的控制.结果表明,同常规的控制方案相比,这3个优化控制方案不仅能够不同程度地达到节能的目的,而且还能够改善系统局部控制的特性.  相似文献
9.
蓄冷率与冰蓄冷空调经济性诸因素的关系   总被引:15,自引:1,他引:14  
建立了冰蓄冷空调系统经济性分析的数学模型,以一个实例详细分析了蓄冷率与冰蓄冷空调经济性诸因素的关系,提出了蓄冷率的选取范围。  相似文献
10.
基于RBF神经网络的数控车床热误差建模   总被引:14,自引:2,他引:12  
对于数控车床而言,热误差是其最大的误差源,而其中最困难的是热误差建模.现有BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点.文中使用径向基函数理论建立了基于RBF神经网络的数控机床热误差数学模型.讨论了RBF网络参数的初始化及学习;给出了两种建模方式的RBF网络建模算例,将其建模性能指标与经典最小二乘法建模指标进行综合对比,可知RBF网络各项指标均优于经典最小二乘方法.最后验证了RBF网络建模的鲁棒性.结果表明:径向基神经网络模型与经典最小二乘线性模型相比,拟合性能更好,预测补偿能力强且建模时间短.  相似文献
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