压铸并行模糊工艺设计模型的研究

基于模糊设计和并行工程思想,建立了压铸工艺设计系统的并行模型,描述了系统各模块所蕴含的模糊设计算法,为压铸工艺ＣＡＤ的实现奠定了基础。     

基于BP神经网络的压铸浇注工艺参数设计

根据ＢＰ神经网络预测了压铸压力状况,由此进行了浇注工艺参数的整体性设计。     

车削过程的三维有限元数值模拟

根据三维有限元法,提出车削过程弹塑性大变形的热-力耦合模型,并模拟了超细晶WC硬质合金车刀对AISI-1045碳钢的车削.车削工艺参数为:前角-5°、车削速度1×103mm/s、车削深度1.0mm、车削宽度3.0mm、进给量0.5mm/s.通过车削温度场与应力场的三维有限元模拟,分别得到刀-屑接触区最高温度、车削力与进给力相对车削位移的变化规律.由模拟结果发现,通过改善车刀结构,刀-屑接触区平均温度峰值由430℃下降为365℃;车削力平均值由1500N降至1400N.结果表明,三维有限元模拟可有效地仿真实际车削工艺环境,为优化车削工艺提供参考.     

PQ~2图在压铸浇注系统设计中的应用

本文根据流体动力学的基本原理，讨论了压铸动力学过程及ＰＱ２图的形成，通过实例分析，说明了它在浇注系统设计过程中的应用     

基于SDN具有缓存感知的NDN节点拥塞控制策略

命名数据网(nameddatanetworking,NDN)作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量．然而,随着用户需求进一步增长,拥塞控制对于多路径传输的命名数据网仍然是一个具有挑战性的问题,亟需一种能够快速地检测网络拥塞和有效地管理网络资源的拥塞控制机制．针对这一问题,提出了一种基于软件定义网络技术的、具有缓存感知功能的命名数据网节点拥塞控制策略,称BCMCC．首先,介绍了BCMCC的新型网络架构．利用软件定义网络控制平面与数据平面解耦合技术,该架构将拥塞控制功能集中于SDN控制器中,以实现集中式节点拥塞控制、降低节点运行负荷的目的．其次,基于新型网络架构,研究了BCMCC的缓存感知算法和多路径选择拥塞控制算法．其中,缓存感知算法实现了网络缓存内容的感知以及缓存内容全局流行度的计算,能够利用命名数据网的节点缓存特性,降低缓存内容对拥塞控制的影响;多路径选择拥塞控制算法协同节点更新转发端口信息以实现流量迁移、智能化管理多路径容量,达到提高网络资源利用率、有效避免和缓解网络拥塞的目的．最后,在ndnSIM仿真平台进行BCMCC的性能测试．实验结果表明,BCMCC在丢包量、网...     

压铸工艺及其模具CAD系统的研究

根据面向对象思想进行了压铸工艺及其模具CAD系统设计框架的论述 ,给出了CAD系统的实现模式     

面向对象的压铸工艺数据库系统

采用面向对象的方法 ,论述了压铸工艺数据库的建模原理 ,给出了数据库的实现及其可视化方法。     

模糊神经网络在压铸型浇注系统计算机辅助设计中的应用

在模糊联想记忆（ＦＡＭ）神经网络的基础上，构造了一个神经模糊控制器，论述了其Ｈｅｂｂ型相关学习过程；说明了它在浇注系统基本工艺参数设计中的预测作用，结合文献［１］的结果给出了应用实例。     

精密型腔模具成型尺寸的多目标优化

综合考虑了影响精密型腔模具成型产品零件尺寸公差的各种因素,提出了模具成型尺寸的多目标优化方法.     

模具快走丝放电线切割工艺的神经网络模拟与优化

根据神经网络的模拟原理,研究了放电线切割技术应用于模具加工时放电加工参数与加工性能指标之间映射关系的模拟问题。运用模拟退火算法优化了放电加工参数。