基于量子粒子群算法的BP网络板形模式识别研究

针对目前板形模式识别方法存在的问题,以及考虑到现代轧机板形控制手段的多样化和板形控制能力的提高,为了提高板形模式识别模型的精度,本文以1次、2次、3次和4次勒让德正交多项式为板形基本模式,建立了基于量子粒子群-BP算法混合优化神经网络的新型板形模式识别模型。仿真实验表明,该模型抗干扰能力强、识别精度高、速度快,可以为板形控制策略的制定提供可靠依据。     

铝合金液压缸制造工艺研究

【目的】铝合金液压缸具有质量小、内孔毛刺易清除、外观美观等优点，但也存在冲击韧性低等不足。因此，要开展铝合金液压缸制造工艺研究，保证其高强度、高韧性等性能要求。【方法】选用7050铝合金来优化液压缸结构，开展液压缸毛坯多向锻造、T73热处理及内孔滚压加工等工艺研究，获得了合理的铝合金液压缸制造工艺，保证其高强度、高冲击韧性、高疲劳寿命等力学性能要求和高尺寸精度、低表面粗糙度等加工精度要求。【结果】铝合金液压缸装配碟簧液压机构通过了机械操作寿命试验验证。【结论】采用7050铝合金，毛坯进行多向锻造、T73热处理、内孔滚压加工等工艺制造的铝合金液压缸，可满足其高油压高冲击工况性能要求。