大模数齿轮数控加工程序与仿真软件设计

为了减少大模数齿轮在大型专用滚齿机加工中费用,采用大型普通的数控铣床加工。通过对大模数齿轮加工工艺分析,程序的数学模型建立,插补坐标计算,设计出大模数齿轮数控加工参数化自动编程软件。该软件具有虚拟制造的齿形设计、加工仿真,生成并保存G代码,与数控机床远程通信等功能。用户使用该软件在大型普通的数控铣床加工大模数齿轮可减少编程时间,提高生产率、优良品率和加工精度。     

大模数齿轮齿形数字化与数控加工

为了减少多品种小批量大模数齿轮在大型专用齿轮机床加工中的费用,采用大型普通的数控铣床加工大模数齿轮。齿轮数控加工首先要使齿形数字化,采用C 语言和程序完成数学建模的齿形渐开线(圆弧)起点、终点、圆心等关键点和插补点的坐标数值计算,然后进行加工编程和数控加工。探讨了一般齿轮齿形数字化与数控加工方法,推导出关键的工艺点和渐开线插补点的计算公式。经试制加工实例齿轮表明,齿形数字化精度和数控加工程序满足生产要求,且经济可行。     

大模数内齿轮滚刀的齿形分析

对大模数内齿轮球形滚刀的一种齿形进行啮合理论分析,求出滚刀加工出来内齿轮的齿形,然后与标准内齿轮的齿形比较,结果表明：该齿形的滚刀加工的内齿轮能满足要求。     

精确成形的大模数内啮合传动的啮合性能分析

目前 ,大模数内齿轮的加工在国内是一个急待解决的难题。为了解决这个难题 ,作者研究了一种与传统加工完全不同的新型加工方法———精确成形法。本文根据共轭原理 ,求出与内齿轮相啮合的外齿轮齿形 ,并将其与渐开线齿形进行比较 ,然后对精确成形的大模数内啮合传动的啮合性能进行了理论分析 ,并通过具体实例计算出诱导法曲率、润滑角及接触线分布。结果表明 ,精确成形的大模数内啮合传动的诱导法曲率小 ,润滑角等于90° ,接触线分布较均匀 ,说明其啮合性能很好     

齿轮模数的现场测绘

齿轮模数是齿轮几何尺寸计算的重要参数．对于损坏齿轮，生产现场要求准确、快速地确定其模数，以便及时配制．经过严密计算和实践验证，用公法线长度测绘法确定齿轮模数可满足要求．     

车削九头蜗杆

我厂在自制设备B2012龙刨过程中遇到一只九齿螺旋齿轮,该零件模数为12,螺旋角为50°。但我厂没有大模数小直径滚齿机,广大群众遵照毛主席“自力更生、艰苦奋斗。”的教导,用普通的C 620—1车床只增添了几个齿轮,终于车制成12模数,9齿,50°螺旋角的斜齿轮,齿形部分光洁度达到▽7,精度也符合使用要求,现将加工该齿轮情况介绍如下:     

高精度齿轮制造中齿形误差的控制方法

本文提出了一种在滚齿机上应用蜗杆式齿轮剃刀加工五级高精度齿轮的方法。对于齿轮制造中较难达到的齿形精度,应用全截面误差测量图形,通过修正齿轮剃刀的齿形角来控制齿形制造误差。这种方法很适合于大、中模数高精度齿轮的制造。     

大模数硬齿面圆锥直齿轮仿形刮削的研究

本文利用硬质合金可转位仿形刨刀,解决了大模数硬齿面圆锥直齿轮的仿形刮削加工问题.被刮齿轮齿面硬度可达HRC60.齿面粗糙度可稳定在Rao.16—0.32μm其余精度指标也符合要求。     

圆磨齿轮滚刀的优化造形法

本文提出了圆磨齿轮滚刀的优化造形法．该方法使圆磨滚刀的造形精度得到明显提高。改变了造形误差随滚刀模数、前角和螺旋升角的传统变化关系。为发展大模数、正前角、多头和小直径精切圆磨齿轮滚刀奠定了理论基础。     

圆弧齿轮制造工艺探讨

圆弧齿轮较渐开线齿轮有较多的优越性,现在已经被很多行业广泛应用.我公司在过去制造"67"型圆弧齿轮过程中,已经形成了自己的工艺方法和特点,不论是凸齿还是凹齿,我们的制造要点是(1)严格控制齿坯外径尺寸精度和位置精度;(2)模数m≤12的齿轮用同模数圆弧滚刀加工;模数m>2的齿轮,粗切齿时选择渐开线齿轮滚刀可以提高加工效率;(3)控制好粗切深度,要留有充分的精切余量,然后再使用圆弧滚刀精切,可以提高刀具使用寿命.圆弧齿轮技术测量用公法线法比较准确可靠.     

量子计算在增量式大数据并行挖掘中的应用

针对传统大数据并行挖掘方法是一次性对所有数据进行挖掘,导致挖掘时间较长,挖掘精度较低等问 题,采用量子计算对增量式大数据并行挖掘方法进行优化设计。首先,按照数据挖掘的基本流程搭建并行数据 挖掘模型; 然后分别通过定义量子比特、量子搜索算法、量子神经网络处理以及量子映射变换4 个步骤,实现 增量式数据的预处理,利用矩阵向量相乘分解得到过滤权重组合,通过该组合实现预处理结果的并行协同过 滤; 最后通过量子模糊聚类得出增量式大数据并行挖掘结果。实验结果表明,应用量子计算的增量式大数据并 行挖掘方法的平均召回率为97． 25%,并行挖掘时间在2． 1 ～ 3． 2 s 的范围内浮动,准确率超过95%,且该方法 的收敛性最好,寻优能力强。     

Outlier screening for ironmaking data on blast furnaces

Blast furnace data processing is prone to problems such as outliers. To overcome these problems and identify an improved method for processing blast furnace data, we conducted an in-depth study of blast furnace data. Based on data samples from selected iron and steel companies, data types were classified according to different characteristics; then, appropriate methods were selected to process them in order to solve the deficiencies and outliers of the original blast furnace data. Linear interpolation was used to fill in the divided continuation data, the Knearest neighbor(KNN) algorithm was used to fill in correlation data with the internal law, and periodic statistical data were filled by the average. The error rate in the filling was low, and the fitting degree was over 85%. For the screening of outliers, corresponding indicator parameters were added according to the continuity, relevance, and periodicity of different data. Also, a variety of algorithms were used for processing.Through the analysis of screening results, a large amount of efficient information in the data was retained, and ineffective outliers were eliminated. Standardized processing of blast furnace big data as the basis of applied research on blast furnace big data can serve as an important means to improve data quality and retain data value.     

基于IP协议的FPGA万兆可靠互联通信设计与实现

近年来, 云计算和大数据处理迅猛发展, 现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)由于拥有独特的并行处理能力, 已在大数据处理中得到广泛应用. 而通信网络的好坏会直接影响大数据处理的性能, 基于此提出一种基于IP协议的FPGA万兆可靠保序互联通信系统, 基于三指针环形缓冲池以及并行序号管理实现线速万兆数据通信, 利用硬件超时重传机制实现可靠数据通信. 该系统与用户接口采用先进先出(first in first out, FIFO)队列方式, 接口简单; 采用IP协议进行通信, 使得通信协议开销较小, 具有良好的系统扩展性; 实际传输速率可达9.33 Gbit/s.     

颅骨弹性模量时效性的实验研究

采用猪颅骨为实验材料，使用应变电测法对颅骨各层弹性模量随风干时间的变化规律进行了实验研究。实验结果表明：密质骨弹性模量约是松质骨弹性模量的2．5倍，松质骨对颅骨弹性模量的影响有限；猪颅骨单层密质骨和整体的弹性模量相差约13．9％；冷冻后经室温下自然解冻的猪颅骨单层密质骨的弹性模量变化量相当于新鲜密质骨的9．2％，单纯板障松质骨片的变化量为17％，去掉一层密质骨后的颅骨片变化量为18．1％，整体猪颅骨片的变化量为15．6％；由于各生物体颅骨结构基本相同。由此可知，如果在人颅骨上也能得到相似的结论，在进行有关人颅骨研究时可大大延长同一块颅骨的使用时间。或者可以用风干颅骨、解冻后风干颅骨来代替新鲜骨，然后根据其时效特性对实验数据进行修正，这样会大大降低实验成本和难度。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.     

大型锥形方管特种成形工艺

在研究大型锥形方管无模拉伸变形机理的基础上，建立了大型锥形方管无模拉伸速度控制模型，制定了大型锥形方管无模拉伸特种成形工艺以及确定主要工艺参数.用无模成形代替普通的大型锥形方管生产工艺中的全部成形工序，工艺及设备简单，无模拉伸的同时完成形变热处理，提高产品的综合性能.该方法特别适用于强度高、摩擦力大、塑性低的变断面管件.模拟实验结果表明，无模拉伸工艺能够拉伸出较理想的锥形方管，产品的尺寸精度及外观均较折弯焊接的钢管优越.实际尺寸与理论尺寸误差小于78%，具有实用价值.     

利用弦振动实验仪测量金属丝的杨氏模量

将弦线振动的研究规律与伸长法测量钢丝杨氏模量的原理相结合,设计出一种用弦振动仪测量金属丝杨氏模量的新方法。从测量结果可知,所测金属丝的杨氏模量与其标准值相比,误差非常小,说明利用文中的设计方案来测量金属丝杨氏模量确实可行,该方案一方面拓展了弦振动仪的使用,另一方面又为测量金属丝杨氏模量提供了一种新方法,具有一定的应用和参考价值。     

动态法测量杨氏模量实验的数据处理

简述了动态法测量杨氏模量的原理和基本方法,指出了外延法和两端逼近法处理实验数据的缺陷,介绍了用orgin7．5软件处理实验数据的方法。     

Mechanical properties of a Gum-type Ti-Nb-Zr-Fe-O alloy

A new Gum-type alloy (Ti-Nb-Zr-Fe-O) in which Fe is used instead of Ta was subjected to a particular thermomechanical processing scheme to assess whether its mechanical characteristics (fine β-grains with high strength and low modulus) render it suitable as a biomedical implant material. After a homogenization treatment followed by cold-rolling with 50% reduction, the specimens were subjected to one of three different recrystallization treatments at 1073, 1173, and 1273 K. The structural and mechanical properties of all of the treated specimens were analyzed. The mechanical characterization included tensile tests, microhardness determinations, and fractography by scanning electron microscopy. The possible deformation mechanisms were discussed using the Bo-Md diagram. By correlating all of the experimental results, we concluded that the most promising processing variant corresponds to recrystallization at 1073 K, which can provide suitable mechanical characteristics for this type of alloys:high yield and ultimate tensile strengths (1038 and 1083 MPa, respectively), a low modulus of elasticity (62 GPa), and fine crystalline grain size (approximately 50 μm).