三刃麻花钻造型原理

研究一种避免普通麻花钻缺点的新型钻头。新型钻头有３条主刀刃、３条芯刃，一个钻尖和３条排屑槽。给出了这种新型钻头前刀面、后刀面的数学模型及刃磨方法，并据此制造了２把样钻。     

一种切削力小、能耗低的麻花钻

本文应用“空间几何关系的平面表像法”,分析计算麻花钻主刃曲线的走向与前角大小的关系,优化设计出前角沿主刃按给定规律分布的曲线刃麻花钻.给出了曲线刃麻花钻的刃磨方法.实验表明,这种麻花钻的轴向力较普通麻花钻降低40%左右,扭矩降低20%左右,是一种切削力小、能耗低的麻花钻.     

新型整体硬质合金三刃麻花钻切削性能的试验研究

本文简要介绍了新型整体硬质合金三刃麻花钻的结构特点,对这种新型钻头的切削性能、加工效率、钻削力、孔的加工精度和表面粗糙度、断屑性能等进行了试验,并与普通高速钢麻花钻进行了对比,试验结果表明,新型整体硬质合金三刃麻花钻的切削性能明显优于普通高速钢麻花钻,是一种性能优良的新的硬质合金钻型.     

应急资源配送中Dijkstra改进算法的研究

路径规划问题是应急资源配送中的核心问题,最短路径算法在路径规划过程中起着决定性的作用,在众多路径规划算法中最经典且最具代表性的就是Dijkstra算法。以传统的Dijkstra算法分析为基础,从存储结构和算法过程两个方面进行一定程度的改进,目的是在节点数和边数较多的情况下,提高网络模型的处理效率。以真实道路交通数据为基础进行相关实验,结果证明,改进后的Dijkstra算法可以有效减少节点的计算量,提高算法的运行效率。     

经典Dijkstra算法及其改进的分析比较

本文对经典Dijkstra算法进行了介绍并分析其优劣,针对其存储量大和计算量大的缺陷,列举了两种改进算法的算法思想和实现步骤。     

基于Dijkstra算法的一种最短路径改进算法

本文在Dijkstra算法的基础上,增加了一些数据结构,提出一种能直观地求出从一个顶点到其它各顶点的所有最短路径的算法。     

Dijkstra算法在嵌入式GIS中的优化实现

结合嵌入式系统的特点,对Dijkstra算法进行优化以保证其实时性. 通过对地图数据的分块,改进了直线优化方法. 通过对Dijkstra算法计算过程中已经计算过的结点数据进行临时标记、保存和排序,减少了重复运算. 改进后的寻优过程减少了参与运算的节点,保证了VxWorks系统下路径寻优的速度.     

平面表像法在钻头刃磨参数优化中的应用

以普通麻花钻前、后刀面的数学模型为基础，建立了普通麻花钻后刀面锥面刃磨时各几何要素的平面像图；应用平面表像法，推导了钻头结构参数与刃磨参数之间的关系；为了由给定的结构参数计算刃磨参数，将求解关于刃磨参数的超越方程组问题，转化为计算结构参数误差平方和的最小值的优化问题，并用Matlab提供的优化函数进行计算．实体造型证明该方法计算结果是正确的．     

基于数据库技术的麻花钻参数化设计

采用UG的二次开发工具集UG/Open实现了麻花钻的参数化设计计算,并结合UG/Open API与GRIP技术建立了麻花钻参数化设计界面,实现麻花钻的自动建模,最后采用API与MFC建立麻花钻参数化数据库,解决了API应用程序不能直接支持MFC的问题。系统将参数化设计与数据库技术相结合,提高了麻花钻的设计效率与准确性,缩短了设计周期。     

基于UG/Open GRIP的麻花钻参数化设计

针对麻花钻设计中繁琐的建模过程的问题,采用UG二次开发工具UG/Open GRIP解决了麻花钻的螺旋槽、后刀面建模的GRIP语言编程问题,开发成功麻花钻参数化建模程序,设计了交互性界面,实现了麻花钻的参数化、交互性设计,提高了麻花钻三维实体模型的设计效率与准确性,并为麻花钻的后续分析和仿真等研究工作提供了支持。     

基于UG的麻花钻三维实体参数化设计

为了解决麻花钻的参数化设计问题,根据麻花钻钻刃的数学模型,利用UG软件建立麻花钻的三维实体模型,再利用UG的二次开发功能开发出直柄标准麻花钻和锥柄标准麻花钻的三维实体参数化自动生成系统.将麻花钻三维实体建模过程和二次开发的程序导入UG软件运行,可简便地生成不同参数下的各种标准麻花钻三维实体模型.系统运行简单可靠,可为麻花钻设计、加工提供依据.     

响应面优化算法在被动式低能耗建筑设计中的应用

被动式低能耗建筑设计过程计算量大,涉及变量多,不同变量间关系错综复杂,传统方法无法获取复杂变量的最优解集,不能保证被动式低能耗建筑设计不同目标函数达到最优。为此,将响应面优化算法应用于被动式低能耗建筑设计中。将最大化舒适度、最小化耗能率作为被动式低能耗建筑设计的目标函数。通过拉丁超立方实验设计方法,获取被动式低能耗建筑设计优化问题的设计空间;在设计空间中随机抽样。在此基础上,通过最小二乘法拟合建立响应面模型。利用遗传方法对拟合响应面模型进行改进和更新处理,直至达到收敛,保证被动式低能耗建筑设计达到低能耗率、高舒适性的目的。实验结果表明,响应面拟合准确性高,将响应面优化算法应用于被动式低能耗建筑设计中,发现其能够有效降低能耗,提高舒适性,和其他方法相比有更好的优化结果。     

湖南地区居住建筑节能设计探讨

本文就湖南地区居住建筑的节能设计从小区规划、单体建筑、围护结构方面作了有益的探讨．     

混沌最优化算法在结构最优化设计中应用

针对非线性约束问题,提出了一种新的、可行的混沌最优化算法———三次载波混沌最优化方法;并将此算法用于工程结构优化设计中。计算结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高,满足约束的效果较好,是解决优化问题的有效方法。     

BP遗传算法在结构形状优化设计中的应用

利用遗传算法(GA)对桁架结构分别进行杆件截面和节点坐标的优化设计,利用BP网络的高度非线性映射能力来得到遗传算法的适应度函数值,替代优化中重复采用有限元分析的方法,降低计算花费时间,提高了算法收敛速度.通过25杆输电塔架算例的优化设计,验证了此方法的实际应用是可行的.     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于变可信度近似的设计优化关键技术综述

利用变可信度近似模型进行设计优化,可以发挥不同可信度分析模型的优势和特点,大幅减少复杂工程产品设计过程中的计算量,提高计算效率,是解决复杂工程产品设计优化计算复杂度难题的有效途径之一。分析和阐述了基于变可信度近似的设计优化方法的基本思想, 总结归纳了主要研究内容和关键技术,并对适用于变可信度近似的实验设计方法、变可信度近似模型构建方法及设计优化策略进行了综述,指出了今后的主要研究方向：结合自适应采样的变可信度近似模型实验设计,CoKriging类带有误差信息的变可信度近似模型建构,基于空间映射的变可信度近似模型建构,以及变可信度近似模型在多学科设计优化、不确定性优化等各个领域的应用。