基于神经网络的叶片电解加工阴极修正仿真

工具阴极的精确设计与修正是电解加工的研究难点之一.文中采用人工神经网络技术,建立了基于改进BP神经网络的数字化阴极修正模型.利用该模型对阴极型面进行数字化修正,改变传统人工修正的方法,提高了阴极修正效率.文中还以多次阴极修正数据为基础,对型面修正量进行了预测.结果表明,该网络模型预测的阴极修正量与试验修正量比较接近,最大绝对误差在0.015mm左右,证明其具有较好的预测效果.该网络模型能广泛应用于航空发动机叶片等复杂型面阴极的数字化修正,减少修正次数,缩短阴极修正周期,提高叶片电解加工精度.     

考虑流场特性的发动机叶片电解加工阴极设计及数值仿真

为了提高阴极设计的精度,本文在考虑流场特性的基础上,分析了气泡率、温度、压力以及流速等因素对电解加工的影响,建立了电解加工间隙的数学模型,完成了叶片叶盆电解加工的阴极设计,同时对加工间隙中电场强度的分布进行了仿真,并和根据单纯考虑电场作用的模型所设计的阴极进行了对比．结果表明,同时考虑流场和电场两因素时,间隙内的电场强度比单纯考虑电场因素时的电场强度大9％,其分布和叶片型面变化接近,说明考虑流场特性的阴极设计模型更能够真实的反映加工工件型面的变化,更加符合电解加工实际物理过程的本质,从而提高了阴极设计的精度,减少了阴极修正的次数．     

基于叶片型面扭角分析的整体叶轮展成电解加工运动设计

为提高展成电解加工整体叶轮叶片型面的加工精度和阴极运动设计的效率,以直纹面叶轮为例,研究了叶片扭角对展成电解加工的影响,提出对叶片型值点拟合曲线做法向偏置,以偏置曲线生成的特征点为依据进行展成运动轨迹设计,并根据工艺试验确定工具阴极运动参数的展成运动设计方法,从而消除叶片扭角对加工精度的不利影响。实例验证表明,采用该方法可以快速有效的进行整体叶轮叶片型面展成电解加工阴极运动设计,并可提高加工精度。     

数控展成电解阴极空间运动及其对成形规律影响的分析研究

对于扭曲叶片型面整体叶轮通道的加工,数控展成电解加工显示了明显的优势。从阐述电解加工整体叶轮运动出发,对电解加工过程中阴极速度进行了分析,得到了影响电解加工间隙的速度分量;同时通过对展成电解加工特点的分析,对展成电解加工的成形规律进行了研究,推导出加工间隙的计算公式,与试验结果基本吻合。且以此为指导,对消除期望加工型面与实际加工型面之间的加工误差提出修正方案,并在试验中得到验证。     

电解加工阴极空间运动及其对成形规律的影响

从阐述电解加工整体叶轮过程中阳极和阴极的运动出发,对电解加工过程的阴极速度进行了分析,得到了影响电解加工间隙的速度分量;同时通过对展成电解加工特性的分析,对展成电解加工的成形规律进行了研究,推导出了侧面加工间隙的计算公式.试验结果验证了加工间隙计算公式的正确性,但同时也表明了型面加工余量的不均匀性.为此,提出了消除期望加工型面与实际加工型面加工误差的修正方案,即利用各运动轴的附加运动来消除加工余量的不均匀性,并在试验中加工出了符合要求的工件.     

基于间隙实际电场分布的叶片电解加工阴极设计

根据电解加工的基本原理,探讨了基于间隙内简化电场和基于间隙内实际电场分布数学模型的叶片电解加工阴极设计方法,对比分析了这两种阴极设计方法对间隙内电场强度分布的影响,通过一组工艺试验验证了阴极设计的精度.结果表明,基于间隙内实际电场分布的有限元阴极设计方法更符合电解加工的实际物理过程,阴极设计更加精确合理.     

基于间隙电导率模型的叶片电解加工阴极设计

考虑流场因素的影响是电解加工阴极设计的重要方面．本研究在流场特性的基础上,重点考虑了电解液温升、气泡率、压力等因素对电导率的影响,建立了间隙内沿液流方向的电导率变化数学模型,并将该模型运用在工具阴极的设计中．同时将在该电导率模型基础上求解的间隙分布和只考虑电场因素的间隙分布进行了分析比较．结果表明,在电导率模型基础上设计的阴极模型更能真实地反映加工工件型面的变化,更符合电解加工的实际物理过程．     

大模数斜齿轮可控电解珩磨电解间隙的计算

可控电解珩磨是一种适用于复杂淬硬表面的精密加工方法。文中讨论了大模数斜齿轮采用连续扫描阴极可控电解珩磨时电解间隙变化的原因及其对加工的影响 ,推导出了电解间隙变化量的计算公式。通过对影响电解间隙变化量因素的讨论 ,可定量控制阴极设计时的结构参数     

三轴进给的叶片电解加工

为了消除多工序、多次定位对叶片电解加工精度的不利影响，自行研制开发了三轴进给的叶片电解加工系统及其控制系统软件．该加工系统不仅可以实现叶身全方位一次电解成型，而且可按照优化的角度进行电解加工．同时从理论上推导了叶片装夹角和阴极进给角与电解加工精度的关系，提出了二次判优准则．在Unigraph软件平台上，对某型航空发动机叶片进行实体造型，并以叶片的实体造型为研究对象，结合二次判优准则及自行开发的判优软件，对叶片装夹角和阴极进给角进行优化，优化结果符合实际加工情况．     

整体叶轮分步法数控电解加工工艺与关键技术

针对航空发动机整体叶轮的加工难题,在单步加工法的基础上对叶片电解加工工艺进行改进,提出了分步法叶片电解加工工艺.首先制定了叶片的分步电解加工方案,采用切片法提取叶片加工的工艺数据,并利用整体叶轮叶片电解加工的专用软件对叶片电解加工工序的加工区域进行合理划分,对加工路径进行规划,据此计算出阴极运动的控制路径与各坐标轴运动分量,实现了叶片数控加工编程,最后通过加工试验验证该工艺方法的可行性.试验证明,该工艺方法解决了整体叶轮叶片的加工难题,提高了叶片加工的精度,缩短了加工准备时间.     

基于神经网络和模糊控制的电解加工间隙控制

利用阴极面上承受的来自电解液的压力来反映电解加工间隙的大小．用BP神经网络实现间隙向力信号的非线性映射,把间隙的误差转化为力的误差及误差的变化信号,以此作为模糊控制器的输入;以加工电压的增量作为模糊控制器的输出,实现对间隙的控制．根据间隙控制的理论公式,建立了仿真模型,在Matlab的Simulink模块中通过对神经网络、模糊控制器和电解加工系统联合组成的智能控制系统的仿真试验来整定模糊控制器的3个增益参数．结果表明,所提出的控制方法对间隙的控制具有很好的效果,无稳态误差,且速度快、鲁棒性好．     

平原区河网水流计算校正模型

为提高平原河网水流计算的精度,针对其中交错相连的复杂河网水流运动以及测点又相对较少的情况,提出以环状河网节点水位三级解法为基础、河段方程系数为载体的平原河网校正模型.将观测位置上的模型系统误差校正信息由测点向河网其他断面传播,修正相邻河道断面的水位、流量预报值.选择长江澄通段河网进行实例分析,选用2004年9月的水文资料进行演算.结果表明,该方法能在一定空间范围内有效地传播误差修正量,对提高河网水流预报精度具有实用意义.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

Improvement of Electrochemical Machining Accuracy by Using Dual Pole Tool

Electrochemical machining (ECM) is one of the best al ternatives for producing complex shapes in advanced materials used in aircraft a nd aerospace industries. However, the reduction of the stray material removal co ntinues to be major challenges for industries in addressing accuracy improvement . This study presents a method of improving machining accuracy in ECM by using a dual pole tool with a metallic bush outside the insulated coating of a cathode tool. The bush is connected with anode and so the el...     

基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现

介绍了反馈型神经网络Hopfield网络的定义、原理、模型和基本学习规则,并构造了一个用于联想记忆的Hopfield神经网络模型.对实验结果进行分析、比较,实验结果表明:Hopfield神经网络用于数字识别是可行、有效的;该方法较传统神经网络能提高网络的记忆能力和数字识别的正确率;该方法有别于以往的BP神经网络的模式识别,结合一些优化算法,如遗传算法,能对Hopfield神经网络的联想记忆稳态进行优化,增强神经网络的联想记忆能力.     

CDMA数字蜂窝移动通信系统优化流程

研究了CDMA(Code division multiple access)数字蜂窝移动通信系统的优化、优化目标及优化过程。通过对系统的初始设计模拟、单一基站的初始优化、基站组有载条件下的网络优化数据采集、测试数据分析及优化方法的确定、系统参数的修改、检查优化效果并总结留档等问题的讨论，总结出一套基本的系统优化流程。该流程可作为CDMA数字蜂窝移动通信系统优化的一般流程或参考流程。     

基于二阶粒子群算法优化的神经网络再制造工件疲劳寿命预测

再制造工件多元异质材料特性及工艺参数对疲劳寿命的影响,使得传统的疲劳寿命计算方法无法适用于再制造工件,针对此问题建立了再制造工件疲劳损伤预测修正模型,并通过疲劳试验分析了不同熔覆厚度和宽度条件下对试件疲劳强度和可靠性寿命的影响,同时获取了寿命预测修正系数;进而采用二阶粒子群算法优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络,构建了材料性能参数、应力水平及再制造工艺影响因素与疲劳寿命之间的关系模型,针对再制造工件进行寿命预测。结果表明,神经网络的预测结果与试验数据相符,优于数值计算预测模型,为实现再制造工件的疲劳寿命预测提供了一种新的方法和手段。