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主减速器装配过程中垫片厚度选择 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车主减速器装配质量的影响因素很多,其中一个重要的因素是如何选取垫片厚度的问题。文章采用有限元法对某商务车后桥主减速器装配过程进行力学分析,获得了主减速器装配过程中的变形和应力状态;针对主减速器工作中应满足最小驱动力矩的指标,通过数值计算得到垫片实际的厚度,为主减速器的一次性装配成功提供了依据。 相似文献
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文章在研究主齿总成结构及主齿轴承预紧原理的基础上,深入分析了影响主齿轴承预紧的主要因素及其影响机理;针对目前普遍采用的垫片复测系统的不足,提出了优化改进方案,根据产品设计要求,合理利用M-Fa调整范围,使实际预紧控制更容易,提高了生产效率. 相似文献
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遗传算法的应用范围较广,其在教育行业中的一个典型应用即是用于考试系统中的自动组卷。该文主要介绍了使用遗传算法进行自动纽卷的主要流程,包括数据模型建立、试卷编码、目标函数确立、选择算子等几个环节。 相似文献
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遗传算法的应用范围较广,其在教育行业中的一个典型应用即是用于考试系统中的自动组卷。该文主要介绍了使用遗传算法进行自动组卷的主要流程,包括数据模型建立、试卷编码、目标函数确立、选择算子等几个环节。 相似文献
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遗传算法在自动组卷系统中的应用 总被引:6,自引:2,他引:6
袁锋 《山东师范大学学报(自然科学版)》2006,21(1):53-56
介绍了自动组卷算法的数学模型和主体思想,提出了一种基于遗传算法的试题抽取方案,重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算法的设计与实现.实验表明,所设计的组卷方法性能好、效率高。是一种实用、有效的组卷方法. 相似文献
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王文学 《科技情报开发与经济》2010,20(29):202-204
介绍了自动装星徽机的自动控制系统和自动装星徽机工艺流程的设计,重点介绍了自动冲孔部分PLC外部接线原理和梯形图程序设计原理。 相似文献
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目的:讨论自动摆药机在医院药房中的应用价值.方法:介绍自动摆药机的结构、应用,总结自动摆药机的优缺点.结果:自动摆药机虽然存在不足,但适合住院药房使用,有利于提高医疗质量.结论:自动化调剂是将来医院药房的发展趋势. 相似文献
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针对特种工件自动装料机的工作过程和控制要求,提出了应用横河PLC控制的思路,描述了控制系统的硬件配置和控制流程。 相似文献
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改进遗传算法在自动组卷系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。 相似文献
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小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率. 相似文献
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本文介绍了公钥密码系统中最为流行的RSA加密算法的基本原理,在RSA加密算法中生成密钥对的理论基础——辗转相除法,素数判定方法和改进的模指数运算法.在此基础上用Visual C++编写了一个RSA算法程序,并将其用于中药配方颗粒自动发药机控制系统中,对将要传到管理中心的所开处方中的药品信息进行加密,从而对处方起到了产权保护的作用. 相似文献
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遗传算法的改进及在自动组卷系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法是一种新发展起来的并行优化算法,它很适合解决自动组卷问题.但是遗传算法存在运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,针对这些缺陷提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法,并在计算机基础自动组卷系统中进行了应用. 相似文献
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宋寿增 《科技情报开发与经济》2012,22(23):151-154
通过分析皮带中部自动采样机在太原第一热电厂的使用情况,总结了自动采样机在实际应用中的优越性和不足之处,提出了相应的加强管理、系统改进等措施,保证了取样系统的正常稳定运行,使取样装置的投用率在99%以上。 相似文献
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基于支持向量机的分类原理,构造图像分类器。通过这种分类器实现了图书馆馆藏图像的自动分类,采用这种方式代替了现阶段的图像人工分类方式,从而取代了基于文本的图像检索(TB IR),提高标引率。 相似文献
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介绍了24C16串行E2PROM的基本结构和工作原理,描述了自动调线机控制系统的设计方案,并详细介绍了系统数据在24C16上的存储方案和算法,实际结果表明,采用该方法设计的自动调线机,具有抗干扰能力强、使用简便、成本低等特点. 相似文献
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核主成分分析(KPCA)法具有很好的非线性特征提取能力,利用KPCA提取输入数据的特征信息,并将特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-SVM预测模型.通过实例检验表明,具有非线性特征提取的ISSVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型.与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好. 相似文献