薄底盒体零件的数控加工

在机械加工中,薄底盒体零件的加工工艺性差,其加工质量很难保证。本文通过对一薄底盒体零件的试生产加工,找出了影响此类零件加工质量的主要原因即加工变形过大,并针对分析的原因对零件的数控加工采取了一些改进措施,最终减小了零件的加工变形,从而提高了零件数控加工的质量。     

复杂结构薄壁异形零件数控加工技术初探

航空机载设备因为对重量和空间尺寸有严格的要求,用到了许多复杂结构薄壁异形零件,这些零件结构刚性差,形状不规则,多由复杂曲面组成,只能使用UG等三维软件数控编程加工.为合理加工复杂结构薄壁异形零件,从工艺方法、数控编程、仿真检测、工装夹具、切削参数等方面对此类零件的数控加工进行了初步探讨,总结了复杂结构薄壁异形零件数控加...     

薄壁零件数控加工工艺质量改进分析

计算机技术和仿真技术的迅猛发展推动着薄壁零件数控加工工艺由不成熟的工艺发展蜕变为工程科学。在此过程中,薄壁零件数控加工技术研究由传统的经验研究转变为科学的“定量分析”。薄壁零件存在的问题是刚性差、结构较复杂,在数控加工中易变形且难以控制,加工质量得不到切实保障。对目前的加工系统而言,数据加工过程可以分为三大步：一是加工前的工艺设计和离线零件编程,二是在加工过程中的在线加工和监控,三是加工后的检验处理。只有将三大步骤紧密结合协调统一好,才能确保工艺加工质量。但是,在线加工工艺系统会受到诸多因素的干扰,比如刀具变形、受热变形等,这些外在因素会严重影响质量。薄壁零件数控加工工艺在工业中的应用越来越广泛,保障加工工艺质量是当前急需关注和强调的问题。本文通过分析加工工艺的影响因素,提出改进装夹方案、修改切削参数、修正刀具路径、局部调整进给量等几种策略,来对加工路径和方式进行分析和优化,达到改进加工工艺质量的目的。     

薄壁零件数控加工工艺质量改进分析

计算机技术和仿真技术的迅猛发展推动着薄壁零件数控加工工艺由不成熟的工艺发展蜕变为工程科学。在此过程中,薄壁零件数控加工技术研究由传统的经验研究转变为科学的“定量分析”。薄壁零件存在的问题是刚性差、结构较复杂,在数控加工中易变形且难以控制,加工质量得不到切实保障。对目前的加工系统而言,数据加工过程可以分为三大步：一是加工前的工艺设计和离线零件编程,二是在加工过程中的在线加工和监控,三是加工后的检验处理。只有将三大步骤紧密结合协调统一好,才能确保工艺加工质量。但是,在线加工工艺系统会受到诸多因素的干扰,比如刀具变形、受热变形等,这些外在因素会严重影响质量。薄壁零件数控加工工艺在工业中的应用越来越广泛,保障加工工艺质量是当前急需关注和强调的问题。本文通过分析加工工艺的影响因素,提出改进装夹方案、修改切削参数、修正刀具路径、局部调整进给量等几种策略,来对加工路径和方式进行分析和优化,达到改进加工工艺质量的目的。     

基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究

采用RBF神经网络开发的针对钛舍金等难加工金属材料数控加工的难题,结合数控加工设备实时监控难加工金属材料,应用效果表明,对难加工材料数控加工进行RBF神经网络控制后,工件圆度误差和粗糙度误差得到了有效的降低。     

复杂腔体零件的数控加工工艺研究

通过对复杂腔体零件的结构、精度分析与数控编程和加工的细致研究,阐述了数控加工是复杂零件,尤其是特殊型腔、特形面零件加工的首选方法,也是现代机械加工应深入研究和不断发展的方向.     

雷达精密深腔壳体零件数控加工动力学研究

为了确定合理的精密深腔薄壁零件铣削加工工艺参数，借助动力学仿真的数控加工工艺参数优化方法，通过建立铣削过程动力学系统实验模态分析测试平台，测试具体加工机床和不同长径比刀具的动力学特性，再应用“切削过程动力学仿真优化系统”获取特定机床不同刀具特性、不同加工阶段加工系统的切削稳定域和优化的切削参数。从而有效提高零件材料的去除效率，抑制细长刀具的切削颤振现象，较好地解决精密深腔薄壁壳体零件铣削加工时侧壁产生切削振纹的难题。     

轴套零件局减阀套数控加工分析

轴类零件作用在于支撑传动零部件,传递扭矩,承受一定的载荷。而轴套类零件应用广泛,其加工工艺制定是否合理,直接影响产品质量。经过不断研究攻关,优化数控轴套类零件加工过程,大批量生产得到科学的理论指导。文章依据机械加工工艺规程步骤,针对局减阀套数控轴零件加工过程展开分析,列出相应的机械加工工艺过程卡片和刀具卡片,为数控轴套类零件加工工艺的进一步优化和改进提供帮助。     

高效数控加工技术的应用

随着科技进步和时代发展,应用数控加工所得的机械零件不论在精度还是外形尺寸上都可以与欧美等发达国家相媲美。但是,如何在确保加工工件精度的情况下,提高加工效率是当前困扰我国数控加工领域专家和学者的主要问题。本文基于数控加工常用技术以及效率制约因素的前提下进行了研究,以期改善数控加工技术的效率问题。     

数控加工仿真系统的设计与实现

数控加工仿真是基于虚拟现实的仿真软件,是利用计算机来模拟实际的加工过程。它在高等职业院校数控教学过程中的应用,不仅降低了学校的办学成本,提高了办学效率,而且给学生提供了更多的练习机会,培养了学生的动手操作能力,同时训练了学生实习操作的技能技巧。     

基于前向对向传播神经网络的信息检索技术研究

提出了一种基于前向对向传播神经网络的信息检索算法。分析了信息检索技术的基本概念、原理、以及检索方式,研究了科技信息检索的流程,研究了前向对向传播神经网络的基本模型和算法,提出了基于前向对向传播神经网络的信息检索的原理和算法,并将这种算法与传统方法通过仿真实验进行对比,在保持100%的查准率的情况下,将查全率由79.63%提高至85.59%,获得了较好的效果。     

小议数控加工中仿真技术的应用

随着计算机技术和计算机图形学的快速发展,推动着我国机械自动化加工的不断向前,促进了社会经济的发展和为人们生活带来便利。数控加工是机械制造的重要组成部分,数控加工技术中的仿真技术使数控加工在复杂曲面和高精度加工的实现成为可能。本文从数控加工中的仿真技术的基本内容出发,简述了国内外的数控加工仿真技术的发展现状,探究了数控加工中的仿真技术的应用,为未来的数控加工仿真技术提供参考依据。     

Research on image feature extraction and retrieval algorithms based on convolutional neural network

With the rapid development of mobile Internet and digital technology, people are more and more keen to share pictures on social networks, and online pictures have exploded. How to retrieve similar images from large-scale images has always been a hot issue in the field of image retrieval, and the selection of image features largely affects the performance of image retrieval. The Convolutional Neural Networks (CNN), which contains more hidden layers, has more complex network structure and stronger ability of feature learning and expression compared with traditional feature extraction methods. By analyzing the disadvantage that global CNN features cannot effectively describe local details when they act on image retrieval tasks, a strategy of aggregating low-level CNN feature maps to generate local features is proposed. The high-level features of CNN model pay more attention to semantic information, but the low-level features pay more attention to local details. Using the increasingly abstract characteristics of CNN model from low to high. This paper presents a probabilistic semantic retrieval algorithm, proposes a probabilistic semantic hash retrieval method based on CNN, and designs a new end-to-end supervised learning framework, which can simultaneously learn semantic features and hash features to achieve fast image retrieval. Using convolution network, the error rate is reduced to 14.41% in this test set. In three open image libraries, namely Oxford, Holidays and ImageNet, the performance of traditional SIFT-based retrieval algorithms and other CNN-based image retrieval algorithms in tasks are compared and analyzed. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to other contrast algorithms in terms of comprehensive retrieval effect and retrieval time.     

基于BP-MC模型的大型机电设备备件需求预测研究

针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型．以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于实际预测中,结果表明该模型优于BP神经网络单项预测模型,具有精度高、科学可靠的特点,为大型机电设备备件需求预测提供了新的途径。     

基于卷积神经网络和胶囊神经网络的宫颈病变图像分类方法研究

为了更好地治疗宫颈癌,准确确定患者的宫颈类型是至关重要的。因此,用于检测和划分宫颈类型的自动化方法在该领域中具有重要的医学应用。虽然深度卷积神经网络和传统的机器学习方法在宫颈病变图像分类方面已经取得了良好的效果,但它们无法充分利用图像和图像标签的某些关键特征之间的长期依赖关系。为了解决这个问题,文章引入了胶囊网络(CapsNet),将CNN和CapsNet结合起来,以提出CNN-CapsNet框架,该框架可以加深对图像内容的理解,学习图像的结构化特征,并开展医学图像分析中大数据的端到端训练。特别是,文章应用迁移学习方法将在ImageNet数据集上预先训练的权重参数传输到CNN部分,并采用自定义损失函数,以便网络能够更快地训练和收敛,并具有更准确的权重参数。实验结果表明,与ResNet和InceptionV3等其他CNN模型相比,文章提出的网络模型在宫颈病变图像分类方面更加准确、有效。     

数控加工过程中的监测及故障诊断技术探讨

状态监测和故障诊断技术的采用极大地保证了数控加工过程中工件和设备的状态监测安全及故障的智能化诊断。为了提高数控加工过程中的监测技术水平和故障诊断能力,解决数控加工过程中存在的问题,提高机床的生产效率,我们对现有的数控加工过程中的监测技术和故障诊断技术进行分析、探讨,详细研究了故障诊断技术操作流程。提高数控加工过程中的故障诊断和分析能力对于对现阶段数控加工技术的发展具有指导意义,有利于企业安全、高效的进行生产。     

薄壁件加工中的振动问题及控制

本文对薄壁件在加工过程中引起振动的因素进行了分析,通过改变工件的夹紧方式和定位基准,设计制作工装夹具和刀具几何角度,考虑加工薄壁件的合理工艺,顺利解决了工件变形问题,保证了加工质量,提高了加工效率.