应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

温升对蜗轮副背隙及分度精度的影响研究

以大规格高精度蜗轮副温升后的变形为研究对象,分析了各变形部位的变形特点,结合实例计算了各部位的变形量,确定了影响背隙的主要因素,并推导了背隙变化量的计算公式。另一方面探究了温升对分度精度的影响机理,推导了精度影响计算公式。为该类转台在不同温度条件下装配时的背隙值提供了计算方法,也为实际使用和维修提供了参考。     

晶圆测量系统的设计与有限元分析

本文设计了一种晶圆测量系统,主要由大理石基座、测量平台、大理石横梁、上测头机构、下测头机构和一对共焦位移传感器等部件组成;对测量平台、上、下测头支架等结构进行了有限元分析和校核,满足设计要求;并进行了样机重复精度测试,测得THK的重复精度±0.3μm、Warp的重复精度±0.2μm、Bow的重复精度±0.2μm、TTV的重复精度±0.5μm,重复精度完全达到实际测量要求。     

[成形过程的数据挖掘与深度学习方法]基于机器学习的管材弯曲回弹有效预测与补偿

采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模，提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子，改进了粒子群优化(PSO)算法，进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化，构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象，将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本，实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%，与未优化的BP神经网络等传统模型相比，预测精度最大提高了18.5%，计算时间可从1.5 h缩短至300 s，同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。     

涟溪煤矿通风阻力测定及分析

采用气压计基点测定法按标准要求在主要路线上布置了29个测点对涟溪煤矿通风系统进行了阻力测定,本次测定相对误差为4.09%,测定结果表明:涟溪煤矿通风难易程度为"中等",阻力分布较合理,回风段阻力较大。分析了矿井通风系统阻力较大的原因并提出了优化建议。     

浅谈轨道巷施测中导线精度的提高

井下导线测量不可避免地存在各种误差,文章结合实例,通过对煤峪口矿14号煤层410轨道巷的实测,提出了相应的技术措施,以提高导线测量精度。     

简叙锻造模具设计及其发展(上)

锻造模具简称锻模,锻模设计由工艺设计、模具结构设计和模架设计三部分组成。其中,工艺设计应做到锻件优良,材料利用率高,并且工艺稳定;模具结构设计应做到模具费用低,寿命高;而模架设计应做到导向精度高、顶出装置动作顺畅有延时,又要具有足够的顶出行程,还要做到模具定位精确、紧固牢靠,并能快速装卸模具等。