基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

数控机床手轮进给故障的排故思路

在数控机床加工过程中,由于调整及慢速对刀的需要,通常需要频繁地使用手轮（即手摇脉冲发生器）来控制数控机床伺服轴的运动,因此,在数控机床的诸多故障中,手轮出现故障的次数较多,同时对该故障维修人员的维修水平要求也相对要高。本文以配备有FANuc 0i—mate-TD数控系统的cK0625数控车床为例,系统地介绍了数控机床手轮故障的诊断与分析方法。     

基于VBA的多工作簿信息汇集和解析方法

来自各部门的Excel工作簿中的数据,需要汇集到总表的对应单元格中,并对信息加以解析和计分。设计、运行程序,自动打开多个工作簿并进行处理,构成总表。阐述了工作簿、工作表、栏目、单元格内规范化信息格式约定,符号信息处理方法,并用VBA编程实现。     

统一用户权限管理系统的应用研究

为了提高信息系统统一用户管理水平,结合当前信息系统应用现状,系统的介绍了统一用户认证系统4A架构、功能模块等的设计及实现方法,阐述了统一用户管理系统部署环境和应用效果,对于企业统一用户权限管理具有一定的借鉴意义。     

低压铸造大型复杂薄壁纯铜铸件的工艺研究

通过在工厂的现场试验研究,探索出用焦炭炉生产大型薄壁纯铜铸件的低压铸造经验--保压时间应短而准确,升液管要粗,用陶瓷管为宜,并且应对熔化炉直接加压,不宜吊放入罐中,加压应从炉底送气,工作台的高度要尽可能小,从而减少升液管露出液面的距离.     

铁道罐车控制系统结构及主要元件的改造意义

本文论述铁道罐车控制系统结构及紧急切断阀(气相)与内置全启式弹簧安全阀并联组合设计结构的改造意义。     

钛合金化学镀镍工艺

采用一种含有氢氟酸的酸性溶液作为活化溶液,对钛合金表面进行化学镀镍。讨论了活化液、络合剂、Ni2 及H2PO2-浓度、缓冲剂及温度的确定。分别介绍了除膜、活化、预镀镍及化学镀镍工艺规范。对该镀镍层的耐蚀性及含磷量进行了测定,并对该镀层热处理前后的硬度、厚度、结合力、氢含量、耐磨损性及表面微观形貌进行了测试与比较。结果表明,采用本工艺可在钛合金表面沉积出70μm左右的镍磷合金镀层,磷含量在8%~11%(质量分数);氢含量可控制在50mg/kg;经200℃热处理1h后镀层硬度达到600HV,镀层与基体结合力好;经350℃热处理1h后镀层硬度达850HV,耐磨损性良好。该镀层可满足航空钛合金部件的要求。     

基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统

目的 提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法 采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果 提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论 模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点.     

基于航空气象服务平台的开发与应用

针对东北航空气象服务平台在手机等移动端设备上的不足及平台的再开发与充分利用方面,研制了一套"机场天气、一键查询"WEB应用系统,以解决这一实际问题。     

基于迭代学习控制的划片机高精度运动误差补偿

集成电路封装技术快速发展,作为电子元器件封装关键设备的划片机精度也日益提高,为顺应这一趋势,针对划片机重复加工的执行过程特点,设计一种基于数据驱动的神经网络迭代控制方法。该方法通过不断修正控制输入,使得跟踪误差逐渐减小,提高重复定位精度。通过仿真分析得出,神经网络迭代控制方法基于划片重复运行的特点,仅利用输入输出数据,完成对零件加工过程的改善,可有效提高运动精度,实现了误差补偿。