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1.
五轴磨床加工精密球面的磨削形态及运动分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了了解五轴磨床中杯形砂轮用于球面工件磨削的特点,通过坐标变换方法,给出了加工球面时杯形砂轮一点的磨削轨迹方程;基于轨迹方程,分析了磨削形态与加工参数之间的关系,导出螺距公式,提出条纹主带概念;最后进行了运动学分析,并依据杯形砂轮平面磨削实验结果,给出了杯形砂轮的理论磨削力变化曲线.分析表明,杯形砂轮加工球面的磨削形态近似对称,但磨削条件是不对称的.  相似文献
2.
将图论引用到机构的拓扑分析,实现了机构运动链的计算机自动识别;通过建立机构符号体系,实现了机构运动方程的自动建立与求解;最后给出了应用实例。  相似文献
3.
采用概率统计分析、相拓扑分析、以及对硫铅同位紊的研究得出:祁雨沟金矿是两次地质作用迭加的产物。  相似文献
4.
针对用传统设计方法设计的成型磨齿机床立柱在保证设备精度的同时会造成重量过大的问题,运用有限元设计方法建立了立柱的三维有限元模型,并利用ANSYS软件对立柱壳体进行了拓扑分析。由拓扑分析得出的载荷路径与立柱壳体模型相结合,提出了7种不同筋板布局的立柱结构。研究结果表明,与原立柱进行对比,斜角45°筋1型立柱的质量刚度比最优,斜角26.25°筋1型次之,而原立柱的质量刚度比最差;通过模态分析得到的新壳体模型斜角26.25°筋1型立柱的一阶固有频率比原模型提高了12.86%,而斜角45°筋1型立柱的一阶固有频率比原模型提高了9.09%;斜角45°筋1型立柱的质量比原立柱模型减少6.56%,斜角26.25°筋1型立柱的质量比原立柱模型减少了9.83%。  相似文献
5.
许晶晶  康劲松 《机电一体化》2010,16(10):70-75,79
在传统感应加热串联谐振模式的基础上,提出了一种新型串并联谐振模式,即LCC谐振电路。通过在电路中增加一个并联谐振元件,解决了串联谐振模式输出电压受限于输入电压的问题,避免高频负载匹配变压器的使用,缩小了感应加热电源的体积和重量,对LCC谐振模式的电路结构进行详细分析和参数选择,通过仿真验证了该谐振模式的可行性和参数设计的正确性,并通过设计使开关器件工作于零电压软开关模式,解决了高频化所带来的开关损耗大和开关器件应力大等问题。  相似文献
6.
Early osteoporosis diagnosis is of important significance for reducing fracture risk. Image analysis provides a new perspective for noninvasive diagnosis in recent years. In this article, we propose a novel method based on machine‐learning method performed on micro‐CT images todiagnose osteoporosis. The aim of this work is to find a way to more effectively and accurately diagnose osteoporosis on which many methods have been proposed and practiced. In this method, in contrast to the previously proposed methods in which features are analyzed individually, several features are combined to build a classifier for distinguishing osteoporosis group and normal group. Twelve features consisting of two groups are involved in our research, including bone volume/total volume (BV/TV), bone surface/bone volume (BS/BV), trabecular number (Tb.N), obtained from the software of micro‐CT, and other four features from volumetric topological analysis (VTA). Support vector machine (SVM) method and k‐nearest neighbor (kNN) method are introduced to create classifiers with these features due to their excellent performances on classification. In the experiment, 200 micro‐CT images are used in which half are from osteoporosis patients and the rest are from normal people. The performance of the obtained classifiers is evaluated by precision, recall, and F‐measure. The best performance with precision of 100%, recall of 100%, and F‐measure of 100% is acquired when all the features are included. The satisfying result demonstrates that SVM and kNN are effective for diagnosing osteoporosis with micro‐CT images. Microsc. Res. Tech. 76:333–341, 2013. © 2013 Wiley Periodicals, Inc.  相似文献
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