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1.
2.
针对某一体式夹紧器工作原理,以及根据打开周期、有无气缓冲、气缓冲形式、负载因素不同,定义不同工况,制定一体式夹紧器下盖冲击的测试方案。可调节工装设计为模拟不同负载工况提供了便捷条件;搭建测试和信号采集平台,获得夹紧器在不同工况条件下冲击力和动态性能——爬行、反弹、撞击;确定下盖冲击力主要影响因素——打开周期、负载、气缓冲效果,并对其敏感性进行量化分析。通过工况1,4的数据记录对比得出,现有的缓冲结构可以减少160%~290%的下盖冲击力。实验结论为V63夹紧器设计和气缓冲设计提供依据,为V63夹紧器标准工况应用条件提供量化分析数据支撑。 相似文献
3.
由于导波损伤诊断方法在碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)损伤监测领域的结构不确定性和专家经验缺乏,提出了一种基于能量图谱和孪生卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的导波损伤识别和定位方法。以导波监测网络的能量图谱作为模型的学习样本,消除样本标签质量对专家水平的严重依赖,同时为深度学习模型提供丰富的有效信息。设计了权值共享的孪生网络以避免模型参数过多导致的过拟合现象,并利用CNN和长短记忆网络自动挖掘导波信号的高层特征。此外,对深度学习模型提取的特征进行可视化分析并讨论其物理意义,为解释神经网络的工作原理提供基础。实验结果表明,该方法在考虑结构不确定性的情况下,损伤识别和损伤定位的准确率分别达到88%和85%,相较于基于专家经验的传统方法优势明显。 相似文献
4.
针对无心磨床的工作原理与加工特点,设计一种自动化上下料装置,运用PLC控制技术对系统中供料装置、出料装置、传输机构等各部分运动状态及工作程序进行精准控制来实现产品从供料到取件的自动化、连续性生产,通过验证,该系统设计方案稳定可靠,为此类机床加工过程的自动化改造升级提供了一种有效的途径与方法. 相似文献
5.
6.
随着科学技术的快速发展与进步,当今社会要求学生学习知识水平越来越高,要求其学习范围更为广泛。因此目前学生仅依凭英语课堂学习还远远不够,很多时候根本无法适应社会发展的需要,所以培养学生自学能力就显得非常重要。由此提出开发一款英语自学系统为英语爱好者提供自学英语平台。文章立足于Web网络,依托B/C结构,应用ASP.NET和数据库进行相互融入技术;然后从功能模块,数据库等设计详细分析本系统设计;最后从聊天室、BBS论坛、以及留言板等方面来实现本系统的在线沟通与交流,从而完成了本系统研究。该系统不但能使学生学习英语不受时空限制,而且对于提升他们学习英语效果与使用英语能力均有很大帮助。 相似文献
7.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
8.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献
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10.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。 相似文献