基于UG的采煤机零件参数化设计系统研究

为了避免采煤机零件的重复设计,减少采煤机新产品设计开发工作量,对采煤机零件的参数化设计方法进行了研究,并综合应用UG二次开发工具UG/Open API、UG/Open MenuScript、UG/Open UIStyler和Microsoft Visual C++6.0编程软件开发了基于UG的采煤机零件参数化设计系统。以采煤机截割部摇臂油位计壳体为例详细地介绍了系统开发设计的具体过程,通过实例验证了该方法的有效性。研究表明,参数化设计系统缩短了零件设计分析周期,减少了设计分析人员的工作量。     

方孔加工原理在矩形顶管中的应用研究

盾构与顶管机施工中,矩形断面有效使用面积比圆形断面大20%以上。因此,矩形盾构和顶管机的研究与应用对于工程施工有着重要的意义。文章针对与切削截面形状起决定作用的刀盘切削形式为切入点,在介绍现有盾构和顶管机切削形式的基础上,通过研究卢劳三角形原理在切削方孔中的应用,进行了该原理在矩形盾构与顶管机上的应用与研究。     

对变电站(发电厂)第二种工作票格式的建议

从技术进步和设备现场具体情况出发,提出对变电站(发电厂)第二种工作票格式增加工作终结栏的建议.     

对变电站（发电厂）第二种工作票格式的建议

从技术进步和设备现场具体情况出发，提出对变电站(发电厂)第二种工作票格式增加工作终结栏的建议。     

基于多维灰色模型及神经网络的销售预测

在时尚销售领域,如服饰、手袋、钱包等,准确的销售预测对企业非常重要.然而由于客户的需求受诸多因素的影响,要做到准确的销售预测一直是一个富有挑战性的问题.基于改进的多维灰色模型（GM（1,N））和神经网络（ANN）提出一种混合模型来预测销量,其中多维灰色模型对销售数据建模,神经网络对误差进行校正.该混合模型的优点是考虑了影响客户需求的因素与销量之间的关系.通过对阿里天猫销售数据来评估混合模型的表现,实验结果表明,所提出的混合模型的预测结果要优于其他几种销售预测模型.     

基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测

时尚销售预测对零售领域十分重要,准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。针对目前时尚销售预测数据量有限并且数据波动大导致难以进行准确预测的问题,提出了一种结合人工神经网络（ANN）算法和离散灰色预测模型（DGM（1,1））算法的混合智能预测算法。该算法通过关联度分析得到关联度大的影响变量,在利用DGM（1,1）+ANN预测之后,引入二次残差的思想,将实际销售数据与DGM（1,1）+ANN预测结果的残差加入影响变量利用ANN进行第二次残差预测。最后通过真实的时尚销售数据验证算法预测的可行性及准确性。实验结果表明,该算法在时尚销售数据的预测中,预测平均绝对百分误差（MAPE）在25%左右,预测性能优于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、扩展极限学习机（EELM）、DGM（1,1）、DGM（1,1）+ANN算法,相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。所提混合智能算法可用于时尚销售即时预测,且能够大幅度提高销售的效益。     

电气误操作事故实例分析及预防综述

分析2003年陕西电网三起典型电气误操作事故,提出预防性措施.     

电气误操作事故实例分析及预防综述

分析2003年陕西电网三起典型电气误操作事故，提出预防性措施。     

盾构分体始发应用技术研究

针对厦门轨道交通2号线盾构施工项目存在小曲线、始发井单井口尺寸较小等现场工况,结合现场施工条件和盾构尺寸及始发井存在小曲线的特点,提出了割线始发方案,结合始发方案对出渣和管片运输方案以及相关的措施进行了阐述。在此基础上,对盾构进行了针对性设计,保证始发效果,为类似的项目施工工艺的制定及盾构设计提供技术参考和借鉴。     

330KV张村变电站无功补偿装置的正确投切方式探讨

通过对35KV无功补偿装置作用分析,结合330KV张村变电站无功补偿装置运行现状,对无功补偿装置的投切方式进行探讨,统一变电站现场运行人员的认识,有助于他们正确理解《电力系统电压和无功电力技术导则》和《电气操作导则》的相关条款,正确投切无功补偿装置,以达到节能降损的目的。