基于改进 BP 神经网络的螺杆转子 铣削表面粗糙度预测

以提高螺杆转子等具有螺旋曲面零件铣削表面质量为目的。 根据螺杆转子加工特点,针对主轴转速、进给倍率和间歇 进给量进行单因素轮换铣削加工实验。 采用改进粒子群算法确定 BP 神经网络初始权值和阈值的最优值,采用训练后的改进 BP 神经网络算法对铣削后的螺杆转子表面粗糙度进行预测,并与传统 BP 神经网络进行对比。 结果表明,传统 BP 神经网络对 表面粗糙度的训练精度最低,改进算法中粒子群迭代 2 000 次的平均相对误差最小,为 1. 21%。 利用模型进行工艺参数对表面 粗糙度影响规律的预测,可以看出,其他工艺参数不变的前提下,随着主轴转速的升高,表面粗糙度呈现降低趋势;随间歇进给 量的增大,表面粗糙度先降低后升高;表面粗糙度随进给倍率的增加,呈现先降低后升高的趋势。 结论:改进神经网络算法可以 准确预测铣削后的螺杆转子表面粗糙度,为螺杆转子铣削加工中的工艺参数选择提供理论指导。     

基于“生态·健康”理念的文创产品设计

目的 本文尝试从艺术、文化、社会和商业等角度挖掘“生态?健康”理念文创产品的创意资源及一般规律,以便更好地服务于现代文化创意产品的设计开发。方法 从“生态?健康”主题在现代文化创意产品设计开发中的必要性和可行性入手,探讨相关基础内涵、关键问题及实现途径等内容,以期形成理论支撑,然后通过设计、开发基于“生态?健康”主题文化创意产品的实践验证相关理念在文化创意产业创新中的实际效果。结论 从“生态?健康”与文创产品的关系之中掌握所谓“设计”行为,并由此更进一步,融汇贯通文创产品设计各领域,指出“生态?健康”是符合时代大方向和人类社会科学发展的规律,对文化设计行业本身健康有序发展也有好处。     

轿车用燃料电池发动机示范应用稳定性

通过360h的实验室动态运行实验,对30台轿车用燃料电池发动机稳定性进行了验证考核,预计寿命可达到3600h(20%性能损失)。30辆车累计运行里程超过120 000km,其中3#车单车运行里程达到15 000km(含世博后运行)。对3#车发动机示范运行过程中的性能稳定性进行了数据分析,对照实验室稳定性考核的实验结果,发现发动机在实际道路工况下的稳定性低于实验室动态运行条件。通过2种工况的对比分析,发现强动态特性及增湿系统功能在实际道路工况下的降低是燃料电池发动机性能稳定性降低的主要原因。