基于数值模拟的等效拉延筋设计与优化

拉延筋在汽车覆盖件拉深成形中起着十分重要的作用。利用拉延筋可以在较大范围内调节和控制板料的变形程度和变形分布,抑制破裂、起皱、面畸变等多种冲压质量问题的产生。在很多情况下,拉延筋的设置合理与否将决定覆盖件拉深的成败。文章借助eta/DYNAFORM软件,模拟某轿车B柱加强板在无/有拉延筋的模具上进行拉深的全过程,通过模拟结果分析比较,确定拉延筋的合理布局及数量,最后结合正交实验法,优化拉延筋的结构参数。     

鼠标的组合型腔浇注系统优化设计

本文将注塑系统平衡的理论和数值模拟技术紧密结合起采，研究鼠标组合型腔的浇注系统。如果熔体不能同时到达各浇口并充满各个型腔，将导致压力分布不均匀，使制品的质量下降，以至于出现充不满等问题，本研究对浇注系统优化，得出了一组最佳的浇注系统方案，从而保证熔体能够基本上在同一时间充满型腔，实现熔体的平衡流动。从分析结果可知，要平衡熔体在组合型腔内的流动，分流道的截面形状和尺寸起到非常大的作用。     

基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法

为了在无线传感器网络中提高数据融合性能,基于深度学习模型,提出一种将层叠自动编码器(SAE)和分簇协议相结合的数据融合算法SAEMDA,该算法在各个簇内构建特征提取分类模型SAEM,通过SAEM对节点数据进行特征提取和分类,之后将同类特征融合并发送给汇聚节点。SAEM的训练既可以采用离线有监督学习也可以采用在线无监督学习。仿真实验表明:和BPFDA,SOFMDA算法相比,SAEMDA在网络能耗大致相当的情况下能将数据融合正确率提高最多7.5%。     

校园网网络流量自相似性的测定

根据自相似性理论,网络流量自相似性的程度可由计算Hurst参数的大小来测定。本文通过在校园网主干路上进行网络数据包的采集,然后用方差时间方法和R／S方法计算所采集流量的Hurst参数值,以检测校园网网络流量的自相似性。通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在,并对如何运用Hurst值的变化来进行流量异常检测做了初步的 探讨。     

基于动态默认转移的深度包检测算法

由于基于确定性有限自动机（DFA）的多模式匹配算法对内存的需求比较大,因此需要对DFA进行优化,以减少其对内存的需求量。算法通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移,将DFA中大量的failto转移删掉,从而达到优化DFA的目的。实验结果证明,该算法能有效地优化DFA对内存的需求。     

Memetic算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

Memetic算法是一种将遗传算法和局部搜索结合使用的超启发式算法。本文将该算法应用于带时间窗的车辆路径问题。算法中采用了动态矩阵的染色体编码方式。通过数值仿真表明了该算法和编码方式求解这类问题的有效性。     

厦门空运货站的危险品管理实践

如何防止货代将危险品申报为普通货物,如何安全保障危险品？厦门空运货站一直致力于在确保安全收运的前提下进行了有益的探索。探讨厦门空运货站的危险品管理实践对其他空运货站具有借鉴意义。     

混凝土非线性徐变理论问题

本文研究混凝土非线性徐变理论问题。据高应力作用下徐变试验结果,确定了可逆与不可逆徐变的应力函数,并采用匹配法给出了混凝土和钢筋混凝土结构非线性徐变的近似解析解。     

基于BP神经网络的车身U形类冲压件成形回弹预测

基于MATLAB平台,将BP神经网络和数值模拟技术应用于冲压回弹预测中。采用三层BP神经网络建立基于变压边力的回弹预测数学模型,由正交实验法安排模拟实验组合,采用有限元软件进行冲压过程的数值模拟,并把端点处的Z向回弹量作为模型目标值。将模拟结果作为神经网络的输入样本对训练网络并建立网络知识源,得到了输入为工艺参数、输出为冲压回弹量的神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性。实验表明：将神经网络与正交实验、数值模拟三者结合用于板料冲压参数优化可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,同时在数值模拟实验次数一定的条件下,能获得比单纯使用正交实验和数值模拟方法更为精确的结果。     

综放工作面引射除尘器的设计研究

通过对综采放顶煤工作面液压支架放煤口引射除尘器的研制，开辟了一条综放开采降尘的新途径，有效地除、降放顶煤生产时产生的大量粉尘