计算机辅助夹具设计过程中加工零件廓形的输入与处理

<正> 一、前言人工设计夹具时,第一步的工作便是用双点划线,画出被加工零件的外、内轮廓形状,然后便按此廓形设计出定位元件、夹紧元件及夹具体,在计算机辅助夹具设计时,以涉及到输入零件廓形信息的问题。输入零件的廓形,可以用绘图语言来实现,也可以用数字笔通过数学化仪来实现,但此二种方法都不方便和费时间,在我们进行的计算机辅助成组夹具课题中,设计了一种名为“基本形体要素组合法”的形体输入方法。使用起来方便,迅速,廓形准确,现介绍如下:二、基本形体要素组合法该法的基本思想是把一个零件视为由圆台、圆锥、螺纹、圆孔、内螺纹,六面体……等基本形体所组成,利用这些形体进行各种各样的组合和修改它们的尺寸参数,便     

L2-P5三靶点绕障拱型水平井钻井技术

介绍了胜利油田L2—P5三靶点绕障拱型水平井的设计和施工情况，重点分析了该井直井段和水平段井眼轨迹控制技术，对施工中出现的问题进行了分析并给出了相应的对策，为该区类似井钻井提供了有益的借鉴。     

元学习研究综述

深度学习在大量领域取得优异成果,但仍然存在着鲁棒性和泛化性较差、难以学习和适应未观测任务、极其依赖大规模数据等问题.近两年元学习在深度学习上的发展,为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识,从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.元学习的目标是利用已学习的信息,快速适应未学习的新任务.这与实现通用人工智能的目标相契合,对元学习问题的研究也是提高模型的鲁棒性和泛化性的关键.近年来随着深度学习的发展,元学习再度成为热点,目前元学习的研究百家争鸣、百花齐放.本文从元学习的起源出发,系统地介绍元学习的发展历史,包括元学习的由来和原始定义,然后给出当前元学习的通用定义,同时总结当前元学习一些不同方向的研究成果,包括基于度量的元学习方法、基于强泛化新的初始化参数的元学习方法、基于梯度优化器的元学习方法、基于外部记忆单元的元学方法、基于数据增强的元学方法等.总结其共有的思想和存在的问题,对元学习的研究思想进行分类,并叙述不同方法和其相应的算法.最后论述了元学习研究中常用数据集和评判标准,并从元学习的自适应性、进化性、可解释性、连续性、可扩展性展望其未来发展趋势.     

高纯石墨标样热扩散系数测定及优化

为了选取合适的热扩散系数标测定标样,用热压烧结法制备了高纯石墨,利用激光闪射法测试了不同厚度石墨试样的热扩散系数,研究了石墨热扩散系数随厚度的变化规律,分析了产生这种变化的原因.结果表明:不同温度下的石墨热扩散系数均在试样厚度3㎜时最高。选用高纯石墨热做为热扩散系数标样时,试样的厚度应在3mm左右,这样才能使被测试样的测试结果更精确。     

红土镍矿干燥焙烧工艺条件选择研究

以红土镍矿为原料,用热重分析(TG)和X射线衍射分析(XRD)等方法,对红土铁矿干燥焙烧条件进行研究.结果表明,在矿石粒度为0~3 mm且小于180目颗粒占25%,配焦粉量8%,焙烧温度850℃,焙烧时间90 min,干燥焙烧效果最佳.     

无氟结晶器保护渣结晶矿相研究

实验室自制无氟渣,其熔化温度为1034℃,结晶温度为950℃,满足裂纹敏感性弱的钢种高速连铸的要求,并利用AX IOPLAN万能显微镜和PH ILPS PW 1700型X射线衍射仪对该无氟实验渣的结晶矿相进行了研究分析,结果表明,结晶矿相为黄长石,实际上是铝黄长石(Ca2A 2lS iO7)、镁黄长石(Ca2M gS i2O7)和钠黄长石(N aCaA lS i2O7)的固溶体,其中以镁黄长石为主,通过调整渣膜中黄长石的析晶率,同样可控制结晶器与坯壳间的传热,从而解决无氟渣冷凝过程中因不能析出枪晶石而无法控制传热的问题。     

高含碳锌窑渣中Cu和Ag的综合回收

云南某锌窑渣Cu含量1.47%,Ag含量312 g/t,同时,窑渣中碳含量高达23.12%,为综合回收其中的Cu、Ag等有价金属进行了选矿试验研究.对浮选条件试验进行了研究.确定了最佳浮选条件并在此基础上进行了浮选闭路试验,结果表明,采用单一浮选工艺处理该窑渣Cu、Ag很难富集,铜精矿品位较低,并最终确定了"脱碳浮选—铜浮选—铜精矿浸出"的联合工艺流程,得到最终铜精矿Cu品位为11.83%,铜精矿含Ag品位为2 616 g/t,Cu、Ag的综合回收率分别为72.03%和75.06%,达到了综合回收窑渣中Cu、Ag的目的.采用联合工艺流程处理该窑渣避免了单一浮选工艺的局限性,极大地提高了铜精矿的品位.     

论好意施惠中的侵权行为

好意施惠行为在生活中大量存在,但是它的法律性质却不明确,相关的责任承担往往无法得到妥善解决,甚至影响到社会的和谐发展。笔者从好意施惠行为与合同关系、民事行为的比较,分析了好意施惠的法律性质,再对其可能转化为侵权行为的定性与责任分担方面进行了假设性的法律构建。     

铁路车厢用高强度耐候H型钢生产实践

文章简单介绍了铁路车厢用高强度耐候H型钢的生产工艺和试制结果,结果表明,该钢化学成分、力学性能等技术指标均达到了标准要求,满足车厢用钢的需要。     

304不锈钢高温力学性能研究

采用Gleeble-1500D热模拟机,测试了700~1400℃时304不锈钢的高温强度及塑性随温度的变化规律,确定了该钢种的零强度温度(ZST)与零塑性温度(ZDT)。结果表明:304不锈钢的ZST为1370℃,ZDT为1350℃左右;高温屈服强度及抗拉强度随温度的升高而降低,1250℃之后屈服强度及抗拉强度都降低至25MPa以下,强度变差;第一脆性区的温度为1250℃到熔点,第三脆性区的温度为950~1050℃,在1050~1200℃内断面收缩率均在65%以上,塑性较好。