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刀具剩余寿命预测对保证设备正常运行和提高生产效率具有重要意义.建立了一种改进的基于一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的铣刀剩余寿命预测混合模型.借助评分函数能对误差进行不同程度的惩罚,在均方误差函数的基础上引入评分函数,构造了一种基于均方误差和评分函数(MSE-Score)的调和平均(Harmonic Mean-MSE-Score,HM-MSE-Score)损失函数;利用卷积层和池化层代替BiGRUs处理后的全连接层,设计了1DCNN-BiGRUs-CP混合模型,实现铣刀剩余寿命预测.结合铣刀磨损实验,验证了该预测混合模型具有较高的预测精度和较快的运行速度,研究结果能为数控加工过程中铣刀剩余寿命预测提供理论依据. 相似文献
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基于投产数量的实数编码遗传算法在双目标主生产计划模型中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
应用约束理论和JIT思想建立一种双目标的主生产计划模型,利用一种基于投产数量的实数编码遗传算法对模型进行优化,方便有效地解决多品种小批量订货型制造企业订单投产方案的问题。此双目标模型及其优化方法适合多种同类型生产企业使用。 相似文献
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基于ASP服务模式的库存管理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
ASP服务模式的出现有效的解决了中小企业信息化建设过程中资金、IT人员缺乏及软件系统升级维护困难等难题,而库存管理是企业物料管理的核心,是企业信息化建设的重要组成部分.针对ASP服务模式的特点,分析了在ASP服务模式下库存管理系统的总体框架,详述了各功能模块所包括的具体内容,并根据系统需求对系统设计和实现的关键技术,包括MVC设计模式及存储过程的运用以及系统的安全机制作了详细的说明.最后,对系统的应用情况作了总结. 相似文献
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为了研究圆环面包络圆柱蜗杆(即ZC1型蜗杆)副的动力学特性,分析了不同类型的蜗杆之间承载能力以及变形间的关系。利用有限元法,建立蜗杆副的动力学分析模型,在啮合瞬间进行瞬态动力学分析。首先,根据建立的蜗杆副的动力学模型,进行瞬态动力学分析,得到蜗杆副的接触应力、等效应力以及总变形。其次,对ZC1型蜗杆副与盘形锥面包络圆柱蜗杆(即ZK1型蜗杆)副的瞬态动力学性能及变形情况进行比较分析。结果表明:蜗杆副的应力、应变云图表明,啮合瞬间,蜗轮蜗杆至少同时啮合5对齿,可以清楚地看到最大应力在蜗杆螺旋线靠近中心附近;同等条件下,蜗杆副的接触应力较ZK1型蜗杆副减小超过23%;ZC1型蜗杆副的最大等效应力为ZK1型蜗杆副的84.5%;ZC1型蜗杆副较ZK1型蜗杆副具有较强的承载和抗变形能力。研究结论为ZC1型蜗杆在减速器等领域中的应用提供理论依据和工程应用价值。 相似文献
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