仿生微坑—槽复合织构陶瓷刀具硬车削性能研究

在金属加工中,切屑一般被当做固体进行研究。有研究表明,切屑具有类似于流体的特性,因此,刀—屑接触处于固体与固体接触和固体与流体接触的混合状态。为改善刀具切削性能,综合考虑刀具与切屑接触的混合状态以及切屑流动方向,本文基于蜣螂表皮和鲨鱼表皮,在陶瓷刀具前刀面设计加工了微凹坑织构(DT)、微沟槽织构(GT)和微坑—槽复合织构(DGT)。通过有限元仿真和车削试验,研究了不同切削速度下干式车削GCr15淬硬轴承钢时织构对于刀具切削性能的影响规律。研究表明:三种织构刀具有效改善了陶瓷刀具的切削性能;微坑—槽复合织构刀具(DGT)在不同切削速度下切削性能均为最优;微凹坑织构刀具(DT)在较低切削速度时表现出相对良好的减摩特性,适合于较低的切削速度;微沟槽织构刀具(GT)更适合于较高的切削速度。     

提高小孔机零件电加工一次加工合格率研究

某环块型零件为高压涡轮导向器组件中重要的零部件,其结构复杂,零件上分布多个环形槽用做其他零件的定位槽口,零件端面和侧壁上更是分布了几十个各种直径的小孔和不同尺寸的封严槽,电加工小孔的一次加工合格率低,加工周期长,电极损耗大。采用6σ工具分析,从电加工参数组合计算,电极尺寸材料优化,介质工作液指标控制,机床加工时机床自身参数管控等方面展开详细的分析研究,将该零件在小孔机上一次加工合格率由现在20%提高到90%。     

NX在航空发动机机匣铣加工中的应用

本文以航空发动机某典型对开机匣为例,介绍了航空机匣的主要结构特点,并简单介绍了NX软件在机匣类零件上经常使用的同步建模和多轴铣加工两个典型的设计和加工模块。通过NX同步建模功能对该典型零件数控模型修改的应用实例,以及多轴铣加工模块在零件外型大面和清根加工的应用实例,论述了NX软件在机匣加工工序模型创建和多轴数控程序编制中高效的实用性。     

基于大数据的电力计量设备运行状态 评估与故障诊断方法研究

运用大数据关联规则技术,综合电力计量设备的现场数据、历史运行数据(含故障分析)等信息,建立电力计量设备的运行模型及故障预警知识库,采用深度学习算法对用电信息、调度电能、计量点管理、配电信息等设备在线运行状态给予全面评估,实现电力计量设备装置的动态运行分析与故障诊断。     

薄壁环形火焰筒加工工艺研究

某机火焰筒内环,零件材料GH3536属于高温合金,该件是由6段呈锥度型面组成S型环形件,涉及相关工艺多-热处理、收口、荧光、电火花打孔等;从工艺路线、切削参数、加工方法等方面进行分析及试验研究,制定出合理的工艺路线,为其它薄壁机匣类环形火焰筒的加工提供可借鉴的工艺方法。     

某型发动机中介机匣变形控制

本文讲述了某发动机中介机匣系列零组件的加工工艺优化及对其变形的控制方案。由于本零件为大型薄壁复杂腔体的精铸钛合金零件,其铸造工艺不够成熟,铸造晶粒不够均匀,而零件需加工的尺寸多,要求精度高,端面跳动为0.015-0.03,在机床上压紧状态检查跳动合格,自由状态下测量时跳动值变化较大,轴向及径向跳动为0.1~0.15,试车后的跳动变形更为严重。本文针对零件变形问题,分析并阐述了造成该零件变形的主要因素及相应的控制措施,并在实践中采取这些控制措施,较好的减少了零件的变形。     

基于LISOMAP的相关向量机入侵检测模型

针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(PCA)法的支持向量机(SVM)、基于LISOMAP的SVM模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。     

概率模型在停电事件预测中的应用研究

停电及连锁故障(cascading failure)是电网安全的重大威胁,严重影响工业生产与公众生活。针对停电事件预测中的困难,分析了概率模型在这一领域的应用场景。该模型包括了网络拓扑结构的导纳模型与各组件的故障概率模型。导纳模型提供了一种对于电网结构的简洁表示,可用于对故障组件的发现。在此基础上,使用概率模型对停电事件的发生概率进行估计。同时,讨论了在计算总停电概率时对同时故障与隐藏故障的处理方法。在标准总线测试上的实验表明,该方法可以为停电预测与电网结构设计提供有效的参考。     

基于智能电能表的智慧城市峰值负荷概率估计

充足的变电站和馈线的容量规划主要取决于对未来高峰电力需求的准确估计.然而,传统的未来峰值需求估计是基于经验值进行度量,在多样性最大需求之后进行的,表示个体峰值消费水平和多居民需求多样性.针对智能城市智能电能表的特点,提出了一种基于细粒度智能电能表数据和用户社会人口统计数据的数据驱动的概率峰值用电量估算框架.特别是,在提出的方法中集成了四个主要阶段:负荷建模和抽样;通过所提出的可变截断R-vine连接方法;基于相关性的客户分组;归一化最大多样化需求估计和新客户的概率峰值需求估计.利用平均绝对百分误差和弹球损失函数定量地证明了该方法在点估计值和概率结果上的优越性.