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1.
变速箱阀体是汽车变速部件中的重要配件.阀体件内部空腔多、深度大,由于其型腔的高度复杂性,传统的有限元法难以对其进行高效精确预测,通常采用反复离线测量和铣削来保证精度.为此,提出了一种基于在机测量的阀体件加工误差实时补偿方法以提高加工精度.首先,通过实验确认主要误差源为装夹变形;其次,基于在机测量获得阀体误差曲面,并利用机器学习算法进行拟合,获得初步补偿模型;进而,针对面铣刀直径大的特点,建立了偏移式补偿轨迹;最后,基于数控机床的坐标原点偏移功能开发实时补偿系统并进行了阀体件加工误差的补偿实验.实验结果表明,补偿后的阀体件加工误差降低55%以上,并具有良好的一致性.  相似文献   
2.
多个热源的作用使录磁机床身温度分布不均匀,导致导轨热变形,影响录磁头与磁棒的相对位置,造成磁栅尺节距误差,因此计算导轨热变形分布并分析其对加工精度的影响对于提高磁栅尺精度至关重要.采用流体仿真软件FLUENT对风场-录磁机床身这一流固模型进行了数值仿真,得出了录磁机床身的温度分布情况,并通过有限元软件ANSYS计算导轨的热变形.  相似文献   
3.
几何误差与热误差是影响数控机床空间精度的两类重要误差,误差项多且产生机理复杂,直接影响机床加工质量,因此对其进行建模与分析至关重要。综述了近5年数控机床几何与热误差测量与分析研究的最新进展,总结了现有误差测量和建模方法的特点。几何误差方面重点综述了基于试件在机测量、基于激光跟踪干涉仪测量以及测量可追溯性分析的研究新进展;热误差方面着重总结了丝杠、旋转轴和主轴核心部件的热误差建模新方法。最终系统地分析了机床误差测量与建模现有方法中尚需解决的技术难点,并探讨了未来的发展方向。  相似文献   
4.
为了对3维激光扫描技术的测量精度做出评估,以激光雷达测量系统为研究对象,基于误差椭球理论建立了测量系统的点位误差模型;依据点云平面误差椭球的分布特性,提出了点云拟合平面的不确定度模型,用于评估与拟合平面关联的尺寸测量精度;通过对箱体类物体高度的测量实验,获得了实际测量不确定度,并与模型仿真结果进行了对比。结果表明,该模型可较准确地估算出高度的测量不确定度,从而验证了其有效性及实际意义。  相似文献   
5.
为提高立式加工中心的加工精度,建立机床综合误差模型,对关键部件误差进行辨识分析。以齐次坐标变换为基础,对立式加工中心VMC850B进行综合误差建模,分析机床空间位置误差的形成;基于全局敏感性分析判定法,结合综合误差模型,建立辨识机床关键部件误差辨识方法;最后,结合关键误差识别理论和实际测量的机床VMC850B的空间位置误差,对整机空间位置误差进行贡献度分析,量化VMC850B机床部件误差对于机床空间位置误差的影响。通过基于敏感性的立式加工中心关键部件误差识别分析,为立式加工中心设计制造生产相关的关键部件精度控制提供思路。  相似文献   
6.
提出了一种求取大规模电力系统关键特征值的Krylov-Schur方法。该方法与隐式重启Arnoldi(IRA)方法在数学上是等价的,但消除了IRA方法的数值不稳定性,且对收敛特征值的锁定容易实现,使得后续计算可以在更低阶的子空间进行,节省了计算量。借助Cayley变换将关键特征值映射为主导特征值可便于Krylov-Schur方法求解,使用增广状态矩阵进行相应的稀疏运算可提高计算效益。对2 940阶和5 727阶电力系统关键特征值的计算结果表明,所提方法高效、可靠。  相似文献   
7.
提出一种基于二维激光雷达的现场测量高温大型锻件的方法,系统由二维激光测距雷达、伺服电机、减速器等部件组成。先由伺服电机驱动二维激光测距雷达在不同的平面内对锻件进行扫描,得到不同坐标系下锻件表面点的坐标;之后根据坐标系间的变换矩阵,将所有坐标全部变换到统一的测量坐标系下,从而得到锻件的整体点云数据,并重构得到锻件的三维模型,进而实现尺寸测量。实验室标准件实验与锻造车间真实大型锻件实验均证明,该方法用于在线测量具有可行性和快速性,为锻造工艺在线优化奠定了基础。  相似文献   
8.
为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。  相似文献   
9.
运用模块化思想,完成了舰船结构模块和功能模块的划分,并通过对功能模块的变参,实现了自动生成船舶各个组成部件几何模型的建模系统。最后,以某舰几何模型为基础对该舰磁场分布进行有限元分析计算。结果表明,该方法计算精度较高,能够较好反映舰船空间磁场的分布。  相似文献   
10.
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