基于CSO-SVM的数控机床主轴热误差建模

针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化（chicken swarm optimization, CSO）算法与支持向量机（support vector machines, SVM）相结合的主轴热误差预测模型（以下简称热误差模型）。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明：当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000, 4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。     

基于IES的切削颤振孕育期信号降噪方法

切削颤振孕育期介于稳定切削与颤振爆发之间,该阶段切削力信号中颤振特征具有典型微弱信息特性。采用基于总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, 简称EEMD）与奇异值分解（singular value decomposition, 简称SVD）相结合的方法对颤振孕育期信号进行降噪时,大多存在噪声剔除不充分或微弱目标特征信息失真等问题。首先,通过引入功率谱密度（power spectral density, 简称PSD）与常相干函数（common coherency function, 简称CCF）对EEMD降噪机制进行改进,使微弱目标特征所在本征模态函数（intrinsic mode function, 简称IMF）分量得到有效提取;其次,借助池化原理（pooling principle, 简称PP）降低IMF分量复杂度,并联合SVD对其实施分块降噪,以实现对微弱目标特征中所含噪声进行有效消减;最后,耦合上述改进并重构信号,可面向微弱目标特征信号形成基于改进EEMD?SVD（improved EEMD?SVD,简称IES）的降噪方法。分别利用IES与EEMD?SVD对Rossler混沌信号进行降噪处理,并通过比较信噪比、均方误差及平滑度等降噪评价指标,对所提方法在降噪有效性及信息保真度方面的优势进行量化验证。在此基础上,再次借助所提IES方法对变轴向切深铣削实验中颤振孕育期铣削力信号进行降噪分析。结果表明,该方法能显著抑制颤振孕育期信号噪声,并能有效避免微弱颤振特征信号失真问题。     

东海写传奇——舟山多端柔性直流输电示范工程建设一线直击

正蓝天白云,青山大海。一条条银龙穿行山间,一基基铁塔牵手相连,山脚之下便是一座换流站,背山靠海,白绿相间的墙面在蓝绿交错的岛礁之间,犹如碧海之中的一颗明珠,浑然天成,成为海天之间一道靓丽的风景线。近日,笔者来到舟山多端柔性直流输电示范工程换流站施工一线,探访工程建设点滴历程。软骨头上有硬标准连挖坑都是技术活舟山多端柔性直流输电示范工程共有定海、岱山、衢山、洋山、泗礁5座换流     

基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术

在冲压成形质量控制中,目标质量间常常是相互冲突的(如破裂和起皱)。传统求解多目标优化问题取决于设计人员对优化模型的理解程度、实践经验等,求解的结果在工程中并非为最合理。文章提出一种集数字化分析技术、神经网络和遗传算法于一体的冲压成形多目标优化设计技术。其以数字化分析的大量结果作为神经网络的学习样本,遗传算法所需的目标函数值由神经网络模型预测,该技术实现了多目标优化过程中遗传算法个体适应度值的动态求解,从而解决了数字化分析计算量大的缺陷。实例验证了该优化技术的有效性,为冲压成形优化设计提供了一种新的方法。     

全自动高锰酸盐指数分析仪测定水中高锰酸盐指数方法的确认

本研究采用全自动高锰酸盐指数分析仪测定水中高锰酸盐指数。实验测得方法检出限为0.04 mg/L。同时,本研究通过几个不同浓度的样品和有证标准物质对方法的精密度和准确度进行验证,并与国标方法《水质高锰酸盐指数的测定》(GB/T11892-1989)[1]进行了对比。经测试验证,方法检测限、相对标准偏差、相对误差和加标回收率均满足要求。与国标相比,该仪器检测法在检测效率、安全性、准确度、重复性等方面更为稳定。     

基于区块链的DApp数据与行为分析

区块链技术近年来发展迅速,很多组织和企业开始使用基于区块链和智能合约的去中心化应用(Decentralized Appli-cations,DApp)来增强其信息系统的功能、安全性以及扩展新业务.但由于区块链和智能合约本身可能存在安全与性能问题,因此DApp也会带来新的问题.为了深入研究和分析DApp的数据与行为现象,从而帮助用户更好地应用区块链和DApp,首先收集了 21类共2 565个DApp,并收集了这些DApp从2015年7月30日至2020年5月4日(约1 000万区块高度)的相关数据,共包括16302个智能合约,7678185个EOA,95889930笔外部交易和30833719笔内部交易;然后从数量、时间、类型以及智能合约这4个角度对DApp分布进行了深入分析,从中总结出了一些发现,这些发现可以为DApp开发者与区块链研究者提供有价值的参考.     

基于离心力和陀螺力矩效应的“主轴-轴承”系统动力学特性研究

研究“主轴-轴承”系统在高转速场中受离心力和陀螺力矩影响的动力学特性对于提高主轴系统运行稳定性有重要的作用。在扩展Harris滚动轴承非线性分析模型、建立滚动轴承耦合刚度矩阵的基础上,建立了一种综合考虑主轴离心力效应和陀螺力矩效应的“主轴-轴承”系统动力学数字模型,并借助锤击模态实验验证了其准确性;分析论述了主轴离心力效应、主轴陀螺力矩效应及滚动轴承运行刚度对“主轴-轴承”系统在高转速场中的动力学特性的影响规律。通过模型分析计算表明：当轴承处于超轻预紧（EL）工况时,主轴的高速效应比轴承运行刚度对“主轴-轴承”系统动力学特性的影响更大,尤以主轴陀螺力矩效应的影响最为突出。     

车辆激励下大跨径桥梁人非系统振动特性

为研究城市桥梁车致振动引起的下挂人非系统振动响应。基于车桥耦合振动理论,提出了车辆荷载激励下的人非系统的振动响应分析方法,并以某大跨矮塔斜拉桥为例进行了不同车速及路面粗糙度下的最大加速度响应参数敏感性分析,提出了人非系统振动响应的控制措施。研究表明:同一车速和路面粗糙度条件下,人非系统存在明显的局部振动放大效应,其最大加速度响应远大于主梁最大加速度响应,且加速度响应随路面粗糙度的增加而增加,但最大加速度与车速之间不存在明显关系;通过增大挑梁刚度、桥面板刚度和人非系统整体刚度,都能有效控制主跨处人非系统的局部振动,但单独增大桥面板刚度难以起到控制边跨局部振动的作用;进一步通过频域分析发现由中跨到边跨,人非系统的车致振动响应呈现逐渐受高阶振型控制的趋势。     

变工况3维铣削稳定性预报方法研究

传统铣削稳定性预报大多仅针对切削宽度恒定的定工况,其结果并不适用于在切宽具有时变特征的变工况下指导选取无颤振铣削工艺参数.为此,以再生型铣削颤振机理为理论基础,通过推导基于时变径向切削宽度的刀齿切入/切出角,并综合考虑切削过程阻尼与刀尖点动力学行为非对称性,构建变工况两自由度铣削动力学模型;进而,在由转速、轴向切深、径...     

基于数值模拟的拉延筋约束阻力计算方法研究

在汽车覆盖件拉深成形中,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,抑制多种成形质量问题的产生.其中,拉延筋几何参数起着重要的作用.本文以矩形拉延筋为例,建立了拉延筋约束阻力计算有限元模型,对拉延筋几何参数与约束阻力之间的关系进行分析研究.结果表明:拉延筋约束阻力与凹槽圆角半径和凸筋圆角半径成反比,与筋高成正比.结合某轿车B柱加强板实例,通过优化其拉延筋结构参数,得到当1号等效拉延筋高8mm、凸筋和凹槽圆弧半径3mm;2号等效拉延筋高4 mm、凸筋和凹槽圆弧半径6mm时,该制件成形质量达到最佳.