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对磨床床身进行轻量化设计,在Solidworks中建立合理的简化模型,然后导入ABAQUS中进行静态分析和模态分析,根据分析结果对床身的结构提出改进方案.安排正交试验对实验结果数据做线性回归,然后进行灵敏度分析找出对床身刚度和重量敏感的结构尺寸.通过中心复合试验设计采取样本建立所选尺寸与床身最大变形量和重量的二次响应面模型.运用理想点法实现对床身最大变形量和重量的双目标优化.结果表明:床身刚度不减小,重量减轻7%. 相似文献
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采用YLP-F20激光打标器制备了不同参数的凹坑微织构,并用MMW-1型立式万能摩擦磨损试验仪分析了凹坑微织构尺寸、润滑条件和微织构面积占比及微织构分布形式等试验参数对4Cr13不锈钢/皮质骨摩擦副的摩擦性能影响。结果表明:合理的凹坑微织构在有无润滑条件下都具有减摩效果,在润滑条件下减摩效果更好,同时能有效降低摩擦区温度;在有无润滑条件下,凹坑微织构的面积占比都与摩擦副的摩擦性能有很大关系,凹坑面积占比越大,摩擦副的摩擦系数越低,摩擦性能越好。 相似文献
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采用ABAQUS有限元分析软件构建滑动导轨副单个微凸体与刚性光滑平面的接触模型,分析其静态接触过程,即在法向载荷的作用下,得出应力应变和接触压强与载荷的关系,不同粗糙度的表面在相同载荷下的变化规律等.并构建了载荷和微凸体半径与法向应变之间关系的静态接触回归模型,能够比较准确的预测戴荷和微凸体半径对法向应变的影响.研究结果为对导轨副进行摩擦磨损的研究做前期准备. 相似文献
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目的 针对Faster R-CNN (faster region convolutional neural network)模型在肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图磨玻璃密度影目标检测中小尺寸目标无法有效检测与模型检测速度慢等问题,对Faster R-CNN模型特征提取网络与区域候选网络(region proposal network,RPN)提出了改进方法。方法 使用特征金字塔网络替换Faster R-CNN的特征提取网络,生成特征金字塔;使用基于位置映射的RPN产生锚框,并计算每个锚框的中心到真实物体中心的远近程度(用参数“中心度”表示),对RPN判定为前景的锚框进一步修正位置作为候选区域(region proposal),并将RPN预测的前景/背景分类置信度与中心度结合作为候选区域的排序依据,候选区域经过非极大抑制筛选出感兴趣区域(region of interest,RoI)。将RoI对应的特征区域送入分类回归网络得到检测结果。结果 实验结果表明,在新冠肺炎患者肺部CT图数据集上,本文改进的模型相比于Faster R-CNN模型,召回率(recall)增加了7%,平均精度均值(mean average precision,mAP)增加了3.9%,传输率(frames per second,FPS)由5帧/s提升至9帧/s。特征金字塔网络的引入明显提升了模型的召回率与mAP指标,基于位置映射的RPN显著提升了模型的检测速度。与其他最新改进的目标检测模型相比,本文改进的模型保持了双阶段目标检测模型的高精度,并拉近了与单阶段目标检测模型在检测速度指标上的距离。结论 本文改进的模型能够有效检测到患者肺部CT图的磨玻璃密度影目标区域,对小尺寸目标同样适用,可以快速有效地为医生提供辅助诊断。 相似文献
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微织构刀具和传统刀具相比减摩性好,可以降低切削力和切削温度。对于微织构刀具对切削性能影响的研究,需要以大量的微织构刀具模型为基础,来研究不同形貌、不同尺寸参数的微织构刀具的特性。基于UG二次开发进行微织构刀具的参数化设计,主要运用UG/Open GRIP进行模型的建立,综合运用Menu Script和Block UI Styler进行交互页面的设计,最后通过基于C++的UG/Open API与UG/Open GRIP相互调用实现微织构刀具的参数化设计。该系统降低了研究人员进行研究前准备工作的时间,缩短了微织构刀具的研究周期,提高了科研效率。 相似文献
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较全面地分析了影响行星齿轮减速器系统传动精度的主要因素,所研究的回差来源包括了行星齿轮减速器主要零部件的制造、装配误差以及温度变化、弹性变形等.重点对侧隙与回差间的数学关系进行了定量分析,根据分析结果,提出了在技术设计阶段,如何在零件选择、结构设计等方面减小回差的具体措施. 相似文献
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