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1.
以弧齿锥齿轮的压力角、刀尖圆角半径、大小轮齿厚比等设计参数为优化对象,基于多体多自由度动力学方程以及混合润滑摩擦模型,对齿轮系统动态特性进行对比研究。综合考虑了系统的时变摩擦力、动态啮合力、传递误差以及齿侧间隙等非线性因素的影响,同时考虑到实际工作中齿轮啮合处于既有润滑油膜接触又有粗糙峰接触的混合弹流润滑状态。对系统动态响应进行求解,结果表明,相较于优化设计参数前,优化后的弧齿锥齿轮在动态啮合力及动态传递误差方面都具有更优的表现。最后,通过试验台架进行试验验证了研究结果的准确性。  相似文献   
2.
液压挖掘机的回转制动角度很难通过计算得出一个确定的数值,原因是整机转动惯量很难准确计算,此外,测试时整机摆放姿势、司机的操作、机械效率和测量读数等因素也都影响着回转制动角度的测试值.基于液压挖掘机回转减速器的回转制动原理和动力学公式提出一种回转制动角度类比计算的方法,该方法能够快速应用于测试数据的类比判断,以及对升级产...  相似文献   
3.
联邦学习与区块链在应用领域、架构特点、隐私保护机制等方面具有很强的共性、互补性和契合度,近年来,一些研究与应用将两种技术结合起来,在数据隐私保护强度、数据共享激励机制、计算性能等方面取得了不少进展.为了帮助研究者掌握联邦学习结合区块链的最新研究成果与发展方向,对基于区块链的联邦学习进行了综述.首先,介绍了联邦学习技术的相关研究和存在的不足;其次,详细讨论了当前基于区块链的联邦学习的相关研究,重点从架构特点、资源分配、安全机制、激励机制等方面进行了分析;最后,总结了基于区块链的联邦学习应用在人工智能领域的未来发展趋势和需要关注的问题.  相似文献   
4.
采用Windows2000/XP为开发平台,VC.NET为开发工具,结合OSG图形开发包进行开发的虚拟数控车削系统,可以使用户按照实际要求的加工参数在虚拟状态下随意改变加工条件和加工状态,通过虚拟数控车削系统对输入的数控指令进行解析,再现真实机械加工过程,方便在虚拟环境中开展数控加工方面的研究与应用实践。  相似文献   
5.
提出了一种基于ID/LOC(标识符/位置符)分离的未来网络任播机制,边缘网基于标识符路由,并采用基于名字路由的网络层任播,核心网基于位置符路由,并采用基于名字查询的应用层任播.在基于ID/LOC分离的网络架构中,给出了有效的服务器选择算法.研究结果表明,基于ID/LOC分离的任播机制能够很好地结合基于名字路由的网络层任播和基于名字查询的应用层任播这两种任播机制的优点,实现高效灵活的未来网络任播.  相似文献   
6.
基于LabVIEW的微进给刀架测试系统,包括基于GMM驱动的微进给刀架及其微应变测力系统的设计、信号采集调理电路的设计和基于LabVIEW开发平台的系统软件设计,该系统方便地实现了基于GMM驱动的微进给刀架切削力输出信号的数据采集、分析、处理及存储,为开展微细加工机理研究提供必须的实验手段。  相似文献   
7.
当材料切削厚度达到几个原子层时,微纳米切削实验变得困难且耗时,目前的实验条件根本无法实现.而分子动力学仿真却能克服这些困难,能十分方便地改变切削条件、刀具的几何形状和加工工件材料的性质.对基于分子动力学仿真的微纳米虚拟切削基本原理及其国内外研究的现状进行阐述.介绍了几种分子动力学可视化软件.虽然目前存在很多优秀的分子动力学可视化软件,可是没有一个是针对微纳米切削的,也不能观察温度场、应力分布等信息.分析了微纳米切削可视化研究存在的问题和发展趋势,指出微纳米加工可视化将成为探索微纳米加工机理最有效的手段.  相似文献   
8.
9.
多任务回归在社交媒体挖掘中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
随着社交媒体的迅速发展,针对网络信息挖掘的研究成为互联网领域备受关注的研究热点之一.传统的单任务回归对各个任务分别建模,在多变量预测的场合中,无法合理利用变量之间的共享信息.因此,本文通过多任务回归网络挖掘方法,分析社交媒体用户人格和网络行为的关联模式.实验通过在线被试邀请,采集了335个人人网用户样本和563个新浪微博用户样本.采用多任务回归的算法,预测精度可达87%以上.实验结果表明多任务回归对多变量建模效果要优于单任务学习算法.  相似文献   
10.
以拟微绿球藻(Nannochloropsis oculata)为原始藻株,经过紫外线和甲基磺酸乙酯分别诱变处理,获得5株油脂含量有所提高的出发藻株。以PEG作为融合剂,对获得的5株出发藻株进行两轮递归式原生质体融合,筛选到遗传稳定的改组藻株F2N2和F2N4,其油脂含量分别达到55.32%与57.75%,较原始藻株分别提高了69.07%与76.50%。对拟微绿球藻的原始藻株和改组藻株的油脂脂肪酸组成及含量进行分析,结果表明改组前后拟微绿球藻的油脂脂肪酸组成变化不大,但脂肪酸含量有较大差别。  相似文献   
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