排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
合理选择刨削工艺参数可有效节省薄煤层综采过程中的能量损耗,是实现煤岩绿色、可持续开采的关键。鉴于此,对刨煤机刨削工艺参数优化进行了研究,综合考虑刨头刨削煤岩、刨刀刨削煤岩温升、机组沿煤岩采面移动、刨落煤岩推移与运输、辅助系统损耗等过程,构建了刨煤机能量损耗模型;建立了以煤岩刨削比能耗最小为目标的煤岩刨削工艺参数优化模型;基于自适应自然选择粒子群算法完成了优化模型寻优求解;结合薄煤层井下开采实例验证了所建立比能耗优化模型有效性;比较分析了刨削速度、截深、刀间距3个优化变量对刨削比能耗的影响规律。结果表明,自适应自然选择粒子群算法具有较好的收敛速度与求解精度,所建模型可为煤岩刨削工艺参数设计提供理论依据;该方法能够有效降低薄煤层综采过程能量损耗,对工程应用具有很好的指导意义。 相似文献
3.
在对生产节拍要求较高的汽车行业,国外的机床厂家均针对机床自身的特点开发出相应的诊断功能,专业化的操作界面可以帮助机床用户在最短的时间内找到故障点,排除故障。 相似文献
4.
开展了精密数控车床主轴系统热误差补偿的实验与建模方法的研究。建立了精密数控车床主轴系统轴向与径向偏转热误差补偿模型以增强其误差补偿能力,并提高机床加工精度。构建了主轴系统热误差测试平台,应用五点法测试主轴系统热误差,使用热电偶与红外热像仪测量主轴系统温升关键点温度变化数据,应用灰色综合关联分析法实现温度敏感测点辨识。构建了基于粒子滤波重采样粒子群算法的热误差预测模型,对模型预测效果进行评价。结果表明:基于粒子滤波重采样粒子群热误差补偿模型得到的轴向热误差预测残差为-1.29μm~1.55μm,建模精度为95.04%;y向热偏转误差预测残差为-4.68×10~(-6°)~9.66×10~(-6°),建模精度为91.26%;z向热偏转误差预测残差为-5.83×10~(-6°)~8.59×10~(-6°),建模精度为93.24%。实验结果证明该热误差补偿模型具有较高的预测精度,具有较强的工程应用价值。 相似文献
5.
6.
为给装备制造企业实施信息化提供一些方法,在分析装备制造企业生产经营特点的基础上,提出企业在实施信息化过程中,要结合企业的实际,根据企业的总体发展规划,以“八个一”,即:一个思想、一组理论和方法、一个框架、一组工具和平台、一个买施途径、一组标准和规范、一个评价体系、一批关键技术为基本框架确定企业信息化整体解决方案,并结合沈阳电机股份有限公司实施信息化的过程,提出在实施信息化过程中应结合企业的实际需要,采取分步实施的原则 相似文献
7.
1