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本文阐述应用计算机辅助技术进行工业产品造型设计,文中用两个案例介绍了使用UG软件对工业产品--玩具结构及外形设计的流程和技巧. 相似文献
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分动箱主要承担着按比例将动力分配给各驱动轴的任务,实现各种工况行驶需求。针对机械传动铰接车设计了一种具有高低档位变换、前后输出端差速及锁止功能的分动箱。该方案以可靠性为主要设计目标,结合整车性能需求,通过对分动箱结构解析、行星齿轮传动的参数化和离合器尺寸设计,以及分动箱系统可靠性建模仿真,创新设计行星齿轮系与锁止离合器相结合的变速结构,能够实现分动箱高低档位的切换,遵循结构同一性原则,差速锁止功能同样由离合器结构实现。基于Romax对传动系统进行仿真,得到其传动效率、可靠性指标、有效寿命等参数,得出分动箱整体运行工作特性。在标准规定的载荷谱下得到其齿轮应力状态、接触与弯曲安全系数、轴承有效寿命与损伤比等可靠性指标,验证系统优化设计的可行性。 相似文献
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针对叶面病害对苹果单产水平的提升产生负面影响的问题,将斑点落叶病、花叶病、褐斑病、灰斑病和锈病等五种作为重点。主要研究内容及结果如下:在苹果叶面存在差异以及图像环境不一的影响下,对病害图像进行去噪操作后,通过对关注主体的图像增强及Ostu法进行彩色图像分割,得到病斑特征与背景灰度的强度比图像。记下分割后的二值化图像的像素灰度值为0的坐标,并使原图在对应位置的像素灰度值为0。通过对卷积神经网络的特征提取,得出颜色、形状、纹理三种病斑特征参数。运用数学方法提取病斑的H方差后,得到H-S直方图为区分病斑的主要参照,采用一定的权重对特征参数建立病叶特征判别函数。根据判别函数对苹果叶片病害进行有效的统计学归类,建立Swin Transformer识别模型,将图像从测试数据集精准分类到特定的叶面病害类型。对卷积神经网络模型进行改进后,训练获得AlexNet-F苹果病害识别模型。采用Python代码运行程序,使用Python语言的Django框架,将苹果叶面病害识别模型及知识图谱作为核心,融合前端、数据库技术来开发系统。结果表明,上述分类操作能够对重点的五种苹果叶面病害图高效识别,满足项目作为识别系... 相似文献
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应用UG对减速器进行参数化设计并使用SolidWorks软件对其进行有限元分析。介绍了参数化设计以及设计分析一体化的概念。阐述了如何应用UG以及SolidWorks软件对圆柱直齿齿轮进行参数化设计和有限元分析。 相似文献
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Image Ware在逆向工程设计中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
简要介绍ImageWare和UGNX2软件在逆向工程产品设计中的应用,并通过对高尔夫球头的逆向工程产品设计实例,较详细地阐述了逆向工程设计的过程和方法。 相似文献
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在高职工业设计专业的教学中,与社会力量链接,引入企业实际项目,以学生为主体.采用"教学做"一体化的教学方法,激发学生学习兴趣,提高教学质量. 相似文献
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