C#.NET的AutoCAD二次开发在电力勘测设计中的应用

本文主要介绍了AutoCAD二次开发技术AutoCADActiveX Automation:利用该技术,实现了以C#为开发语言的CAD自动绘图软件的设计与开发,并以此为例说明了应用C#进行开发的过程和方法.     

液体动静压轴承油膜的压力场和温度场分析

针对深浅腔液体动静压轴承的承载特性等问题,对液体动静压轴承的油膜压力场和温度场进行了仿真分析。以超高速磨削电主轴系统中常用的深浅腔液体动静压轴承为研究对象,建立了液体动静压轴承油膜的三维有限元模型,对油膜进行了网格划分,并对划分后的网格进行了质量评定;采用动网格技术实现了对油膜偏心率的变更,在不同主轴转速、偏心率的工作条件下,计算了深浅腔动静压轴承油膜压力和温度的分布情况,分析了其油膜压力分布和温度分布的变化规律;研究了转速、偏心率对动静压轴承的承载力和油膜温升的影响规律。研究结果表明:在深浅腔液体动静压轴承运转过程中,随着转速和偏心率的提高,油膜承载力和温升也随之提高,且转速对油膜温升的影响要比偏心率大。     

基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究

针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了温度敏感测点;通过对灰色神经网络初始参数进行优化,建立了遗传算法(GA)优化的灰色神经网络热误差预测模型;在该模型中,以灰色神经网络的预测输出和实际值的绝对误差作为遗传算法适应度函数,以平均相对误差作为预测模型的评价标准,并与灰色神经网络、BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果表明:该预测模型具有更高的预测精度,通过GA对灰色神经网络的初始参数进行优化,可有效地提高网络的预测精度,更好地用于热误差补偿系统。     

基于空间实体的传染病蔓延模拟建模研究

提出了一种基于空间实体的传染病元胞自动机模型,基于该模型,在GIS环境中建立了传染病蔓延的可视化模拟程序,并通过模拟算例分别给出了局部传染和全局传染两种典型传播行为的模拟结果。对模拟结果的分析表明,采用符合传染病流行特征的空间相关性模式能够得到更合理的模拟结果。通过结合GIS的空间数据可视化和分析功能,建议的元胞自动机模型能可视化展示传染病蔓延过程,察明影响传染病传播过程的关键参数,评估特定干预措施（如改善卫生条件、隔离感染者、接种疫苗等）的效果,获取疾病的空间分布信息和统计信息,为传染病的防治决策提供科学的依据。