组合机床滑座体有限元静动态分析

文章采用SAP5结构分析程序,对HY32型滑座体进行了有限元静、动态分析,找出原结构设计刚度薄弱环节,提出了改进措施和方向,为寻求最佳的滑座体结构方案提供参考,文章的主要结论对专用滑台设计也有 一定指导意义,本文在力学模型的选择、载荷简化和边界约束条件的处理等问题也可供分析与计算人员参考。图12幅、参考文献4种。     

激光全息术在组合机床滑座体选型设计中的应用

目前国内动力滑台部件中的滑座体由于刚度较差很难满足组合机床高精度加工的需要。因此,有必要对滑座体进行多种结构方案的分析比较,以寻求高刚度滑座体的合理结构。文章着重介绍应用激光全息技术对组合机床HY32型滑座体进行结构分析和优化。首先用散斑照相术对滑座横截面有机玻璃片模型进行加载变形试验,分析滑座体横截面结构的薄弱环节及影响因素。在此基础上设计制做了一组滑座有机玻璃整体模型作为改进型。然后应用全息双曝光法拍摄不同工况下模型前表面位移场全息图,通过对该图的定量分析及与用时间平均法拍摄的全息振型的对比试验,可对不同模型静、动态参数进行定量比较,为新型滑座体的结构设计提供了试验依据。图13幅、表3个、参考文献3种。     

铜仁市白酒产业SWOT分析与对策研究

贵州省是白酒生产大省,以"茅台"为代表的传统品牌白酒酿造历史悠久,工艺独特,优势突出,具有很高的美誉度。但铜仁市却是贵州省白酒生产许可证持有最少的地区,在调查铜仁市白酒产业发展现状的基础上,对该产业进行SWOT分析,提出了铜仁市白酒产业的发展所应采取的主要对策。     

基于改进SARIMA-LSTM的海上风速预测方法

为了提高海上风速预测的精度,提出了一种基于局部加权回归的周期趋势分解(STL)改进的季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和长短时记忆(LSTM)神经网络的海上风速预测方法.首先通过STL分解原始风速时间序列,提高SARIMA模型季节性差分步长的准确性,再使用SARIMA模型对观测的风速序列数据进行预测,得到预测值以及预测值与观测值之间的残差;然后用残差样本集训练长短时记忆神经网络并对残差进行预测;最后将两部分得到的预测值求和得到风速序列的预测值.选定3个不同地点分别进行仿真实验并与改进前方法进行比较,结果表明改进后模型的预测精度更高,误差更小.