圆锥体全局角度尺寸评定方法

提出了基于圆周轮廓提取方案的圆锥全局角度尺寸的评定方法,建立了圆锥最小二乘全局角度尺寸和最大最小全局角度尺寸的评定模型。基于所建立的评定模型,给出了圆锥全局角度尺寸评定的飞蛾扑火优化算法(MFO)的流程图,并编制了圆锥全局角度尺寸评定及最小二乘圆锥面、最大最小圆锥面可视化程序。采用所编制的程序,对4个圆锥仿真试样进行了最小二乘全局角度尺寸和最大最小全局角度尺寸评定,对其不同评定方法、不同优化初始参数和不同优化方法得到的全局评定结果进行了比较。用乌鸦搜索算法、人工生态优化算法、平衡优化器算法和粒子群优化算法对1个试样的最大最小全局角度尺寸进行了评定,并与MFO的评定结果进行了比较。除了优化初始值对评定结果有影响外,搜索区间、种群数和最大迭代次数对评定结果均有影响,但其规律性不强。总体上讲,MFO的评定结果优于其他4种优化方法的评定结果。     

光栅线位移传感器精度的影响因素分析

光栅位置检测系统是数控机床的重要组成部分,其测量精度直接决定了数控机床的精度。文章分析了影响光栅线位移传感器精度的因素,对刻线面机械加工质量、光栅标尺刻划环境、机械误差及温度因素对光栅标尺精度的影响进行分析,通过公式推导,曲线对比,分析了所列因素对位移传感器精度的影响大小,并针对影响因素提出了提高精度的相应措施。     

不同加工工艺的多孔质微米凹面气体静压轴承特性研究

为了提升多孔质气体静压止推轴承的刚度及精度稳定性,对作用面面型为平面、微米凹面的多孔质气体静压轴承作对比研究。用Gambit和Fluent软件进行建模和仿真分析,并以平面、1.5和3μm两种凹槽深度为参数,研究凹槽深度对多孔质气体静压止推轴承承载力及刚度特性影响。仿真及试验结果对比分析表明:气膜厚度1~20μm,承载力及静态刚度随凹槽深度变大而增强;精密车削与研磨加工工艺对微米级凹槽刚度及稳定性影响较大,凹槽形状误差易引起气锤现象。     

基于灰度图识别技术的下封层联结效果评价

为了评价我国现行投入使用的不同下封层技术层间联结效果,分别利用灰度图识别技术和室内剪切试验对其进行了评价.通过灰度图识别技术计算出面层联结率、基层联结率和综合联结率,通过室内剪切试验得到下封层技术的摩擦系数、摩尔库伦曲线和标准轴载作用下的抗剪强度.结果表明,下封层技术的联结效果由优到劣排序为:橡胶沥青碎石下封层、乳化沥...     

多周法回转误差分离的应用研究

在分析研究多步法原理的基础上,提出一种新的测量方法——多周法。建立截面重复测量的测量模式,避免了多步法中多次角度转位造成的转位误差。结合时域特性分析,编制VB圆度误差分离软件,试验验证测量周数对分离结果的影响,确定适当的测量周数并验证该方法的可行性。     

基于计算几何和遗传算法的直线度误差评定

针对机械工程测量中常见的直线度误差评定问题,本文建立了基于计算几何和遗传算法的最小区域素线直线度误差评定算法。并利用VB编写了相应的评定模块,采用多组数据对两种算法的评定结果和效率进行了比较。结果表明,遗传算法的评定结果与计算几何算法相近,但计算几何算法更稳定、效率更高,且可以得到符合国家标准定义的最小区域直线度误差值。     

光栅信号补偿及软件细分算法研究

光栅线性位移传感器作为精密测量的研究对象,其对栅距细分提高分辨率的研究具有重要地位。根据光栅信号的数学模型,提出了基于离散傅里叶变换预处理和最小二乘法椭圆拟合并根据输出信号各误差依次补偿的组合方法。对补偿后的信号提出了一种线性化处理的软件细分方法,该细分方法可以实现16倍的栅距细分。利用MATLAB软件对光栅信号的补偿算法和细分算法进行了仿真,验证了所提出算法的可行性。     

基于构造绝对值三角函数的光栅信号细分

为了进一步提高光栅传感器的测量精度,需要对信号进行细分,但光栅莫尔信号的细分精度取决于信号的质量。本文利用归一化并结合CORDIC的方法补偿了直流、幅值、相位等误差,利用补偿后的信号构造绝对值三角函数,实现一个完整周期信号的16倍细分,并通过MATLAB进行了仿真,验证了该方法的可行性。     

“哈拉瓦”的生产工艺

“哈拉瓦”是英文Halva的译音,是中东阿拉伯国家用芝麻制成的甜食.这种甜食不仅是当地居民不可缺少的食品,而且行销世界许多国家.埃及农业部报导埃及生产的芝麻有80%~90%用于生产“哈拉瓦”.“哈拉瓦”的品种     

孔、轴配合的统计质量指标及应用

在介绍孔、轴配合的统计质量指标的基础上,给出了基于配合质量指标的孔、轴配合尺寸的统计公差设计过程和基于两个配合尺寸的过程能力指数预测孔、轴配合质量的过程.本文以60H8/m7配合为例,按正态分布用Origin软件生成了孔、轴系列数据,用所编制的程序实现了样本选取和配合统计质量指标的计算,用Excel软件给出了配合后一样本的间隙-过盈均值图和极差图.