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591.
592.
在飞机结构件加工中,大量应用五轴联动数控装备。企业装备的数控机床随着服役年限的日渐增长,普遍存在精度衰减问题,新一代飞机结构件进一步向着整体化、大型化、复杂化、薄壁化、轻量化方向发展,加工过程极易出现尺寸超差,以及因加工工艺不稳定而造成的表面质量缺陷等制造精度问题。加工精度还受到切削载荷、切削稳定性、刀具误差、工件变形、夹具变形等复杂因素的影响,飞机结构件切削工艺的一致性和稳定性差,极易因刀具磨损、破损、切削颤振而引起加工精度问题。国内外学者在数控加工精度控制方面开展了大量基础研究并取得丰硕成果。本文从数控机床误差建模方法、误差补偿方法、加工精度预测与控制、表面粗糙度预测与控制4个方面分别阐述,并结合飞机结构件的特点提出其数控加工精度控制关键技术需求。 相似文献
593.
作为计算机相关专业的一门专业基础课,围绕计算机网络原理课程教学改革,计算机网络原理教学团队进行了一系列教学方法、教学手段的改革与尝试.主要包括目标驱动、案例驱动、翻转课堂、线下与线上结合、课程思政教学等方面,以期对新时代环境下应用型计算机本科人才培养效果有所提高. 相似文献
594.
铝球超高速撞击铝板反溅碎片云团辐射特性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过超高速撞击试验,获得了铝球撞击铝板反溅粒子云团在250~340nm波段的辐射特征光谱。在该波段辨认出铝原子的六条特征谱线,并对其伴线进行了解耦。根据所测光谱数据,使用多谱线法测量出不同撞击条件下的超高速撞击反溅粒子云团的温度,发现超高速撞击反溅粒子云团温度随弹丸直径和撞击速度的增加而增加;相较弹丸直径,反溅粒子云团温度对撞击速度更加敏感;最后拟合出反溅粒子云团温度与撞击参数之间的经验公式。对每条谱线波峰和整个波段分别进行了积分,研究发现谱线波峰积分强度、整个波段积分强度均与弹丸动能呈线性关系,并获得了谱线波峰积分强度与撞击动能之间的斜率系数,该系数可以表征在超高速撞击条件下该峰值的辐射效率。最后结合所得超高速撞击反溅粒子云团温度经验公式推导出基态原子数与撞击参数之间的关系,在此基础上探讨了超高速撞击反溅粒子云团原子离化率、气化率与撞击参数的关系。 相似文献
595.
航天器姿态控制一直是地面飞控的核心,尤其对于有精确轨道控制要求的航天器,姿态控制的策略选择直接关系任务成败。探月三期月地高速再入返回任务对再入角有着严格要求,为了实现返回器高精度再入,在系统介绍服务舱的姿态控制模式、控制方法和控制流程的基础上,提出了利用修改相平面参数和轮控调姿,以建立轨控姿态,从而减少姿控喷气,并提高轨控精度的方法。飞行结果表明,中途修正的控制精度从最初的分米量级提高至0.009m/s。高精度轨道控制使得提前32h再入角控制精度达到0.024°,较设计指标提高1个数量级。文中提及的轮控调姿方法可作为未来深空探测任务姿态控制的设计参考。 相似文献
596.
利用计算流体动力学方法,建立齿轮高速旋转在周围产生的流场与压力场计算模型,对不同的齿轮工况参数进行了计算与分析。在此基础上,建立齿轮喷油润滑的二相流模型,对喷油参数与齿轮工况的匹配进行研究,并对齿轮旋转压力场的计算进行了仿真验证。结果表明,齿轮转动时会在周围形成气体压力场,对喷油射流产生阻碍作用,造成轮齿润滑与冷却失效。本文的研究成果将用于指导新一代高性能齿轮的喷油润滑设计。 相似文献
597.
超高速碰撞碎片云的激光阴影照相技术 总被引:8,自引:1,他引:8
为研究超高速碰撞过程中所产生碎片云的特性,在中国空气动力研究与发展中心超高速碰撞靶上建立了激光阴影照相系统。该系统由YAG激光光源、阴影仪和成像系统组成,在采用补偿式滤光等技术后,获得了撞击速度v≈6km/s时清晰的碎片云图像。本文对该系统的工作原理、系统构成以及调试情况进行了介绍。试验结果表明:(1)该系统可以获得清晰的超高速碰撞碎片云图像;(2)扩束镜、成像物镜质量本身是影响碎片云激光阴影成像质量的主要因素;(3)各光学元件的不同结构及不同放置也会严重影响阴影成像质量。 相似文献
598.
高效率模块化航空静止变流器的研制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于通用化、系列化和模块化的研制思想,致力于研究提高航空静止变流器(ASI)的变换效率、减轻系统重量、提高可靠性和维护性等核心技术问题。从总体研制方案、核心技术和系列化基础模块3个层面出发,采用功率扩展性能好、变换效率高、可靠性高的推挽正激电路和双降压式逆变器研制了DC-DC变换模块、DC-AC变换模块等单元模块,组合成4种航空静止变流器基础模块。研制的系列化基础模块,整机变换效率均比国外同类产品提高4.5%以上,并且在体积、重量、可靠性和可维护性等方面均具有明显优势。 相似文献
599.
600.
小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法,是一种特殊的分类任务。然而,以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本,而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络(Category-fusion network, CFN),通过融合来自不同类别的样本信息,同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习,即如何融合样本中的特征,从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块:具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块,其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习,并生成融合信息的分类器。实验结果表明,本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。 相似文献