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191.
针对某航空高强钢零件大尺寸面轮廓度数控加工合格率较低问题,利用精益6σ方法,依据DMAIC的研究路径,充分运用箱线图、等方差检验、单因子方差分析等方法和工具,分析了“人、机、料、法、环、测”6大方面的操作者、加工刀具、装夹方式、主轴转速、切削量、进给速度、切削方式7个因素,确定刀具尺寸、切削量、进给速度为关键影响因素;通过建立面轮廓度与7个影响因素之间的GLM模型,得出影响流程输出的3个关键影响因素的最佳组合,并在此基础上对工艺参数进行优化。结果表明:该零件的数控加工工艺流程改进后,减少了加工过程中的人工调试检查环节,缩短了加工调试验证时间,大尺寸面轮廓度数控加工合格率从80%提高到96%以上,取得了较好的经济效益。 相似文献
192.
数据采集系统动态特性的辨识和评价,是其总体性能评价中至关重要的一个目标。本文通过选取几个相互比较独立的指标来总体描述数据采集系统的动态特性,然后通过几个特殊的模型化方法将其动态特性分别以动态有效位数、传递函数、阶跃响应曲线和幅频特性、相频特性的方式给出,从而解决了数据采集系统动态特性的总体评价问题。 相似文献
193.
工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。 相似文献
194.
高超声速飞行器天线窗材料在等离子体包覆条件下的热响应和热透波特性测试,是分析天线窗材料特性、研究电磁波在等离子体和天线窗中传输特性的基础。针对等离子体和天线窗中电磁波传输特性,采用矢量网络分析仪和标准增益天线组成的电磁波传输测试系统,获得了一定频率的电磁波经过等离子体和高温天线窗之后的衰减;针对高温天线窗自身热响应特性和电磁波在其中的传输特性,研究了天线窗材料在一定热流作用下的温度分布和烧蚀特性,测试了烧蚀后处于高温状态且无等离子体覆盖的天线窗对电磁波的影响,分析了天线窗高温透波特性与常温透波特性的差异。所建立的方法,为在地面等离子体风洞中开展天线窗热透波特性研究、分析天线窗和等离子体耦合作用对电磁波传输特性的影响建立了基础。 相似文献
195.
圆弧端齿广泛应用于航空发动机轴系连接,研究其结构设计方法和加工工艺对分析航空发动机转子动力学特性具有重要意义。首先,分析了圆弧端齿结构设计理论,建立了圆弧端齿基本结构参数表述图表,对比了参数化设计方法的异同。其次,介绍了齿面应力仿真分析和试验验证情况,列举了新型结构设计实例,揭示了结构设计技术存在的问题并提出了解决途径。然后,采用弹性平均法解释了圆弧端齿的定心原理,介绍了定心精度分析、装配累积误差分析研究现状和应用情况。最后,评述了圆弧端齿加工工艺方法、加工设备、检测设备、检测方法,指出了当前存在的问题和可能的研究方向。研究结果表明:针对转子设计需求,应系统考虑圆弧端齿结构对转子动力学特性的影响;如果能够解决铣加工精度问题,采用通用设备加工圆弧端齿更具有成本优势;针对精细化检测的迫切需求,需要加快对新型检测方法的研究和探索。 相似文献
196.
为探究壁面粗糙度对于高超声速进气道气动性能的影响,采用经过校验的数值仿真和理论分析相结合的方法进行研究。结果显示:同一飞行马赫数下,随着壁面粗糙度的增加,进气道的流量系数、总压恢复系数和出口马赫数逐渐降低,而静压比、压差阻力系数、摩擦阻力系数以及起动马赫数则逐渐增大;不同飞行马赫数/不同钝化半径下,进气道性能参数随壁面粗糙度的变化规律相似,均表现出较好的拟合规律,据此获得的拟合公式及光滑壁面进气道的气动性能可预估不同壁面粗糙度下进气道的气动性能;就本文研究的进气道而言,当壁面相对粗糙度从0增加至0.625%时,进气道起动马赫数从4.25增加至4.85。壁面粗糙度增加,导致进气道沿程附面层增厚是进气道气动性能参数出现上述变化规律的主要原因。 相似文献
197.
198.
199.
提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。 相似文献
200.