基于神经网络的超精密车床圆柱度误差补偿技术研究

根据所研制的超精密亚微米车床的具体特点，提出了一种基于神经网络的工件圆柱度误差补偿方法，并据此建立了误差补偿控制系统，实验结果证明所提方法简单易行，在超精密车削中应用前景广阔。     

从耦合机理探析电磁干扰有效防护措施

对不同耦合方式下产生的电磁干扰,从其耦合机理出发,分别探析了干扰形成的过程及防护措施与实现方法,在此基础上提出了按照功能分层进行综合设计来实现系统电磁防护的有效方法。     

系留气球尾翼参数气动设计研究

以某型号具有倒“Y”型尾翼布局的系留气球为算例进行数值模拟计算,在保证尾翼的布置形式及安装位置不变的情况下,对尾翼参数的气动设计进行研究。     

典型复合材料结构固化变形仿真预测与控制验证

针对典型复合材料结构固化成型过程中变形难以控制的问题,本文对典型复合材料结构的固化变形进行仿真预测,从固化工艺和模具补偿两方面对固化变形加以控制和验证。固化工艺方面以各设计点变形数据为基础确定了最优固化工艺曲线,模具补偿方面提出了一种构件有限元模型自适应调整的方法,综合考虑固化工艺参数与模具型面补偿采用了一种基于全局补偿量的协同控制方法。结果表明,通过仿真模拟L形构件的固化变形误差为12.4%,借助响应面优化算法得到的L形构件最优固化工艺曲线其固化变形预测值与各试验设计点最大变形的最小值偏差不超过3.3%;T形加筋壁板有限元模型经自适应调整后,对于下表面与目标型面之间的偏差距离,数值模拟值与试验测量值的最大相对误差为17.20%。通过全局补偿量的协同控制方法对半筒形壁板的模具进行补偿,其固化变形最大值相比于传统单一模具型面补偿控制方法降低了接近90%。     

基于神经网络的电磁干扰的预测

提出了一种应用神经网络预测电磁干扰的方法.针对遗传算法总体搜索能力较强但容易陷入局部最优,而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,又能避免搜索陷入局部最优解的特点,将模拟退火算法与遗传算法相结合,优化多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络,获取最优的权值和阈值,并采用模拟退火的思想确定隐含层神经元的个数,进而建立基于神经网络的电磁干扰预测模型.以双平行导线间的电磁干扰问题为实例,明确干扰要素,建立训练样本和测试样本,对比期望输出和预测输出之间的误差,结果表明该方法可以准确有效地进行电磁干扰预测.     

用于能量和数据传输的新型拖链

易格斯在移动能量、数据和其他介质供应领域的发展趋势之一就是使易于安装和装填的组件安装更快,运行更安静,抗磨损性能更好.     

防热复合材料的烧蚀机理与模型研究

烧蚀材料在高温环境中因物理、化学和力学因素造成质量损失，影响其性能。建立相应的热化学和热力学烧蚀模型，分析其传热特性和力学性能的演化规律，建立材料的热毁损判据，是复合材料防热结构设计所面临的重要问题。本文综述了近年来文献中对炭基复合材料烧蚀机理的研究，并对几种烧蚀模型进行了评价。     

超高强度钢起落架锻造成形仿真与工艺试验

采用Deform 3D有限元软件对23Co13Ni11Cr3Mo超高强度钢起落架锻造成形过程进行了数值模拟,研究了不同工艺参数对起落架成形的影响。通过锻造成形实验,验证工艺方案的可行性及合理性。研究结果表明:适当增加变形温度,可有效降低材料的变形抗力,增强材料在模腔中的流动性;成形速度影响锻件的变形均匀性,减小成形速度可以改善飞机起落架的性能。     

适用于恶劣条件的工程塑料滑动元件

DryLin R--用于栅栏柱制造的免维护直线滑动技术 法国Clotex公司为建筑行业生产制造栅栏柱,但车间空气中漂浮极多的灰尘,因而无法在生产过程中使用润滑剂.由于滚动加工会持续产生粉尘,而这种粉尘经过研磨变得极其细小,即便是极少量的润滑剂与这种粉尘接触后也会产生粘性的污垢,这会使机器卡死并由此导致昂贵费时的维护工作.所以Clotex公司使用易格斯免润滑工程塑料轴承.     

享誉全球的易格斯拖链系统

作为享誉全球的拖链系统(包括电缆和附件)及高耐磨工程塑料轴承生产商,易格斯公司在2006年北京机床展上展示了40多种新产品及延伸产品,其中包括世界上第一条磁性拖链系统。这些新品的推出标志着其能量供应产品系列中又增加了更多的具有不同里程碑意义的重要产品。现在,易格斯更加致力于电子部件的开发,它们将构成现有系统的有力补充,并完成监测、转换和无线数据传输等功能。电子器件使一些系统变得更加快速而强大,有时甚至使产品的价格更低。同时,易格斯还展出了它的第一批无线技术产品。在轴承产品系列中,免润滑、免维护的工程塑料轴承正被…