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随着模具工业的不断发展,模具向大型化、复杂化、数字化不断地发展,对于加工的要求也越来越高,需要我们对设备、刀具、材料、编程软件等因素不断进行调整,以适应技术的需求和发展。随着汽车制造业的发展,对于汽车覆盖件模具的加工精度要求越来越高,尤其是中高级乘用车对于外覆盖件表面曲面精度要求更高,最好能达到A级曲面标准。因此,如何提高模具表面加工质量、提高冲压制件精度将成为一个企业能否承接高端汽车模具的重要技术能力衡量指标。质量得到控制,周期和成本就会在可控的范围内,这就是覆盖件模具企业的核心技术竞争力。汽车主要载体是白车身,它由成 相似文献
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剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度. 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
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为满足适合工程应用的加速寿命试验设计和评估需要,北京卫星环境工程研究所自研了加速寿命试验设计与评估软件ALT511。该软件由4个基本模块组成,其中“单应力一个应力水平”模块包括输入、加速因子计算、退化建模和可靠度评估4个选项卡。基于阿伦尼斯、逆幂律、广义艾琳、Norris-Landzberg以及线性5种加速模型和加速因子计算式,给出试验时间放大倍数和加速寿命试验时长的计算方法,对未失效试验件给出退化建模和伪寿命计算方法,阐述了换算成正常应力下的试验结果分布拟合方法、可靠度点估计值、可靠度下限值计算方法。最后以航天器轴承加速寿命试验为对象给出了软件应用案例。该软件融合了成熟的加速模型、试验方法、权威标准和专家经验,兼具通用性和行业特色。 相似文献
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低轨卫星的轨道寿命主要取决于大气的耗散作用,其轨道在不断变小(即高度降低)变圆的状态下进入地球稠密大气层中陨落。但地球转移轨道(GTO)碎片的运行轨道是一个近地点高度为200km,远地点高度达36000km的大偏心率(e=0.73)椭圆轨道,其轨道寿命主要由第三体(日、月)引力摄动所决定,而且还与其轨道的初始状态有密切关系。本文将根据地球卫星轨道变化规律进行理论分析,阐明力学机制,并给出相应的数值验证。 相似文献
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