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181.
从片梭织机的结构、性能、织造工艺和织机调试等方面入笔,分析了影响片梭织机提速的有关因素,提出了为合理提速而对织机所采取的改造方法。  相似文献   
182.
研究了表贴式永磁电机的两种充磁方式。首先利用已有文献电机参数验证了有限元模型的正确性,对比分析了两种充磁方式下电机磁密和磁钢磁势的分布特点,研究表明内转子结构平行充磁方式具有提供更大的气隙磁通潜力,而外转子结构则相反。接着研究了两种充磁方式,不同气隙下气隙总磁通随极对数和磁钢厚度的变化规律。同时明确了两种充磁方式各自使用场合,给出了最佳磁钢厚度的取值范围。本文工作有助于正确选择表贴式永磁电机的充磁方式和磁钢厚度,以发挥磁钢潜力,改善电机性能。  相似文献   
183.
提出了切向结构永磁同步电机中磁钢厚度的约束条件;依据电机学理论并结合有限元计算方法,研究了气隙长度恒定时不同极对数下气隙磁密、每极磁通与磁钢厚度的关系,探讨了磁钢厚度对电机的过载能力、铁耗等性能的影响;在气隙长度发生变化时,为了保证漏磁大小不变,讨论了气隙与非导磁衬套厚度、磁钢厚度的关系。并指出:(1)气隙恒定时,随着磁钢厚度的增加,不同极对数时磁钢体积增大所提供的磁势对每极磁通的影响有所不同;铁耗和过载能力随磁钢厚度的增加而增大。(2)气隙增大时,为了保证气隙磁密和漏磁不变,必须增加非导磁衬套的厚度。(3)极对数增加时,减小磁钢厚度能提高电机的性价比。  相似文献   
184.
基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。  相似文献   
185.
DLC涂层硬质合金微钻的制备及其切削性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
在硬质合金微型刀具加工高硅铝合金等难加工材料时,通过采用改进的热丝CVD装置开展了DLC涂层硬质合金微钻制备工艺优化,得到了最优沉积工艺,并配合高速加工高硅铝合金(Si15%)材料微小孔钻削性能对比试验,分析了刀具的磨损机理.结果表明:两步预处理方法适合复杂形状硬质合金衬底的预处理方法.钻削高硅铝合金时,DLC涂层具有低摩擦系数和高耐磨损特性,同等切削条件下,涂层微钻的切削寿命比未涂层硬质合金微钻提高了10倍.  相似文献   
186.
纵扭复合超声振动辅助铣削(LTUVAM)是在刀具轴向与扭转方向上施加高频微幅振动的一种辅助铣削技术,具有降低切削力与切削热、提高工件表面质量、提高表面残余压应力、减少刀具磨损等诸多优点。本文围绕难加工材料的铣削加工进行了系统综述。在设备制造方面,阐述了纵扭复合超声振动系统的结构设计方法与工作原理;在工艺开发方面,从LTUVAM的切削刃运动轨迹及切削特性入手,分析各类材料的切削加工性能,并总结了LTUVAM的优势及应用。最后,本文对LTUVAM的未来发展趋势进行展望。  相似文献   
187.
航空发动机的智能神经网络自适应控制研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
赵俊  陈建军  王灵刚 《航空动力学报》2008,23(10):1913-1920
针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.   相似文献   
188.
基于微型铣床的非硅材料中间尺度微细切削加工技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在综合考虑各项因素的基础上,研制了一台能够满足三维形貌加工要求的微型铣床,并进行了平面、微槽、微型齿轮、半凹球以及四面体微透镜阵列等各种典型微小特征的铣削工艺试验,体现了该铣床的加工精度和加工能力,证实了微型铣床加工技术的可行性。  相似文献   
189.
介绍了利用电子展成与坐标结合的原理来自动测量渐开线圆柱齿轮的方法。采用CNC技术实现电子展成 ,利用被测齿形的测量值进行分析与评价。为了消除传动误差 。  相似文献   
190.
一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.  相似文献   
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