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覆膜陶瓷粉末的选择性激光烧结工艺研究及参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了选择性激光烧结成形制造过程中激光功率密度、扫描速度、预热温度和激光束扫描间距对烧结成形件致密度的影响,通过正交试验及方差分析,判定了各工艺参数的显著性及其重要性顺序,并给出覆膜陶瓷粉末烧结的最佳工艺参数。 相似文献
33.
论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明:利用该方法计算的落点接近实际落点。 相似文献
34.
研究用展成电解工艺进行大扭曲度整体涡轮叶片的机械加工,对涡轮叶片型面进行数据处理,用软件方式实现电解加工的多轴联动进给;分析叶片电解过程成形规律,合理设计阴极、流场,解决大扭曲叶片加工的叶背二次腐蚀、出口短路等关键工艺问题,试验可稳定达到工序精度要求,并可批量生产。 相似文献
35.
李鹏%程惠尔%秦文波 《宇航材料工艺》2006,36(Z1):18-22
在分析了空间多层打孔隔热材料中导热和辐射的复合传热问题的基础上,提出了空间多层打孔隔热材料反射屏温度计算的模型以及内部辐射数值分析模型.利用该模型对不同几何、物理参数下的对象进行模拟计算,通过对计算结果的分析,明确作为几何参数的层密度和层数以及作为表面特性参数的黑度和打孔率对材料热性能的影响.该热性能的研究对提高空间多层打孔隔热材料的隔热效果,实现材料的优化设计具有积极的指导意义. 相似文献
36.
37.
In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method. 相似文献
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39.
发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 相似文献
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