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71.
72.
本文主要介绍了高强度铸造铝合金(ZL205A)大型复杂优质挂架梁铸件的研制情况。由于该铸件结构复杂,其轮廓尺寸既长又扁,非常易于变形,所以保证挂架铸件冶金质量和尺寸相对稳定难度较大。本文侧重论述了铸造工艺设计、模具特殊设计和激冷材料设置,以及ZL205A 熔炼和热处理等先进工艺的应用,使挂架铸件的机械性能和切取性能均达到了设计和使用要求,铸件产品的合格率达到了85%左右。  相似文献   
73.
“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
罗锋  夏云程 《航空学报》1990,11(6):261-268
 本文介绍“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统。这是我国首次将单片计算机应用到无人机的飞控系统。文中对方案选择,控制规律以及为满足超低空飞行高度精度的要求所采取的技术措施作了详细的阐述,通过试飞,鉴定、供靶,说明这一套数模混合式飞控系统的设计是完全成功的。  相似文献   
74.
基于支持向量机回归的电力负荷预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张前进 《航空计算技术》2006,36(4):105-107,111
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.  相似文献   
75.
重型货物空投系统过程仿真及特性分析   总被引:10,自引:0,他引:10  
建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。  相似文献   
76.
基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。  相似文献   
77.
货台空投系统出舱过程研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
研究了空投系统的出舱阶段中货台与地板接触模型,采用动力学分析方法建立了统一的出舱运动模型.根据试验设计条件开展系统仿真计算,结果与试验数据基本一致.探讨了货台离机过程对离机后俯仰姿态的影响.使用离机时间评价出舱过程对货台空投精确度的影响,得到了无量纲离机时间的简化算法以方便工程应用;引入了安全距离参数来评价出舱过程安全性,分析了牵引比、质心位置系数和空投时飞机姿态与离机时间和安全距离的关系,为空投系统中货台布局和牵引伞设计等提供了参考依据.  相似文献   
78.
硬支承动平衡机通用微机化电测系统的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
论述了一种以IBM-PC为主机的微机化通用硬支承动平衡机电测系统的实现方法。系统采用了先进的硬软件结合技术,寻求达到高精度、多功能、易操作和低成本的总体目标。为了满足不同用户的需求,系统具有多种支承方式、多种显示方式、多种补偿方式、多次启动平均、多面校正计算、多和打印方式以及自动标定和留言服务等功能.  相似文献   
79.
实现复杂三维结构体及小刚度零件的自动装配是极其困难的,为了解决此类零件难以夹持以及夹持变形的难题,分别设计了针对复杂结构的本体件快换夹持器和针对小刚度零件的气囊柔性夹持器以及针对微小平板类零件真空吸附式夹持器,并融合高精度调整技术以及合理的检测技术,设计了一台面向多种复杂零件的高精度人机协同装配系统。使用Abaqus仿真计算了气囊柔性夹持器对小刚度零件夹持变形的影响,零件特征面的弹性变形仅为1μm。通过装配间隙仅为32μm的轴孔对位装配实验,证明了该装配系统能完成零件间2μm~3μm高精度装配。该装配系统能够解放劳动力,提高生产装配的自动化。  相似文献   
80.
为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%~21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。  相似文献   
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