工业制造背景下工程训练环节设置探讨

在当前工业制造背景下的工程训练课程中通过组合零件的加工优化实习过程,使学生了解机械零件的加工工艺和制造过程,在提高其动手能力的同时培养学生的工程意识,使工程实践能力和创新能力不断提高。     

机加工粗糙度简明评定法

粗糙度是评定各种机械零件表面加工质量的一个重要指标,它对机械零件的耐磨性、耐蚀性、抗疲劳能力、密封性等有很大影响。因此零件表面粗糙度的好坏,在工业生产中,尤其在精密机械、仪器仪表以及滚动轴承等的制造中直接影响到产品的质量。     

切削加工中误差的成因分析

机械零件的加工必须要保证零件达到图样的要求,满足其加工精度。而尺寸精度、形位精度和表面粗糙度是检验零件加工精度最主要的三个方面。三者任何一项达不到要求都会造成零件质量的下降或报废等问题。其中形状和位置精度可以通过设备、夹具、刀具、工艺等来加以保证,而尺寸精度和表面粗糙度的控制则是难点。     

提高切削加工表面质量方法的探讨

机械零件加工表面质量的好坏,对零件的使用性能有很大的影响。本文主要探讨已加工表面的形成过程,已加工表面质量的影响因素以及提高切削加工表面质量的一些方法。     

黄铜材质不完全齿轮零件加工工艺的优化

对不同的机械零件,由于零件材料不同、形状不同、尺寸公差和形位公差不同,可以采用不同的加工方法和加工工艺。对黄铜为原材料的不完全齿轮零件,由于材质较软,尺寸精度和位置精度要求较高,采用传统的加工方法,生产效率较低。经过对该零件的加工工艺和加工经验反复总结分析,在传统加工工艺基础上,通过改进加工工艺,使加工的不完全齿轮零件合格率提高到99%,加工成本降低40%,每个零件加工工时缩短20分钟,生产效率提高4倍多。此工艺适合类似零件的加工。     

基于粒子群优化RP网络短期电力负荷预测方法

针对常规BP网络收敛速度慢,易陷入局部极小值等问题,采用L—M算法对网络进行训练,利用改进粒子群算法优化BP网络初始权值和阈值。将该方法应用在南方某市短期电网负荷预测中,预测结果表明,相较于常规BP网络、L—M算法改进预测模型,该预测算法在预测结果精度和速度上均有较大幅度提高。     

数控加工物理仿真误差测量与精度预测模型构建研究

数控加工物理仿真主要研究切削加工中切削力、切削热、机床运动误差、加工系统颤振以及负载变化对零件精度影响的预测问题,目前已成为虚拟制造研究的热点之一.主要针对虚拟数控加工误差测量及精度预测模型构建的基础理论与典型方法进行系统的阐述,从而为工程技术人员开展精度预测系统研发提供参考.     

论工件在机床夹具中定位基准的选择

加工机械零件时,首先要把工件在机床夹具中定位并夹紧.定位则需要定位基准,定位基准选择得是否合适,将直接影响零件的加工精度.在制定零件加工的工艺规程时,合理选择定位基准是至关重要的.     

机械制造类专业零件加工训练项目的设计

对零件加工训练项目进行合理设计,把一些常见的零件加工与车、铣、磨、焊、钳几个工种的实训联系起来,有效地提高实训材料的利用率,使学生系统地了解机械零件一般的加工工艺过程,掌握获得加工精度和装配精度的方法,提高教学效果。     

基于粒子群算法与循环神经网络的短期电力负荷预测

针对循环神经网络算法在电力负荷预测中存在易陷入局部最小值和全局搜索能力较弱的缺陷,提出了基于粒子群算法和循环神经网络的预测方法|针对标准粒子群算法易因粒子早熟收敛现象而陷于局部最优的缺陷,提出了合理粒距的概念,生成一种改良后的学习方法。采用改良后的粒子群算法对结点权值参数进行寻优,以测量值与预测值的误差作为评价依据,从而实现模型参数的优化选择。最后采用改良后的粒子群算法和循环神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测,并与标准粒子群算法循环神经网络预测模型和循环神经网络预测模型对比。实际算例比较表明,这种预测方法具有良好的收敛特性和较高的预测准确度。     

基于PSO优化的灰色神经网络预测算法的研究

由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度.     

AutoCAD绘制机械零件三维图的操作和技巧

Auto CAD广泛应用于机械设计之中,利用Auto CAD可以高效、准确画出机械零件的平面、三维的设计图纸,方便零件的加工制造。本文从实物出发,通过测量机械零件的相关尺寸,利用Auto CAD三维设计功能,绘制零件的三维图形,提高Auto CAD的实践技能。     

独立院校《互换性与技术测量》课程教学探讨

《互换性与技术测量》是一门机械专业的技术基础课,本课程的主要任务是使学生具有机械零件加工精度的基础知识,能够在零件测绘、设计中给出加工精度要求和具备机械零件常用几何参数检测的基本技能。结合独立院校的教学定位和培养目标,针对我校《互换性与测量技术》的教学现状,通过对教学内容、教学方法、教学效果等方面进行综合分析,对课程教学改革提出一些具体想法和建议。     

圆锥零件的加工技巧

普通车床在专业基础教学、技术等级考核、机械零件加工中得到大量的使用。如何利用现有普通设备来解决高精度的零件加工是摆在新工人面前的一项技术难题。转动小滑板车削圆锥零件是普通车床加工圆锥体最常见的方法。本文在实际工作中总结出转动小滑板车削圆锥在短时间内校准高精度圆锥锥角的技术及加工技巧做一下探讨。     

基于PSO的LSTM神经网络门诊量预测研究

研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用,选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据,构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型,借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化,并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明,经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE,相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型,可使模型较好地预测出门诊量变化趋势,从而为医务人员门诊管理工作提供决策支持。     

如何进行机械零件工艺检验

机械零件的技术要求很多,有几何形状、尺寸公差、形位公差、表面粗糙度等,检验时先从何处开始,用哪种量具,采用什么方法等等,是检验中技术性很强的问题。检验零件如同加工     

金属零件感应加热表面淬火的应用研究

随着机械零件服役条件的日益苛刻,金属材料的热处理尤其表面淬火显得尤为重要。感应加热表面淬火在淬火质量、生产效率及节能方面都有不可替代的优势。从其加热原理、性能优势及参数选择等方面分析感应加热表面淬火在金属零件表面淬火中的应用,为金属零件的表面热处理优化提供可靠的依据。     

基于元学习优化随机森林算法的区域经济预测

为降低经济指标众多及外部因素给经济预测准确度带来的影响,有效提高区域经济预测性能,借助元学习算法的小样本分析优势,提高随机森林算法的适用性,实现区域经济预测。根据区域经济统计数据选取多个数据样本,构建随机森林算法的经济预测模型,通过多个弱分类器投票获得经济预测结果;考虑弱分类器权重数量较少,借助元学习算法对权重进行优化;采用优化的随机森林算法模型完成区域经济预测,并选取中等城市和区不同数量规模的经济样本进行多个经济指标预测仿真。结果表明,经过元学习优化后,随机森林算法在区域生产总值、进口额增长率和居民消费价格指数等方面的预测误差率均有大幅下降,元学习对随机森林算法的优化效果显著。     

基于改进BP神经网络的供热负荷预测模型

为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型。在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化。使用经过优化的神经网络进行负荷预测,在MATLAB环境下进行仿真。仿真结果表明,采用该方法可得到更为准确的供热负荷预测模型,对供热站节能运行有一定意义。     

基于神经网络的透气性状态预测

针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果.