车用内燃机设计与CAD/CAE集成技术综述

概述了现代设计与制造技术对汽车内燃机行业的影响,以有限元分析(FEA)和AVL公司的内燃机系列模拟软件的功能特点为重点,介绍了CAD/CAE集成技术在汽车内燃机设计的应用,并阐述了发展方向。     

CAD/CAE软件在齿轮结构分析中的联合应用

介绍了基于CAD软件Pro/E下齿轮的造型方法,并结合CAXA,Pro/E与ANSYS各自特点,提出三者在齿轮模态分析中的联合应用这一方法。以齿轮为例,介绍了整个联合运用分析流程,并证明这种方法是行之有效的。     

基于农业机械化及其自动化专业人才培养的CAD/CAE系统集成兴趣小组设计与建设的探索

为快速推进新疆农业大学农业机械化及其自动化专业卓越人才培养的进程,建立CAD/CAE系统集成兴趣小组,小组以农机专业大三年级自由组合为主要形式,旨在通过兴趣小组的形式推进卓越人才培养计划中农机专业人才CAD/CAE技术的提升,最终实现卓越人才兴趣小组成员可以熟练进行二维工程图的绘制、三维虚拟仿真分析,达到开阔学生视野,提高学生机械仿真设计的技能。针对兴趣小组建立过程中存在的问题,提出对于开展兴趣小组建立过程的一点体会,为新疆维吾尔自治区紧缺专业-农业机械化及其自动化专业的卓越人才培养计划的进一步实施提供帮助。     

面向CAD/CAE集成的虚拟样机建模方法

针对CAD/CAE集成困难的问题,提出利用CAD参数化技术对CAE仿真模型进行自动建模,解决CAE软件自身无法克服的建模难、优化难问题。以面向广义优化的参数化建模、基于布局与骨架的整机建模及装配技术、ADAMS与Pro/E联合建模技术为基础,建立了基于布局与骨架模型技术相结合的CAD/CAE一体化模型,并以挖掘机为例进行了验证。该方法提高了CAE与CAD技术的集成度,使CAE结果快速响应到设计进程中,有效提高了产品的设计效率。     

灰色系统与多元逐步回归耦合模型在年用水量预测中的应用

探讨了将多元回归分析模型和灰色系统GM(1,1)耦合应用于北京市总用水量预测的方法和技术.对北京市1980～2001年的序列资料,利用灰色系统的关联度分析和逐步回归的思想,通过比较和选择,建立了多元线性逐步回归方程;将用GM(1,1)模型拟合反推得到的预测值带入方程求出总用水量的未来值.结果表明:人均日生活用水量和工业用水量是影响北京市总用水量变化的主要因素.灰色系统与多元线性回归的耦合模型用于对城市总用水量的预测是行之有效的.     

数控机床进给机构智能设计优化系统

针对制造业智能化对数控机床加工精度的需求问题,构造了一种数控机床进给机构智能设计优化系统。该系统由需求分析模块、常规设计模块、智能优化模块以及设计资源中心所组成,在数控机床进给机构设计过程中能实现知识集成、数据交换与模型共享。该系统面向数控机床进给机构动静态性能要求,分别进行参数化建模、有限元仿真和热-力耦合分析,为进给机构的优化设计提供理论依据。该系统在数控机床进给机构常规设计的基础上,采用灵敏度分析法、BP神经网络和遗传算法对进给机构进行结构多目标优化,从而提高系统的智能设计水平。采用所构造的系统对一种精密龙门数控机床的Y轴进给机构进行智能设计优化,优化后进给机构的动静态性能得到提高,对比进给机构的优化结果与实验值,结果表明该智能设计优化系统是合理可行的。     

CAD／CAM技术在机械设计及加工中的应用

介绍CAD／CAM技术的发展过程,举例说明CAD／CAM技术在机械产品设计及制造中应用的一般方法和过程,简要阐述机械产品设计及制造采用CAD／CAM技术的现实意义,以促进CAD／CAM技术在机械加工行业中广泛运用。     

基于PLS和改进CVR的数控机床热误差建模

为提高支持向量回归(SVR)模型的预测能力,将核心向量回归(Core vector regression,CVR)方法引入到数控机床热误差建模中,并采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法从输入样本提取主成分,构建特征集,然后使用改进的粒子群优化(Improved particle swam optimization,IPSO)算法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出一种基于PLS-IPSO-CVR的数控机床热误差建模方法。仿真实验表明,所提出的建模方法在预测精度和速度方面优于传统SVR模型和BP神经网络模型,从而验证了组合建模方法的可行性和有效性。     

基于支持向量机回归的营养液调控模型研究

针对目前设施栽培中营养液动态调配精确度低的问题,提出一种基于支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)的营养液调控模型.首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液(A:99％Ca(N03)2·4H20、B:98％KN03、C:99％KH2P04、D...     

基于结构-整机性能映射模型的机床薄弱件结构优化方法

提出了一种基于结构-整机性能映射模型的机床薄弱件结构优化方法。首先,通过机床动静态特性分析确定薄弱结构部件。其次,提出基于扩展常数自组织选取椭圆基函数（Elliptical basis function,EBF）的结构-动静态性能映射元模型建模方法：对椭圆基函数神经网络进行改进,提出基于扩展常数自组织选取的EBF建模方法,通过扩展系数的自组织选取以确定不同椭圆基函数合理的参与度与重叠性,避免所有椭圆基函数图形偏平或偏尖而影响EBF建模精度;基于改进后的椭圆基函数神经网络构建薄弱件结构-整机动静态性能映射元模型。通过实例样本数据检验得到,所构建的机床实例映射元模型计算结果与实际值之间的误差检验复相关系数均在0995以上,说明了该结构-整机性能映射元模型构建方法的正确性。在此基础上,根据上述薄弱件结构-整机动静态性能映射关系,以整机动静态性能为评价指标,以薄弱结构部件为优化对象,基于多目标优化算法,实现面向机床整机性能的薄弱件结构优化。     

基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测

针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制,各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题,提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测模型。首先,在证明多元动态误差时变演化具有混沌特性的基础上,对其进行相空间重构,将动态误差参数时间序列背后隐藏的信息在相空间中进行表达。然后,融合特征注意力机制在时间维度上动态分配相点特征权重的同时降低高维演化相空间信息冗余,进一步重塑原系统的动力学状态向量空间。最后,考虑到混沌时变演化具有长程相关性,采用双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)网络模型逼近混沌相空间内的动力学特性,实现动态误差混沌时间序列信息的有效预测。通过XK-L540型数控铣床实测数据的算例表明,相较于CRFA-LSTM模型,以及单一级联模型CR-Bi-LSTM、FA-Bi-LSTM,本文算法的均方根误差分别降低约35%、16%和43%。     

495型柴油机气缸盖扩弹簧座孔、进气阀座孔、燃烧室孔机床设计

通过计算,合理选择切削参数,优化设计主轴箱,刀工具及夹具部分,充分利用原有的动力部件,在工厂现有的条件下,通过采取双速电机,解决了设计过程中遇到的功率不足的问题,为此类问题的解决,提供了较为可行的方法。     

机床夹具的应用与发展方向

众所周知,夹具被比喻为机床的“手”,机床夹具在机床中起着重要的作用。文章从机床夹具的应用现状和加工制造行业对工件制造的要求来看机床夹具的发展趋势,提出了机床夹具未来正朝着高效、高精、组合、模块、通用、经济的方向发展。     

数控机床故障诊断与维修

数控机床是个复杂的系统,不可避免地会发生不同程度、不同类型的故障,导致数控机床不能正常工作。故障诊断是进行数控机床维修的第一步,它不仅可以迅速查明故障原因,排除故障,也可以起到预防故障发生与扩大的作用。文章结合数控机床中几个常见故障的维修实例,说明加强理论学习,适当了解数控系统硬件的相关连接及工作原理,注重系统保养,对于准确维修数控机床故障,降低机床故障率具有重要意义。