基于注意力机制的时空卷积数控机床热误差模型研究

为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。     

Agricultural residues in panel production – Impact of silica particle content and morphology on tool wear

Abstract

Considering ongoing global deforestation and the increased demand for raw materials in all wood-processing sectors it is necessary to seek and employ alternative resources. Agricultural residues are potential sources of alternative lignocellulose-based raw materials. Research on substitute materials for wood panel production mainly focused on physical and mechanical properties of boards while much remains to be learned about machining. Therefore, studies were carried out to analyse the relationship between ash and silica content and their impact on tool wear. Ash and silica contents of agricultural residues were determined following ISO 3340. Particle morphology and elemental composition of selected materials were analysed using scanning electron microscopy and energy-dispersive X-ray analysis. Tool wear tests were carried out using particleboards made from wheat straw, canola straw and spruce. Analyses of various plant materials displayed no correlation between ash and silica content. Bio-mineralised silica structures in wheat and canola were different compared to coarse silica found in wood-based particleboard. Tool wear caused by these agricultural residues was just moderately increased compared to wood, despite the fact that their silica contents were many times higher. Furthermore, the impact of abrasive substances on wear behaviour was influenced by the density of the panels.     

浅谈开放式数控系统及其在线切割机床上的应用

介绍了开放式体系结构数控系统的概念、特点及分类,并简要介绍了开放式数控系统在电火花线切割机上的应用。     

热处理材的铣削加工性能分析

考察热处理对木材机械加工性能的影响,为优化热处理材的加工工艺提供借鉴,在本试验确定的加工参数条件下,对热处理柞木进行了铣削加工。试验结果表明,相比对照材,铣削加工热处理材时刀体的温度更低,在加工过程中排放的较小粒径粉尘的比例增加,热处理材加工面的粗糙度与对照材并没有显著差异。     

螺纹铣削工艺的选择

总结了在数控加工中心上进行螺纹铣削的一些注意事项,其中包括螺纹铣削刀具的选用及测定、螺纹铣削底径的确定、铣削方式的选择及精度控制等。     

纵向刨切生产薄木中刀具与产品质量的关系

本文探讨了纵向刨切机生产薄木过程中刀具的材料、形状及刀具与压尺的相对位置等因素对产品质量的影响。     

型腔尖角的轨迹优化

在铣削型腔尖角加工过程中,当环切法加工的行间距离比较大时,型腔尖角处将会出现加工残余.由于刀具与工件的接触线增加,使得尖角处铣削力增大.因此,采用了双圆弧过渡来处理型腔中的尖角,该方法能保证以尽可能大的行距走刀,缩短了加工时问,提高了加工效率,同时还可以清除尖角处的残余留量.尖角处刀具轨迹进行合理优化后,刀具沿着改进的轨迹快速运行,满足了高速铣削型腔的加工要求.最后,实验验证了该方法的有效性.     

论国家创新系统及其政策工具的选择

要使我国的经济实现三步走的战略目标 ,必须从国家创新系统的角度提出并规划我国的经济科技体制改革和发展战略。为此 ,对国家创新系统的基本概念、特点、构成、起源进行了论述 ,并对国家创新系统中政策工具的选择进行了分析     

组合机床的计算机辅助总体设计

以单面，钻孔类的组合机床为对象，提出了用于组合机床总体设计的ＣＡＤ模块的设计方法，以汉化ＡｕｔｏＣＡＤ为绘图软件，以ＴｕｒｏｂｏＣ２．０为设计计算语言，开发了通用微机件的选型模块及图形处理模块。依据参数化设计的基本原理，采用编制参数程序的工作模式，建立了组合机床通用件图形程序库。     

基于SWAT模型的根河流域蒸散量时空分布特征

为了研究根河流域38年间蒸散(ET)、潜在蒸散(PET)的年际、年内变化过程及空间分布格局,基于SWAT模型分析了各气象要素与蒸散的相互关系。结果表明:(1)根河流域1980—2017年ET值、PET值整体呈增加趋势。(2)根河流域ET与PET的年内变化总体上均呈先增大后减小的单峰型分布。(3)根河流域的ET值在空间上呈现流域上游高,中下游低的分布格局; PET值在空间上呈现西南>东北>东南的分布规律。(4)根河流域的生长期、完全冻结期、融冻期ET值均呈现增加趋势,始冻期ET值呈降低趋势,4个时期平均ET值差异性表现为生长期>融冻期>始冻期>完全冻结期。(5)根河流域多年ET值在不同土地覆被类型的大小为林地>草地>耕地>建设用地>沼泽地; 而PET的排序为耕地>建设用地>林地>草地>沼泽地。(6)根河流域蒸散量与降水量和气温呈显著正相关。研究结果对根河流域的蒸散量变化及其冻融作用对当地的影响有着重要的参考意义。