自动润滑装置在数控无卡轴旋切机上的应用

数控无卡轴旋切机的刀台进给系统通过丝杠螺母的传动可实现刀体座的进退,传动丝杠螺母都是依靠人工润滑,如果润滑不及时就会出现粘牙现象而导致整个设备不能工作。介绍了一种自动润滑装置,其可实现对丝杠螺母的自动润滑。     

关于数控加工工艺标准化的探讨

随着科学技术水平的不断提升，数控技术得以快速发展。建构数控加工工艺标准化体系具有必要性，能够规范数控技术操作。文章主要论述了数控加工工艺标准过程与内容的设计，并提出数控加工工艺标准化的设计。     

数控机床维修改造中的要点分析

文章从具体的实际操作出发，首先对近年来我国数控机床维修中出现的问题进行细致分析，之后针对这些问题提出数控机床维修中应该注意的要点分析，期望对我国现代企业的数控机床维修技术的改进有一定的帮助。     

数控专业科技英语的特点及翻译方法

要阅读和查阅数控机床、数控系统的产品说明书及户使用手册等英文资料,就要求数控专业的技术人员或者专家具有良好的科技英语翻译能力。通过翻译西门子802C数控系统操作与编程英文手册中的一些英文实例,阐述了数控专业科技英语的特点及翻译中的一些方法,提出了专业科技英语翻译时所需要具备的能力。     

椭圆宏程序在数控车床加工的方法

文章基于对宏程序的研究,着重分析椭圆宏程序在数控车中的应用。宏程序具有很强的逻辑性、程序简单、修改方便等特点,在实际生产中也得到了广泛的应用,特别是在数控教学及数控大赛中具有很强的普遍性和广泛性。     

基于切比雪夫多项式的数控机床几何误差参数化建模

为了快速精确地建立机床几何误差项数学模型,提出了一种基于切比雪夫多项式的参数化建模方法。首先针对测量得到的机床基本几何项数据,将机床相应运动轴进给量转化为切比雪夫变量。其次将切比雪夫变量代入不同阶次的切比雪夫多项式得到相应的值。然后根据切比雪夫基函数值和切比雪夫变量用多元线性回归方法获得相应的系数,得到关于切比雪夫基函数的数学模型。最后将运动轴进给量与切比雪夫变量之间的转化关系代入得到基本几何误差项的数学模型。建模过程简单且易程序化,切比雪夫多项式的高逼近精度使得建立的模型精度高。将所有几何误差项参数化模型代入机床几何误差模型综合数学模型,从而可得到机床工作空间几何误差场分布。以MV-5A三轴立式加工中心为例,将各个几何误差项参数化模型代入机床几何误差模型中得到该机床综合几何误差数学模型,进而得到该机床工作空间几何误差场分布,为机床设计和误差补偿提供了理论依据。     

基于组件技术的开放式数控系统体系结构

为实现开放式数控系统的可移植性、可扩展性及可互换性等特性,引进软件工程学思想,提出了基于组件技术的开放式数控系统体系结构。阐述了组件技术的原理及实现技术。软件设计采用双层面设计方式,利用CORBA组件模型并使用星式通讯机制,建立各组件之间的组成及通讯方式。以自主研发的混联式虚拟轴研抛机床为平台,进行了三维曲线加工轨迹仿真实验,表明基于该体系结构的数控系统具有良好的开放性及动态性能。     

Nitrate leaching in a silage maize field under different irrigation and nitrogen fertilizer rates

Quantification of the interactive effects of nitrogen (N) and water on nitrate (NO₃) loss provides an important insight for more effective N and water management. The goal of this study was to evaluate the effect of different irrigation and nitrogen fertilizer levels on nitrate-nitrogen (NO₃-N) leaching in a silage maize field. The experiment included four irrigation levels (0.7, 0.85, 1.0, and 1.13 of soil moisture depletion, SMD) and three N fertilization levels (0, 142, and 189 kg N ha⁻¹), with three replications. Ceramic suction cups were used to extract soil solution at 30 and 60 cm soil depths for all 36 experimental plots. Soil NO₃-N content of 0-30 and 30-60-cm layers were evaluated at planting and harvest maturity. Total N uptake (NU) by the crop was also determined. Maximum NO₃-N leaching out of the 60-cm soil layer was 8.43 kg N ha⁻¹, for the 142 kg N ha⁻¹ and over irrigation (1.13 SMD) treatment. The minimum and maximum seasonal average NO₃ concentration at the 60 cm depth was 46 and 138 mg l⁻¹, respectively. Based on our findings, it is possible to control NO₃ leaching out of the root zone during the growing season with a proper combination of irrigation and fertilizer management.     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

深度学习框架下融合注意机制的机床运动精度劣化预示

数控机床运动精度衰退是一个动态的演化过程。为尽早发现数控机床潜在的失效风险,挖掘蕴含在各类监测数据序列中的运动精度演化特征,在深度门控循环网络（Gated recurrent unit,GRU）框架下,提出了一种融合注意机制的数控机床运动精度劣化预示方法。为了克服传统深度卷积神经网络不能学习时序特征的缺陷,采用深度编码器-解码器框架,提出基于深度GRU的运动精度深度学习建模方法,以数据驱动,自动挖掘运动精度与振动、温度、电流等状态信号时间序列的时空特征,预测运动精度,根据预测曲线对机床劣化趋势进行预示。为了增强主要状态信号和关键时间点的信息表达,提高精度劣化预测的准确性,提出一种在深度学习框架中融合注意机制的方法,建立状态参量的注意网络,计算振动、温度等状态信号与机床精度间关联程度,自动调整各信号的权值;进一步,建立时序注意网络自主选取精度劣化历史信息关键时间点,以提升较长时间段预示的准确性。实验结果表明,基于深度学习网络与注意机制的预示模型可以很好地追踪数控机床运动精度的劣化趋势和规律,有较高的预测精度,优于传统方法。