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目的 节省电流体喷射打印精度预测的时间和解决电流体工艺参数的选择问题,达到提高电流体打印的质量和效率的目的。方法 为了对电流体喷射打印精度进行预测,提出有限元模型与机器学习相结合的方法。基于线性回归、支持向量回归和神经网络等机器学习算法建立4种参数与射流直径的关系模型。结果 算法结果表明:支持向量回归和神经网络预测模型的决定系数R2能达到0.9以上,表示模型可信度高;支持向量回归和神经网络预测模型指标都比线性回归预测模型的小。结论 机器学习算法可对电喷印打印精度进行有效预测,预测效率提高了十几倍,节省了精度预测的时间。 相似文献
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无罪推定原则是各国立法通例和国际公约普遍规定,主要确定刑事诉讼中犯罪嫌疑人、被告人的诉讼地位及诉讼权利.实事求是原则主要确定公安司法机关如何适用法律.二者从不同角度侧重解决不同的法律问题,并非相互对立.确立无罪推定原则与否反映不同的司法公正观念. 相似文献
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陈小勇 《机械工人(热加工)》2000,(11)
我厂生产的热固化成形机,用于纸质餐盒成形,其中用于成形模具开闭的气液转化缸是专门为这种成形机配作的。 其结构如图所示。它是以压缩空气为能源,利 相似文献
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针对玻璃光纤埋入挠性光电印制板光纤的热应力问题。建立了挠性光电印制板三维有限元分析模型,在SnAgCu无铅焊料回流焊接工艺条件下,采用有限元热力学分析方法,利用Comsol软件分别对挠性光电印制板内部光纤埋入矩形、U型、梯形三种槽型结构时光纤的热应力值进行了研究。分析结果表明,光纤最大热应力出现在光纤两端区域;埋入无涂覆层玻璃光纤时,采用U型槽埋入光纤,光纤所受最大热应力值是116. 8 MPa,为三种结构中的最小;埋入涂覆层玻璃光纤时,采用矩形槽埋入光纤,光纤所受最大热应力值最小为100. 99 MPa;三种槽型结构内光纤端面在X、Y、Z三个方向的最大位置偏移量均小于1μm。研究结论对设计挠性光电印制板光纤埋入结构具有一定的参考价值和指导意义。 相似文献
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基于模糊神经网络的逆变点焊电源恒电流控制设计及仿真 总被引:1,自引:2,他引:1
推导了逆变点焊过程控制模型,并构建了逆变点焊模糊神经网络恒电流控制系统结构.根据该模型采用先正弦后恒定输入的方法对模糊神经网络(FNN)进行分段离线学习,提高网络的泛化能力和自适应能力.在线控制时,利用训练后的网络仅做正向模糊计算,输出逆变桥开关管占空比改变量的方法保证逆变器恒电流输出.最后使用MATLAB高级语言编程,完成了整个系统的仿真实验.仿真结果表明:分段训练后的FNN使用该方法可以实现逆变点焊电源的恒电流控制. 相似文献