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《国际设备工程与管理》2011,(1):60-64
Sheet metal single point incremental forming(SPIF)is a new technology for flexible process.The springback phenomenon in single point incremental forming has been discussed.Effects of forming angle and shape of the part are analysed using simple experimental method.Tool diameter,sheet thickness,step size,material parameters and the interaction of them are also analysed by using orthogonal test.The results show that the primary factor affecting springback is forming angle.In addition,springback is decreased when the specimen has a larger forming angle.The order of the four factors that influence springback is tool diameter,sheet thickness,step size and material parameters.The forming precision will increase if springabck is decreased by optimizing the forming parameters. 相似文献
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王世安 《微电子学与计算机》2011,28(5)
为了定量地管理增量式软件的迭代开发,进一步做好增量式软件开发资源分配和成本估算,需要度量开发工时.每个迭代阶段增量需求是以一定的概率实现的,把这个概率作为开发任务完成率的度量,提出增量式软件开发迭代周期的度量方法,进而获得对整个软件项目开发工时的预测.通过实例对方法进行了验证.. 相似文献
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Abstract: Residual stress measurement of shrink‐fitted assemblies was achieved through finite element simulations and experiments using the deep hole drilling technique. Shrink‐fitted assemblies using stainless steel and cast iron were manufactured and residual stresses measured using a combination of deep hole and centre hole drilling. The results from the finite element simulations demonstrated that modifications to the deep hole drilling method were required to account for plastic relaxation during the measurement process. This was verified through the experimental measurements. The results from both the stainless steel and cast iron assemblies provided a clear demonstration that the final residual stress state was a consequence of the machining and assembly of the components. 相似文献
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精密机床在加工中,自动定程一直以来是有待解决的一个难题。通过对轧辊磨床在不停车的情况下,应用PLC控制,对行程的起点位置和终点住置进行确认并存储,以确定磨削行程范围,达到磨削行程自动控制、操作方便、可靠性好、同时减轻操作者的劳动强度,提高生产效率等目的。本装置在轧辊磨床上得到广泛应用。 相似文献
40.
基于容错度自适应支持向量机的液压泵故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对已有在线故障诊断方法在数据量大、噪声强条件下分类速度较低、分类精度不够高等问题,结合液压泵故障类别数目大、工作环境恶劣的特点,提出了一种适用于混凝土泵车液压泵在线诊断的状态识别算法——容错度自适应支持向量机。该方法主要从四个方面对分类速度做了改进:①引入容错度因子进行模型训练;②优先选择能将某一类故障样本单独分离出来的二分类器;③在满足②的基础上选择平均支持向量机少的分类器;④引入增量学习算法对参数进行自适应调整,提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,保证系统的分类精度。通过对混凝土泵车的液压泵故障诊断,证明了该方法在明显提高分类速度的同时保证了较高的分类精度。 相似文献