平直度测量的新方法——逐次两点法

测量机床导轨平直度要求有精度很高的标准试棒或者标准导轨。当测量的对象比较大时(比如要测量大型机床的导轨或巨型零件的平直度)时,要制造出相应的大型标准试棒或导轨是很困难的,也很不经济。下面介绍一     

结构振动系统复模态参数识别的裙部影响消除法

一、引言目前,人们对结构振动系统的复模态参数识别已提出了多种计算机识别方法,有的方法业已制作成硬件形式提供给用户。但是,如何提高参数识别结果的可靠性与精度、参数识别的自动化程度,如何节省汁算机内存、缩短计算时间,以及发展复模态的分析方法,仍是值得进一步研究和探讨的课题。     

自动化生产中工件自动识别的数据载体

本文介绍了数据载体(Data Carry)——自动化生产中工件自动识别新技术,论述了它的基本原理、系统组成和应用事例。     

一种新型谐振式非接触流体声发射传感器的研制

研制高灵敏度、安装使用方便、抗干扰能力强的传感器是刀具磨破损监测研究需要解决的关键技术 .本文根据刀具磨、破损监测的特点 ,研制了既可用于刀具磨损状态监测 ,也可用于刀具破损监测的谐振式高灵敏度流体声发射传感器 .对研制的流体声发射传感器性能进行了实验研究 ,结果表明传感器对刀具磨损产生的声发射信号具有较高的灵敏度 .     

基于Internet的FMS远程监测与故障诊断技术研究

目的 :提高 FMS设备故障诊断和排除的速度 ,加快维修需求的响应能力以及降低停机维修的费用 ,提高全球规范服务能力。方法 :将 FMS设备和监测计算机与 Internet相连 ,利用 L ab VIEW进行数据传输和分析 ,用 VRML 虚拟现实技术进行图象传输。结果 :提出了基于 Internet的 FMS远程故障诊断系统的总体框架及具体的信号采集和传输方法 ,建立了远程故障诊断专家系统。结论 :基于长春 5 5所 FMS设备的实验仿真证明了该总体框架和方法能够实现远程数据和图象传输 ,可以实现对异地设备进行监测和诊断     

刀具磨损状态在线监测技术

通过对切削加工过程中声发射（ＡＥ）信号频域特改正的研究,指出了ＡＥ信号中与刀具磨损状态有关的成分在频域内的分布规律,在此基础上分析了ＡＥ信号的均方根值ＡＥＲＭＳ和振铃计数与刀具后面磨损量ＶＢ之间的对应关系,建立了一种基于ＡＥ信号能量的双阈值判断监测方法。试验表明该方法能很好地解决持定切削条件下刀具磨损的在线监测问题。     

基于径向基函数神经网络的铣刀磨损监控技术的研究

提出一种基于径向基函数神经网络的铣刀磨损监控方法,径向基函数神经网络的输出是刀具磨损的具体值,这样有利于对刀具磨损进行各种实时补偿。实验表明,利用径向基函数神经网络进行状态识别可对小型立铣刀的磨损进行监控,能够取得良好的效果,同时证明RBF网络的训练速度优于BP网络。     

应用模糊评价的LCA新方法

研究一种应用模糊理论进行产品生命周期评价 (LCA)的定量、综合评价方法 ,目的在于帮助产品设计者在生命周期设计中选择最佳设计方案 .在多变量决策模糊理论的基础上 ,提出了产品环境适应性综合和比较评价算法 ,编制了基于上述算法的程序 ,并对一种产品的环境适应性进行了设计和改善 ,结果表明 ,所提评价方法和算法对于绿色产品开发是实用和有效的 .     

加工过程中尺寸在线检测技术

为了实现加工过程中的尺寸在线检测,提高加工质量。作者以刀具磨损量和其对应的切削时间作为修正理论热变形和系统受力变形的因素,建立了基于人工神经网络的零件尺寸在线检测系统,并且在实际应用中取得了良好的效果。     

基于小波分析的刀具磨损状态监测方法

为了实现车削过程刀具磨损状态的实时在线监测 ,使用离散二阶小波变换对切削过程声发射信号进行分解 ,以不同尺度下信号分量的均方根值组成的特征向量为样本 ,利用模糊模式识别技术实现对刀具磨损状态的在线识别 .实验表明 ,在选择适当的标准样本基础上 ,所提出的基于声发射信号小波分解的模糊模式识别方法能准确实现刀具磨损状态的正确识别 ,具有较高的可靠性和准确性 .