无向图的一个距离不等式

将任一无向图Ｇ（Ｘ，Ｅ），顶点集Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ｝，任给三点ｘｉ，ｘｊ，ｘｋ，若两两之间有距离，则成立不等式ｄＧ（ｘｉ，ｘｊ）＋ｄｘ（ｘｉ，ｘｋ）＋ｄＧ（ｘｊ，ｘｋ）≤２ｎ－２。另外，还提出了一个有关的猜想。     

机床滑动导轨精度保持性预测系统开发

基于VB开发了导轨精度预测系统软件,主要包含工程数据管理、有限元分析、精度保持性预测和精度保持性实验4个模块。工程数据管理的主要功能有导轨材料性库、导轨表面形貌数据库和实验数据库的存储、查询等功能。通过二次开发实现滑动导轨精度保持性预测系统与ABAQUS有限元软件有效结合。开发出导轨副精度保持性理论分析模块,实现在精度保持性理论指导下,对滑动导轨直线度进行分析,并绘制导轨直线度衰减图形。开发出导轨精度保持性实验分析模块,针对实际工况下实验,进行数据分析,得到导轨精度保持的时间,并绘制衰减图像和文本输出。     

基于UG二次开发的微织构刀具参数化设计

微织构刀具和传统刀具相比减摩性好,可以降低切削力和切削温度。对于微织构刀具对切削性能影响的研究,需要以大量的微织构刀具模型为基础,来研究不同形貌、不同尺寸参数的微织构刀具的特性。基于UG二次开发进行微织构刀具的参数化设计,主要运用UG/Open GRIP进行模型的建立,综合运用Menu Script和Block UI Styler进行交互页面的设计,最后通过基于C++的UG/Open API与UG/Open GRIP相互调用实现微织构刀具的参数化设计。该系统降低了研究人员进行研究前准备工作的时间,缩短了微织构刀具的研究周期,提高了科研效率。     

面向任务调度优化的分布式系统信息管理框架

近年来深度学习作为学术界与工业界共同关注的热点,取得了飞跃式的发展,在计算机视觉、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果.深度学习分训练与推理两个阶段,在实际应用中主要关注的是推理阶段.深度学习推理过程中伴随着巨大的计算量,通过分布式系统提高其计算速度也得到了越来越多的关注.然而,构建分布式深度学习推理系统面临着深度学习加速设备更新迭代快速、上层应用及计算任务复杂多样等挑战.本文设计并实现的系统信息管理框架,用于收集并处理系统中的各类信息,收集及处理的规则具有高度的可扩展性和灵活性,并提供通用的RESTful API数据访问接口,以支持分布式深度学习推理系统对各类硬件加速器的灵活兼容性以及对任务调度策略的动态调整能力.最后,本文通过一个应用实例对该框架的功能进行验证并对实验结果进行分析.     

整体框架式液压机广义模块化产品族建模技术的研究

将虚拟柔性模块引入广义模块化设计,通过模块的划分与规划,实现了结构复杂且不可再分的一类机械产品的广义模块化产品族设计,拓宽了广义模块化设计的适用范围;采用基于实例推理的方法,建立了整体框架式液压机的产品族和虚拟柔性模块族,为该类机械产品的快速设计提供了理论和技术支持.     

边界润滑条件下机床滑动导轨精度保持性研究

根据磨损理论推导出机床滑动导轨的精度保持性模型。选择100号导轨润滑油作为润滑媒介,在边界润滑条件下,使用自研制的导轨台架试验机,选择等距非等速滑动实验对精度保持性模型进行验证。利用所建立的精度保持性模型能够很好地预测机床滑动导轨的直线度衰减。利用该模型完成了精度保持时间与导轨工况参数的定量分析。     

面向广义模块化设计/制造的产品族动态模型研究

通过分析面向产品快速响应设计/制造的产品模型的特点,根据公理化设计理论,构建了面向广义模块化设计的产品族动态模型。通过对产品设计/制造过程的分析,分别建立了基于广义模块化的概念设计子模型、基于功能-结构映射的结构设计子模型和基于特征的柔性模块定义子模型,三者结合,满足了产品全生命周期各个阶段对信息的需求。     

凹槽微织构刀具皮质骨切削仿真研究

在骨钻削过程中,钻削力过大会对骨组织造成损伤,研究表明,微织构能够有效改善刀具的切削性能。将钻削简化为二维切削,研究凹槽微织构刀具对切削力的影响。基于切削理论建立了凹槽微织构刀具的切削力模型,利用ABAQUS软件进行皮质骨二维切削仿真。设计单因素试验确定微织构参数(宽度、间距和刃边距)对切削力的影响,对比分析微织构刀具和无微织构刀具的仿真结果。结果表明:微织构刀具能够有效减小切削力;微织构参数对切削力有不同影响。     

5G技术在煤矿智能化中的应用展望

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的保障,当前处于煤矿智能化发展的初级阶段,仍然面临泛在感知难、多类型数据同步传输不可靠、远程控制实时性差、融合大数据的智能决策效率低等问题,面向垂直行业智能化应用的第五代移动通信技术(The fifth Generation Mobile Communication Technology,5G)为上述问题的解决提供了契机。分析了5G中的高频通信、大规模天线阵列、超密集组网、设备到设备通信、网络切片和移动边缘计算6项关键技术和各自的技术特征;研究了煤矿智能化应用在信息感知、多类型数据传输、实时决策控制、新技术应用和异构物联设备互联互通需求等方面的短板,以视频传输为例分析了4G技术在未来应用中的局限性,研究了井下WiFi组网的不足之处,指出了煤矿井下应用5G技术的必要性;结合5G技术优势和煤矿井下实际需求提出了基于5G技术的高精度实时定位与应用服务、虚拟交互应用、远程实时控制、远程协同运维及井下巡检和安防等煤矿井下应用场景,提出了基于混合现实的井下智能化开采和远程实时可视化操控的构想,给出了井下应用5G技术的总体架构:有线光纤骨干环网加5G覆盖,分析了实施要点,指出与井下应用场景的结合才能最大程度发挥5G技术在煤矿智能化开采中的作用,简要展望了基于5G技术的物联网、大数据、云计算、人工智能和虚拟现实等技术在煤矿智能化中的融合应用。