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工业技术 | 180篇 |
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2022年 | 4篇 |
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1.
磁粒光整加工技术的应用与发展 总被引:2,自引:0,他引:2
光整加工作为模具加工的最后一道工序,其加工质量一般影响着产品的最终质量和使用性能,尽管模具加工的大部分工序实现了自动化,但模具光整加工的自动化却一直无法实现。其加工工作量要占整个工作量的30%-40%。,严重制约着生产的发展。磁粒光整加工技术的出现,为模具光整加工自动化的实现带来了希望。 相似文献
2.
本文讨论了一种带有参考通道的自适应话音消噪滤波器原理,该滤波器采用最小均方差(心幅)算法。将此滤波器应用于复杂噪音背景的话音信号提取,能很好地抑制背景噪声,从而获得清晰的话音信号。 相似文献
3.
4.
5.
6.
压缩应力下(Tb,Dy)Fe2磁致伸缩的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文利用自制的磁致伸缩测量仪和“jump”效应测量仪研究了在一定压强了多晶(Tb、Dy)Fe2棒的磁致伸缩,发现加压时,在一定工艺条件下制作的(Tb、Dy)Fe2棒会有磁致伸缩的变化。卸载后经过热处理,磁致伸缩值在不加压时也会维持一个高值。 相似文献
7.
8.
目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。 相似文献
9.
基于BP神经网络的电子设备故障诊断,以其不需要建立故障诊断模型,易于智能化实现等优势,发展较为迅速,而采用此方法的故障诊断大部分以故障树获得的特征参数为依据;由于电子设备往往由大量的工作模块组成,各组成模块之间相互耦合、联系紧密,仅仅依靠故障树获得的特征参数难以较好地反映设备状态;所以基于这些特征参数的BP神经网络故障诊断往往诊断率较低;将小波分析的方法运用于特征参数的提取中,利用BP神经网络模式识别完成电台故障诊断;最后通过获得的实测数据进行了实例分析,验证了该方法对于提高电子设备故障诊断率,是可行有效的。 相似文献
10.