XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System壳体
数控车削圆柱形零件同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常在齿轮和壳体之间以微米级间隙安装。在大多数这些应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常可取的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地减少同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究通过优化参数（切削速度、进给率、切削深度和切削刀具刀尖半径）尝试实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行实验，即中心复合设计矩阵和统计分析通过应用响应面法确定机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给率和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 以及 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，使用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算量和解决方案精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。Rao 算法的结果经过实验验证，同轴度误差降低至 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
如何引用：Espina-Patiluna Mle和Demayo CG。 2024。使用
COWRIE（Cypraeidae）由于其美丽和相对可用性而在壳收藏家中很受欢迎。某些种类的牛里物种在壳体市场中具有很高的收集价值，但是这导致种类的数量增加和分类名称的不必要的扩散，几乎没有有关其形态的信息。因此，进行了这项研究是为了描述菲律宾辛丹甘湾获得的蛋黄壳之间的形态变化。壳形态属性（例如外壳形状，颜色，带，带模式），形态计量特征（例如外壳长度，宽度，身高，牙齿数量等。）和形状的表征是使用基于距离（Coriandis）的轮廓和里程碑的几何形态分析（GM）和相关分析产生的相对经过的分数。检查并分析了113种样本的16（16）个形态学和十（10）个单位特征。主要观察到颜色，带状图案，横向边缘，横向线，横向线，尖刺，牙齿，尺寸和形状的变化。相对经线分析显示，塞普雷氏菌种之间的壳形变化显着。相关分析显示塞浦路德家族物种之间的形态，大小和形状差异。相关分析中揭示的，观察到的大小变化与形状显着相关。观察到的差异可能是由于许多因素，包括遗传，生物和非生物因素。生物对独特环境的反应中的发展过程和生理学。因此，几何形态计量学和Coriandis帮助我们了解了塞浦路德家族的多样性的性质。需要进一步研究环境异质性，种群分布中的物种位置以及观察到的表型多样性的遗传基础。这种重点会导致有关Cypraeidae家族物种的系统研究中的其他信息。
商用运输飞机的结构载荷分析
商用运输飞机的结构载荷分析：理论与实践 TedL。Lomax，1996 航天器推进 Charles D. Brown，1996 直升机飞行动力学：飞行品质和仿真建模的理论与应用 Gareth Padfield，1996 飞机的飞行品质和正确测试 Darrol Stinton，1996 飞机的飞行性能 S. K. Ojha，1995 测试和评估中的运筹学分析 Donald L. Giadrosich，1995 雷达和激光截面工程 David C.Jenn，1995 动态系统控制简介 Frederick O. Smetana，1994 无尾飞机的理论与实践 Karl Nickel 和 Michael Wohlfahrt，1994 防御分析中的数学方法第二版 J. S. Przemieniecki，1994 高超音速气动热力学 John J. Bertin，1994 高超音速吸气式推进William H. Heiser 和 David T. Pratt，1994 实用进气气动设计 E. L. Goldsmith 和 J. Seddon，编辑，1993 国防系统的采办 J. S. Przemieniecki，编辑，1993 大气再入动力学 Frank J. Regan 和 Satya M. Anandakrishnan，1993 柔性结构动力学与控制简介 John L. Junkins 和 Youdan Kirn，1993 航天器任务设计 Charles D. Brown，1992 旋翼结构动力学与气动弹性 Richard L. Bielawa，1992 飞机设计：概念方法第二版 Daniel P. Raymer，1992 观测与控制过程优化 Veniamin V. Malyshev、Mihkail N. Krasilshikov 和 Valeri I. Karlov，1992 壳体结构的非线性分析 Anthony N. Palazotto 和 Scott T Dennis，1992 轨道力学 Vladimir A. Chobotov，1991 国防关键技术 空军技术学院，1991 国防分析软件 J. S. Przemieniecki，1991 超音速导弹进气口 John J. Mahoney，1991
国防和战略商品清单自评估指南
类别0核材料，设施和设备 - 核反应堆，燃气离心机，高强度金属，设备和材料，尤其是为核用途而设计的。类别1材料，化学物质，微生物和毒素 - 保护和检测设备，防弹衣，前体化学物质，毒素，壳体，泵，泵物体，叶轮和转子，病毒，细菌，保护性和检测设备，辐射设备，辐射屏蔽窗口和金属粉末生产设备。类别2材料处理 - 用于铣削的机床，计算机数值控制的机器和组件；反应容器或反应堆，搅拌器，储罐，容器，蒸馏或吸收柱，阀门，多壁管，多封或无密封的泵，十字架，机器人，机器人，振动测试系统，真空泵，化学处理，化学处理和处理设备。类别3电子 - 微波组件，声波设备，高能设备，开关设备，雷管，某些集成电路，光谱仪电子雷管，集成电路，微波电源模块和质谱仪。类别4计算机 - 高性能计算机，相关的电子组件以及其他专门设计的组件，辐射硬化计算机，神经和光学计算机以及相关设备。类别5电信和信息安全性 - 第1部分 - 电信。电信系统，光纤电缆，无线电设备，干扰设备以及遥测设备和遥控设备。第2部分 - 信息安全性（密码学）。加密设备和通信电缆系统。类别6传感器和激光器 - 海洋声学系统，言语，高速摄像头，光学镜和激光器，成像摄像机和磁力计。类别7导航和航空电子学 - 陀螺仪，加速度计，惯性导航系统，飞行控制系统，用于海洋学和水文测量的设备，加密的全球定位系统。第8类海军陆战队 - 潜水车，水下视觉系统，摄影静止相机，远程控制的操纵器，降噪系统和空气独立的电力系统。类别9航空航天和推进 - 航空和海洋燃气轮机发动机，液体火箭推进系统，无人驾驶飞机，混合火箭电动机，导弹，重新进入车辆，无人机，火箭电机，Ramjet Engines，Spacecraft，Spacecraft，Sounding Rockets，声学振动测试设备。
聚合物
摘要：用于操纵封装活跃成分持续释放的聚合物复合材料在许多实际应用中受到了极大的追捧；特别是，经常探索水不溶的聚合物和核 - 壳结构，以操纵在延长的时间段内药物分子的释放行为。在这项研究中，电纺芯壳纳米结构被用来制定全新的策略，以量身定制不溶性聚合物（乙基纤维素，EC）的空间分布（EC）和溶剂聚合物（聚乙烯基 - 吡咯酮，PVP），从而在其内部构成了纳米型的均可进行的行为，从而表现出行为的行为。 （FA）。扫描电子显微镜和透射电子显微镜评估表明，所有制备的纳米纤维均具有无珠或纺锤体的线性形态，并且同轴过程中的纳米纤维具有明显的核心 - 壳结构。X射线衍射和减弱的总反射率傅立叶变换红外光谱测试证实，FA与EC和PVP具有良好的兼容性，并以无定形状态的所有纳米纤维呈现。体外溶解测试表明，EC的根本分布（从外壳到核心减小）和PVP（从壳体到核心的增加）能够在操纵FA的释放行为中发挥重要作用。一方面，核壳纳米纤维F3具有均匀的复合纳米纤维F1的优点，其较高的EC含量是从壳溶液制备的，以抑制初始爆发释放，并提供较长的持续释放时间。另一方面，F3具有纳米纤维F2的优势，其PVP含量较高，从核心溶液制备以抑制负尾巴释放。关键要素是水渗透率，由可溶性和不溶性聚合物的比率控制。基于核心壳结构的新策略铺平了一种开发具有异质分布的各种聚合物复合材料的方法，以实现所需的功能性能。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。