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使用数字差分全息显微镜和机器学习对昆虫细胞增殖和杆状病毒感染的实时监测
1。Luckow VA，萨默斯医学博士。杆状病毒表达载体发展的趋势。生物技术。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。 1038/nbt0188-47 2。 Possee Rd。 杆状病毒作为基因表达载体。 Annu Rev Micro-Biol。 1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。 Pijlman GP。 包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。 生物技术j。 2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。1038/nbt0188-47 2。Possee Rd。杆状病毒作为基因表达载体。Annu Rev Micro-Biol。1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。 Pijlman GP。 包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。 生物技术j。 2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。Curr Opin Biotechnol。1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。 Pijlman GP。 包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。 生物技术j。 2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。Pijlman GP。包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。生物技术j。2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。杆状病毒表达系统的机会和挑战。J Invertebr Pathol。2011; 107（增刊）：S3-S15。doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。nat生物技术。2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。疫苗发育中的病毒样颗粒。专家Rev疫苗。2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？vaccin。2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。mbio。2021; 12：e0181321。n Engl J Med。显示糖基化尖峰S1结构域的两组分纳米颗粒疫苗可诱导针对SARS-COV-2变体的中和抗体反应。doi：10.1128/mbio.01813-21 10。Shinde V，Bhikha S，Hoosain Z等。NVX-COV2373 COVID-19疫苗对B.1.351变体的功效。 2021; 384（20）：1899-1909。 doi：10.1056/nejmoa2103055 11。 Anurag SR，Winkle H.逐饰方法。 nat生物技术。 2009; 27（1）：26-34。 doi：10.1038/nbt0109-26 12。 Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。 J IND微生物生物技术。 2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测NVX-COV2373 COVID-19疫苗对B.1.351变体的功效。2021; 384（20）：1899-1909。 doi：10.1056/nejmoa2103055 11。Anurag SR，Winkle H.逐饰方法。nat生物技术。2009; 27（1）：26-34。 doi：10.1038/nbt0109-26 12。 Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。 J IND微生物生物技术。 2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测2009; 27（1）：26-34。 doi：10.1038/nbt0109-26 12。Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。 J IND微生物生物技术。 2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。J IND微生物生物技术。2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测Carvell JP，Dowd JE。使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。细胞技术。2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。1007/s10616-005-3974-x 14。Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关
![b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测被观察到的甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测到所得的DNA杂交事件，该脉冲伏安法（DPV）被用作氧化还原物种的峰值电流变化，并实现了35 AM的检测极限。 Wang等。 [5]开发了一种基于RGO和锰四苯基 - 苯基苯基苯基二磷酸结构的自组装纳米复合材料的DNA生物传感器，从而导致6 \ XC3 \ X9710 14 M.的检测极限。 [6]采用了由捕获DNA序列组成的转换界面，在玻璃碳电极上官能化RGO，以构造无标记的DNA生物传感器，并达到了4.28 \ XC3 \ X9710 19 M.的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。周等人。 [8]使用化学的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记的电化学检测进行了无标记的电极。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一个](/simg/9/95e0d0afb2a6a7d5d7547557c83da02f0068910b.webp)
b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测被观察到的甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测到所得的DNA杂交事件，该脉冲伏安法（DPV）被用作氧化还原物种的峰值电流变化，并实现了35 AM的检测极限。 Wang等。 [5]开发了一种基于RGO和锰四苯基 - 苯基苯基苯基二磷酸结构的自组装纳米复合材料的DNA生物传感器，从而导致6 \ XC3 \ X9710 14 M.的检测极限。 [6]采用了由捕获DNA序列组成的转换界面，在玻璃碳电极上官能化RGO，以构造无标记的DNA生物传感器，并达到了4.28 \ XC3 \ X9710 19 M.的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。周等人。 [8]使用化学的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记的电化学检测进行了无标记的电极。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一个
b'sandwich排列，其中包含捕获目标 - 信号探针。随后通过监测观察到的亚甲基蓝（MB）的峰值电流变化来检测所得的DNA杂交事件，该峰值电流变化被用作氧化还原物种，并实现了35 AM的检测极限。Wang等。 [5]基于RGO和锰四苯基孢子的A \ XCF \ X80-偶联结构的自组装纳米复合材料开发了DNA生物传感器，导致6 \ xc3 \ x9710 14M的检测极限，在另一项研究中，在另一项研究中，Ye等。 [6]采用了一个转导界面，该界面由捕获的DNA序列，Aunps和Thionines在玻璃碳电极上官能化RGO来构建无标记的DNA生物传感器，并获得了4.28 \ xc3 \ x9710 199的检测极限。 Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。 Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Wang等。[5]基于RGO和锰四苯基孢子的A \ XCF \ X80-偶联结构的自组装纳米复合材料开发了DNA生物传感器，导致6 \ xc3 \ x9710 14M的检测极限，在另一项研究中，在另一项研究中，Ye等。[6]采用了一个转导界面，该界面由捕获的DNA序列，Aunps和Thionines在玻璃碳电极上官能化RGO来构建无标记的DNA生物传感器，并获得了4.28 \ xc3 \ x9710 199的检测极限。Chen等。 [7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。 DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。 Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Chen等。[7]还基于由氧化铜纳米线和羧基官能化的单壁碳纳米管（SWCNT）组成的杂化纳米复合材料（SWCNTS）开发了特定的序列DNA检测。DNA检测是通过循环伏安法和3.5 \ xc3 \ x9710 15 m的检测极限。Zhou等。 [8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。 他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。 在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。Zhou等。[8]使用化学上的RGO电极通过差分脉冲伏安法对ssDNA和dsDNA中的四个DNA碱基的无标记电化学检测进行了。他们达到了2.0 \ XCE \ XBC M的检测极限，线性浓度范围为0.01至10 mm。在另一项研究中，Zhang等人。 [9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。在另一项研究中，Zhang等人。[9]为特定序列检测制造了无标记的DNA传感器。将DNA固定在用石墨烯，Aunps和Polythionine（Pthion）修饰的玻璃碳电极上。通过不同的脉冲伏安法检测到杂交，并且在0.1 pm至10 nm的动态范围内达到了35 fm的检测极限。Bo等人开发了石墨烯和聚苯胺的电化学DNA生物传感器。[10]用于DPV检测辅助DNA序列，并达到了'
使用差分孔径 X 射线显微镜对高电子迁移率晶体管中的残余应变场进行无损深度分辨表征
a 宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系 b 宾夕法尼亚州立大学机械工程系 c 阿贡国家实验室 X 射线科学部
海马CA1中的差分空间表示和在进化的尖峰神经网络中出现的亚表征
摘要 - 在啮齿动物的导航研究中，在海马次区域CA1和下毛（Sub）中都鉴定出空间反应，但这两个大脑区域似乎对空间特征进行了不同的编码。位于子位置细胞的位置比CA1更大且特异性较少。此外，子神经元显示出针对行进标题和轴的更强定向调制。基于记录在“ Triple-T”迷宫上执行导航任务的神经和行为数据，我们提出了一个尖峰的神经网络建模框架，以复制在CA1和SUB中观察到的响应属性。将峰值定时依赖性可塑性和同源缩放（STDP-H）的参数进化，以使两种不同的SNN类似于CA1的录音的响应，当大鼠穿越Triple-t Maze时。我们的结果表明，位置输入在形成CA1位置细胞中可能更具影响力，而Sub似乎同时集成了同类中心位置信息和自我运动提示，以编码“位置类别”。此外，我们的结果预测，这些区域中不同的空间响应可能部分归因于不同的stdp-H学习参数。此处介绍的框架可以用作自动参数调整系统，用于复制其他大脑区域的响应。
0.9 V 差分逆变器的设计和特性-...
摘要 — 运算跨导放大器 (OTA) 是许多电子电路（如模拟滤波器和数据转换器）的重要组成部分。由于功耗低，低于 1V 的模拟电路在物联网 (IoT) 应用中越来越受欢迎。此外，人们还在探索基于数字的 OTA，以实现高能效。本文涉及一种基于反相器的 OTA 的实现，该 OTA 采用自偏置技术，通过实现差分差分放大器在共模频带中工作，以减轻在弱反相下工作的不必要变化。OTA 采用 180 nm CMOS 技术设计，由 0.9 V 电源供电。在 GBW 接近 36.66 MHz 的情况下实现了 52.22 dB 的直流增益。对于 10 pF 的负载电容，功耗为 203.71 µW。索引术语 — OTA 反相器、差分放大器、自极化、低压。
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
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%。