数控加工标准样件设计及能耗数据管理系统研究
这是一篇关于可持续制造,标准样件,数据处理,参数优化,能耗数据的论文, 主要内容为随着全球制造业能耗的不断增加，能源成本上升，制造业的可持续发展迫在眉睫。对于可持续制造的研究，几乎都是通过实验加工样件，采集加工能耗，建立切削能耗模型来说明加工能耗的产生原因。但是没有统一的标准样件利用，得到的加工能耗数据无法整合，建立的加工模型也存在差异，这使得这些模型和数据很难利用。本文以设计标准样件及建立能耗数据管理系统为目的，通过设计实验加工方案，加工标准样件及能耗数据的处理分析，最后建立JSP能耗数据管理系统，管理标准样件的加工能耗数据。主要有以下内容： 首先，设计面向可持续制造完整适用的标准样件。标准样件尺寸合适，适合各种数控加工中心加工，选择研究中普遍采用的加工特征平面、槽类、孔类等。加工特征多样，加工时切削材料去除均匀，加工能耗分析简单，易于反应加工真实能耗。适合多种材料的加工，考虑到硬度低的材料在切削加工过程中可能变形，最小壁厚设计合理。 其次，根据标准样件设计实验方案。为了优化加工参数，对每一个加工特征都设置了正交实验方案，得到不同加工状况下的最优水平组合及能耗数据。同时设置精加工的加工实验方案获得精加工的能耗数据。 然后，在哈斯VF-2数控加工中心上按照实验方案加工标准样件，采集能耗数据，用方差分析法及均值法对实验数据进行处理，获得每种加工状况下的最优组合及能耗数据。 最后，开发JSP数据管理系统，管理加工能耗数据。以Microsoft SQL server2005、 JAVA为工具，完成基于网络的能耗数据管理系统的开发。所有用户都可以利用标准样件加工的能耗数据，进行可持续制造方面的研究或为实际加工提供相关的建议。
继电保护故障诊断系统的设计与实现
这是一篇关于继电保护故障诊断系统,支持向量机,粒子群优化,参数优化的论文, 主要内容为目前,电力系统正在成为综合国力的重要标志。但是,由于电力系统越来越复杂和运行人员操作失误、人为破坏和自然不可抗拒力的因素,大规模停电事故时有发生。当电力系统发生故障后,如何迅速的、精确的确定故障点,以便快速地修复故障、恢复供电是继电保护故障诊断研究课题的重点。 电力系统的故障诊断关键问题在于如何快速、准确的识别故障元件。鉴于现代电力系统的庞大、故障信息复杂和多样。本文在国内外相关研究成果的基础上,依据电力系统中继电保护开关的变位和继电保护动作的信息,提出了基于支持向量机的继电保护故障诊断模型。根据支持向量机算法原理,通过对多种参数优化算法的学习与研究,提出了基于粒子群优化算法的支持向量机故障诊断模型。在详细总结了母线、输电线路、变压器的继电保护动作原理后,应用继电保护故障诊断模型对数据资源进行挖掘分析,运用当今主流框架,设计并实现了继电保护故障诊断系统。该系统可以准确、快速的对电网故障进行诊断。系统展示内容丰富,分析结果直观易懂。 该系统可以是继电保护装置更加准确、合理的诊断电网故障,能更好的反应电网运行的情况,从而为电网运行人员的决策提供支持。通过对以往电网故障的实验表明,该系统具有良好的实用性和高效性。
数控加工标准样件设计及能耗数据管理系统研究
这是一篇关于可持续制造,标准样件,数据处理,参数优化,能耗数据的论文, 主要内容为随着全球制造业能耗的不断增加，能源成本上升，制造业的可持续发展迫在眉睫。对于可持续制造的研究，几乎都是通过实验加工样件，采集加工能耗，建立切削能耗模型来说明加工能耗的产生原因。但是没有统一的标准样件利用，得到的加工能耗数据无法整合，建立的加工模型也存在差异，这使得这些模型和数据很难利用。本文以设计标准样件及建立能耗数据管理系统为目的，通过设计实验加工方案，加工标准样件及能耗数据的处理分析，最后建立JSP能耗数据管理系统，管理标准样件的加工能耗数据。主要有以下内容： 首先，设计面向可持续制造完整适用的标准样件。标准样件尺寸合适，适合各种数控加工中心加工，选择研究中普遍采用的加工特征平面、槽类、孔类等。加工特征多样，加工时切削材料去除均匀，加工能耗分析简单，易于反应加工真实能耗。适合多种材料的加工，考虑到硬度低的材料在切削加工过程中可能变形，最小壁厚设计合理。 其次，根据标准样件设计实验方案。为了优化加工参数，对每一个加工特征都设置了正交实验方案，得到不同加工状况下的最优水平组合及能耗数据。同时设置精加工的加工实验方案获得精加工的能耗数据。 然后，在哈斯VF-2数控加工中心上按照实验方案加工标准样件，采集能耗数据，用方差分析法及均值法对实验数据进行处理，获得每种加工状况下的最优组合及能耗数据。 最后，开发JSP数据管理系统，管理加工能耗数据。以Microsoft SQL server2005、 JAVA为工具，完成基于网络的能耗数据管理系统的开发。所有用户都可以利用标准样件加工的能耗数据，进行可持续制造方面的研究或为实际加工提供相关的建议。
基于聚类的协同过滤推荐算法及应用研究
这是一篇关于协同过滤,推荐算法,粒子群算法(SSPSO),聚类,半监督,参数优化,自适应的论文, 主要内容为互联网的发展使得人们获取信息的方式和途径发生了巨大转变。一方面,互联网上信息呈指数级的增长态势,搜索引擎技术的不断发展以及信息获取的门槛不断降低为人们寻找信息提供的极大的便利。另一方面,对于任何一个用户来说,借助于搜索引擎技术从规模巨大、纷繁复杂的信息环境中,通过"一键式"操作找到自己急需的信息也不是一件容易的事情。尤其是当人们对所要寻找的信息不能提供很好的属性描述的情况下,也就是说搜索引擎技术不能很好地发挥作用的时候,要想找到自己心仪的目标,堪比"大海捞针"。如何从大量信息中挑选出针对特定用户有用的信息并且有效地过滤掉其它冗余信息,成为互联网技术研究的热点及难点。针对这种情况,人们开始了对推荐系统理论及技术的探索与研究。推荐系统旨在帮助用户筛选出对其有参考价值的信息,过滤掉大量无用的信息,从而实现信息的定向推送。当有很多种可替代品可供用户选择的时候,推荐系统会帮助用户选择最适合他们的产品。推荐算法是推荐系统的核心模块,用来完成推荐系统的主要工作流程。其中,基于聚类的协同过滤推荐算法以其优越的算法性能、较高的推荐准确率而著称,从而被应用到当前较多的电商及门户网站。本文针对基于聚类的协同过滤推荐算法进行系统研究,根据现有聚类算法在推荐系统中的表现性能及其优缺点的分析,对聚类过程提出优化和改进的方案。并将新的聚类过程植入推荐系统的推荐流程中,从而获得更优越、更准确的推荐结果。半监督的PSO聚类算法使用了一个手动制定的参数β来平衡无人监督PSO聚类算法和标准的PSO聚类算法的优点和缺点。由于参数β的选取对聚类结果的精确性有影响,故本文提出一种自适应参数的算法以改进参数β的选取过程。本文将PSO算法与半监督学习方法相结合,对基于PSO的自适应优化的半监督学习参数选取方法进行研究,提出了一种基于参数自适应优化的半监督PSO聚类算法(APOSSPSO)。该算法的基本思想是通过优化半监督学习PSO聚类中标记样本和非标记样本的分布比例参数以得到其最优参数值,提高半监督学习PSO算法样本分布比例参数选取自适应学习能力,从而改善半监督学习聚类效果并在一定程度上提升推荐结果的准确性。本文使用APOSSPSO聚类算法,得到一个聚类误差相对较低的用户分组情况。聚类结果的各个簇中,同一簇内的用户具有较高的相似性,不同簇之间的用户具有较低的相似性。从而使后面推荐公式选取最近邻居的过程有了更优化的结果。与此同时,使用PSO算法继续优化局部邻居与全局邻居在推荐公式中的使用比例,可以更进一步得到准确率和召回率更高的推荐结果。本文选取两组不同实验样本数据,将本文提出的APOSSPSO User-CF算法与传统的User-CF推荐算法的推荐结果进行对比。通过对比实验证明本文算法在改善推荐算法准确率和召回率方面的有效性。
水平井堵水潜力预测与参数优化方法研究
这是一篇关于水平井,堵水,数值模拟,机器学习,潜力预测,参数优化的论文, 主要内容为水平井技术作为油气田开发中一项重要技术,已被广泛应用于石油勘探开发领域。但由于水平井井身结构特点,在水驱开发过程中通常会出现含水快速上升以及过早见水现象,注水开发效果变差,水平井出水已成为制约水平井正常生产和持续开发的紧迫问题。当前,水平井堵水已成为解决水平井出水问题的重要治理措施,但针对水平井堵水潜力预测和参数优化设计的相关研究有待深入,油田现场水平井堵水方案措施成功率和增产效果有待进一步提高。因此水平井堵水数值模拟方法的建立、水平井堵水潜力快速准确预测以及堵水参数优化设计已成为水平井堵水技术亟需解决的问题。首先,综合考虑水平井筒各类压降因素,建立水平井筒流动模型,根据油田堵剂实验数据构建封堵剂和相渗调节剂等堵水剂注入参数与堵水效果的数学模型,推导堵水后油藏渗流模型并进行差分离散求解,显式耦合油藏渗流模型与水平井筒流动模型,建立水平井堵水数值模拟方法,并与商业数值模拟软件进行对比验证。其次,选取对于水平井堵水潜力具备显著影响的地质和开发因素,基于数值模拟方法构建了以水平井堵水潜力影响因素及其对应的堵水措施累增油幅度为特征变量的机器学习样本库,采用BP神经网络、SVM支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习算法训练样本库得到水平井堵水潜力预测模型,优选预测精度较高的SVM算法训练模型。最后,针对堵水预测潜力较高水平井,针对水平井水驱开发地层特性,提出封堵剂和相渗调节剂分级封堵调控堵水方法,通过数值模拟方法验证其增产潜力和经济可行性。以经济效益最大化为目标,对比选取CMA-ES作为优化算法对堵剂用量和浓度等堵水参数进行优化求解,确定水平井最优堵水方案,建立了水平井堵水参数优化方法。研究结果表明,建立的水平井堵水数值模拟方法能够同时考虑不同堵剂共同作用,准确模拟水平井水驱开发情况;选取的水平井堵水潜力影响地质及开发参数准确合理,可用于机器学习样本库的构建;采用机器学习算法训练样本库构建水平井堵水潜力预测模型,预测值与真实值吻合程度高,可替代油藏数值模拟过程,快速准确预测水平井堵水潜力;针对堵水潜力预测值较高的高含水期水平井,实施封堵调控分级堵水方案可进一步提升增油降水效果;相较于油田现场根据经验公式法确定的堵水方案,采用水平井堵水参数优化方法所得优化方案可进一步提高水平生产井单井产量及经济效益。
基于变形均匀性的螺旋锥齿轮精锻近净成形工艺研究
这是一篇关于螺旋锥齿轮,近净成形,变形均匀性,正交实验,参数优化的论文, 主要内容为螺旋锥齿轮作为机械传动的关键部件,因其承载能力高、传动平稳等优点广泛被应用于汽车、轮船、飞机等领域。目前传统的螺旋锥齿轮加工方式仍以切削为主,这种加工方式需要用刀具切去齿坯中多余的金属材料,一方面造成了材料浪费、增加了生产成本;另一方面切削过程中会切断齿坯的金属流线从而降低齿轮的强度和使用寿命。而近净成形精锻出的齿轮仅需少量切削甚至无需切削就能达到使用要求,从而能够达到减少材料浪费的目的,并且该方式生产的螺旋锥齿轮金属流线连续均匀,使得齿轮强度和使用寿命得到显著提高;同时螺旋锥齿轮齿廓形状复杂,成形过程中极易出现变形不均匀的情况,因此开展基于变形均匀性的螺旋锥齿轮精锻近净成形工艺研究具有较高的实用价值。本文以螺旋锥齿轮的精锻近净成形工艺为研究对象,通过数值模拟和理论分析的方法,对螺旋锥齿轮近净成形全过程进行了研究,分析了其变形均匀性、金属流线演变情况并对其工艺参数进行了优化。主要研究内容如下:(1)确定了螺旋锥齿轮精锻所需棒料的尺寸。基于螺旋锥齿轮的零件图反向设计了其冷锻件图、热锻件图,以此图纸为根据建立了螺旋锥齿轮热锻件的三维模型,从而获取了热锻件的体积,最后依据塑性变形过程中体积不变的原则设计了螺旋锥齿轮的棒料尺寸。(2)基于变形均匀性开展了镦粗、冲孔工序的数值模拟及分析。对镦粗、冲孔两工序开展了均匀性分析:利用有限元软件Deform中的2D-Forming分别对镦粗、冲孔过程中的金属流线演变、应变分布等进行了数值模拟研究,以金属流线和等效应变分布情况为标准判断了锻件的变形均匀性,并通过其金属材料流动情况解释了金属流线发生不同变化的原因。(3)基于变形均匀性开展了环轧工序的数值模拟及参数优化。以Deform中的Ring Roll为平台对环轧工序进行了数值模拟,分析了齿坯端面凹陷、变形不均匀等缺陷产生的原因及金属流线演变情况;以变形均匀性和端面凹陷程度为评价指标,运用正交实验的方法对驱动辊转速、芯辊进给速度、环坯初始温度、驱动辊直径等参数进行了优化:通过对极差和K值的分析,研究了各参数对评价指标的影响,并由此确定了最优参数组合,由该参数组合环轧出的齿坯即保证了内部变形均匀又保证了端面凹陷程度小。(4)基于变形均匀性开展了锻齿工序的数值模拟及参数优化。利用Deform中的3D-Forming模拟了螺旋锥齿轮终锻工序的变形过程,分别研究了齿坯温度、打击速度、摩擦因子、模具温度等工艺参数对螺旋锥齿轮变形均匀性的影响,在此基础上设计了正交实验来对上述工艺参数进行优化,最终获得了能使螺旋锥齿轮具有较好变形均匀性的工艺参数组合。(5)进行了加工试验验证。依据优化得到的工艺参数开展了环轧、锻齿加工试验,结果表明试验得到的齿坯形状规整、尺寸精准且端面平整度高,螺旋锥齿轮填充饱满且金属流线均匀顺畅,这验证了本文参数优化的可行性。
芦苇笋采摘执行机构性能研究
这是一篇关于芦苇笋,柔性采收,掰扯输送机构,仿真验证,参数优化的论文, 主要内容为为解决湖南省沅江市农民手工掰断芦苇笋,工作时间集中、工作强度大、效率低,严重制约该市芦苇笋产业发展等问题,填补国内外芦苇笋采收技术研究空白,本课题组自主研发一种以柔性双同步带夹持芦苇笋茎秆产生掰扯力而将其掰断并输送为原理的芦苇笋采摘执行机构。为模拟人工采摘芦苇笋动作过程,设计出包括切尾装置、掰扯输送机构及举升机构的采摘执行机构;分析掰扯机构作业过程的受力与速度,匹配其所需液压动力;软件ANSYS-Workbench和软件ADAMS仿真验证动力输出轴及掰扯输送机构输送阶段设计合理性;以Box-Behnken为原理设计机构试验方案,响应面综合优化试验法获取机构采收试验因素最佳组合与试验指标综合最佳值。具体工作如下:(1)从采集的芦苇笋属性实验数据出发,设计采摘执行机构部件结构。茎秆物理力学属性实验收集株高、茎秆直径等外形数据及茎秆拉断力、切断力力学数据,采用数理统计的方法对力与茎秆直径进行线性拟合回归分析。提出采摘执行机构结构组成方案,对关键零部件进行结构设计:切尾装置带传动设计、掰扯输送机构动力输入轴设计、举升机构高度及角度可调区间设计。(2)掰扯输送机构力学、速度模型分析及其仿真验证。分析茎秆夹持力、掰断力与夹持力、弹簧力数量关系,据此设计拉伸弹簧工作参数及同步带带轮直径,分析出同步带驱动力为1155.85N。运用芦苇笋茎秆运动速度、整机前进速度及同步带运动速度三者速度合成与分解矢量法得出参数理想值域和采摘执行机构作业理论功率,匹配GM5-6液压马达。软件ANSYS-Workbench分析动力输入轴,得到其参数云图数值均小于理论分析值,软件ADAMS建立掰扯输送机构模型及芦苇笋茎秆模型,设定理论参数,仿真结果表明理论分析正确。(3)采收试验与优化得到机构性能指标综合最佳值。以Box-Behnken为原理设计机构采收试验方案,响应曲面分析法阐述多试验因素对试验指标交互影响作用,试验因素组合软件优化与试验验证相结合得出:同步带运动速度为2.9m/s,机构倾角为36.8°,整机前进速度为1.2m/s,试验指标综合最佳值:采摘率93.54%,损伤率5.99%。
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