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降低康明斯6BT缸盖湿砂型铸造废品率

铸造技术 2005年第6期26卷 530-531页

作者：李梅襄樊学院机械系湖北襄樊441053

通过分析康明斯6BT缸盖铸件产生废品的原因,采取了改善型砂配比、砂芯封火、烘芯等工艺措施,减少了诸多铸造缺陷,取得了满意的效果。

关键词：康明斯6BT缸盖湿砂型铸造烘芯

提高1050A铝合金空调管中间退火合格率的措施

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铸造技术 2006年第5期27卷 497-498页

作者：李梅襄樊学院机械系湖北襄樊441053

针对1050Aφ18 mm×0.75 mm铝合金空调管中间退火合格率较低的问题,通过统计分析,发现装炉排布及调头处理是影响它的主要原因。从此处着手进行工艺改进,取得了满意效果。经生产验证:合格率由89%提高到99.1%,成本降低378元/t。

关键词：铝合金空调管退火力学性能

摆动滚子从动件盘形凸轮的CAD动画设计与加工

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组合机床与自动化加工技术 2004年第12期 99-100,102页

作者：张俊宗振华襄樊学院机械系湖北襄樊441053

在AutoCAD基础上利用速度瞬心进行摆动滚子从动件凸轮机构轮廓曲线的CAD动画设计 ,同时可以生成刀具中心的加工轨迹、计算出压力角 ,能够实现CAD/CAM一体化 ,是一种简捷实用的新方法。

关键词：轮廓曲线速度瞬心压力角 CAD动画

对称曲线槽槽轮机构CAD/CAM系统的开发

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机床与液压 2004年第12期32卷 169-170,185页

作者：张俊襄樊学院机械系湖北襄樊441053

在AutoCAD 2 0 0 2的基础上 ,利用VB作为开发工具 ,论述了对称曲线槽槽轮机构CAD/CAM系统的总体设计方案 ,阐述了各模块的主要功能和实现的方法。该软件界面友好 ,方便直观 ,既可用于工程实际 ,又可满足教学需要。

关键词：槽轮机构曲线槽动画仿真

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基于小波神经网络的钢丝绳磨损趋势预测研究

矿山机械 2007年第9期35卷 88-89页

作者：张俊刘海生付正飞襄樊学院机械系湖北襄樊441053

针对非线性预测问题,提出了小波神经网络算法,建立了小波神经网络的趋势预测模型,通过对钢丝绳磨损度的时间序列预测,实现了故障预报。实践表明:小波网络具有更快的收敛速度和更高的预报精度,仿真结果与实测数据相比最大相对误差为4.23%... 详细信息

针对非线性预测问题,提出了小波神经网络算法,建立了小波神经网络的趋势预测模型,通过对钢丝绳磨损度的时间序列预测,实现了故障预报。实践表明:小波网络具有更快的收敛速度和更高的预报精度,仿真结果与实测数据相比最大相对误差为4.23%,预报精度满足要求。

关键词：钢丝绳小波神经网络故障预测

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摆动凸轮廓线曲率半径计算的CAD动画方法

太原理工大学学报 2005年第3期36卷 326-328页

作者：张俊襄樊学院机械系湖北襄樊441053

通过瞬心法进行高副低代,得到了摆动从动件凸轮机构的等效四杆机构;在此基础上,论述了凸轮廓线曲率半径图解法的原理,给出了它们之间的几何运动关系。进一步讨论了采用CAD动画的方法,高速高精度地计算凸轮廓线曲率半径的过程。

关键词：凸轮廓线摆动从动件 CAD动画曲率半径

遗传小波神经网络仿真技术在复合管铸造中的应用

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铸造技术 2008年第3期29卷 400-403页

作者：张俊张海燕襄樊学院机械系湖北襄樊441053

提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络(GAWNN),它继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,又具有遗传算法全局性优化搜索的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法。将该算法应用于双金属复合管铸造过程的数... 详细信息

提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络(GAWNN),它继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,又具有遗传算法全局性优化搜索的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法。将该算法应用于双金属复合管铸造过程的数值仿真,用热电偶对铸造温度场进行实测,并以实测数据为样本,仿真双金属复合管充型、凝固过程的温度分布。与实测数据比较表明,仿真数值的最大相对误差为1.3%,为双金属复合管的设计和工艺制订提供了理论依据。

关键词：遗传算法小波神经网络双金属复合管数值仿真