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检索条件"机构=长春工业大学机电工程学院"
51297 条 记 录,以下是1-10 订阅
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智能制造背景下民办本科院校机械类毕业生就业能力分析——以长春工业大学人文信息学院机电工程学院为例
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中国大学生就业 2021年 第23期 56-60页
作者: 于晓慧 王秀玲 长春工业大学人文信息学院 吉林长春130000
制造业是机械类毕业生主要就业方向,在工业4.0时代下,智能制造工程是制造业转型重点,人才缺口大,所以以智能制造为就业导向,培养民办本科院校机械类专业的学生,是解决毕业生就业困难的关键措施,而校企合作是培养专业化人才与增强就业能... 详细信息
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基于第一性原理的TiAlN涂层刀具切削GH4169的扩散机理研究
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机械工程学 2024年
作者: 范依航 王卿宇 郝兆朋 长春工业大学机电工程学院
采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,计算并分析了TiAlN涂层刀具切削镍基高温合金过程中,镍基高温合金中的Ni、Fe、Cr原子在TiAlN晶胞中的扩散机理。通过不同扩散形式的形成能计算对比,得出最有可能发生的扩散磨损形式为间隙型原... 详细信息
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基于应变梯度理论的切削加工 SiCp/Al 表面创成机理分析
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中国机械工程 2024年
作者: 范依航 楚星雨 郝兆朋 长春工业大学机电工程学院
为了深入研究颗粒增强铝基复合材料的切削过程,本文针对45%体积分数的SiCp/Al复合材料通过多相建模的方法建立了基于应变梯度的本构模型,并通过对仿真软件ABAQUS的二次开发,用程序语言将所建本构方程以及描述断裂的B-W断裂准则编入... 详细信息
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钴铬钼合金超声振动辅助抛光力与表面质量的探究
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机械科学与技术 2024年 第3期43卷 497-503页
作者: 于保军 吴爽 辛成磊 贾茹 谷岩 长春工业大学机电工程学院 长春130012
针对钴铬钼合金的难加工性,采用超声振动辅助抛光的加工方法改善其加工效果。根据超声振动装置的运动特性,分析了单磨粒运动速度、单磨粒与工件接触轨迹坐标和单磨粒受力,建立了抛光系统的抛光力预测模型,讨论了主轴转速、进给速度和抛... 详细信息
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仿生假手机构设计与控制方方法研究究进展
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控制理论与应用 2024年
作者: 赵立铭 孙中波 长春工业大学机电工程学院 长春工业大学电气与电子工程学院
针对仿生假手的机构设计、意图识别和人机交互控制算法的国内外研究现状与发展趋势.首先,基于驱动器安装位置,介绍仿生假手机械机构的发展现状;其次,基于电极偏移,肌肉疲劳和个体差异等非理想因素讨论运动意图识别模型的研究方法,分析... 详细信息
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基于焊缝路点局部点云的焊枪空间姿态确定
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焊接学报 2024年 第4期45卷 86-92,I0008页
作者: 胡嘉成 於双飞 张涛 管贻生 朱海飞 广东工业大学 机电工程学院广州510006
针对目前基于三维视觉传感面向几何与位置信息不确定工件的机器人焊接研究中,焊缝路点的焊枪空间姿态确定方法针对性强、局限性高等问题,提出了一种基于焊缝路点局部点云的焊枪空间姿态确定方法.首先描述了焊枪的空间姿态参数模型,然后... 详细信息
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金属钼圆基片平面研磨及其表面创成机理研究
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表面技术 2024年 第12期53卷 181-192页
作者: 阎秋生 陈缘靓 夏江南 雒梓源 汪涛 广东工业大学机电工程学院 广州510006
目的实现金属钼圆基片高效平坦化加工,获得超光滑表面。方法采用游离磨料对钼圆基片进行平面研磨加工,研究磨料种类及研磨盘转速、研磨压力、研磨时间等工艺参数对研磨效果的影响规律,通过材料去除率(MRR)与表面粗糙度(Ra)的建模分析,... 详细信息
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超声振动辅助研磨SiCp/Al材料去除特性的研究
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机械设计与制造 2024年 第09期 141-145+149页
作者: 于保军 袁旭 谷岩 刘亚梅 长春工业大学机电工程学院
SiCp/Al因具有高强度,低密度,高耐磨性等优点被应用在许多领域,如航空航天,汽车和电子领域等。但SiCp/Al是典型的难加工材料,在研磨过程中极易造成表面损伤,从而影响工件的表面精度和材料去除率。基于金属基复合材料的研磨去除机... 详细信息
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形状记忆合金驱动的人工逼尿肌系统
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华南理工大学学报(自然科学版) 2024年 第6期52卷 73-80页
作者: 李笑 李亚鹏 广东工业大学机电工程学院 广东广州510006
针对神经源性、肌源性膀胱缺乏有效治疗手段的现状,从工程学角度提出了一种新的解决方案——人工逼尿肌系统。基于形状记忆合金(SMA)弹簧的形状记忆效应,设计了由无线能量传输模块、控制模块、反馈模块和执行模块组成的系统结构,旨在实... 详细信息
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融合CAM和ASPP的车道线检测算法研究
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重庆理工大学学报(自然科学) 2024年 第5期38卷 86-94页
作者: 朱娟 朱国吕 岳晓峰 长春工业大学机电工程学院 长春130012
UFLD(ultra fast structure aware deep lane detection)是一种轻量化车道线检测模型,为提升模型的检测精度,对模型进行改进。引入CAM(channel attention mechanism)使模型能更关注携带重要车道线信息的特征通道和像素;为了感知车道线... 详细信息
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