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滚齿机上实体滚切中硬齿面齿轮是当前具有重大经济意义的一项加工技术。本文介绍了对硬度为HRC36～46（HB332～436）中硬齿面齿轮滚削力的测试结果,分析了各项切削条件变化对滚削力的影响,指出:HRC36～46中硬齿面齿轮的滚削力一般低于同材质软齿面齿轮的滚剖力,在此范围内,不同硬度齿面齿轮滚削力的变化幅度不大,但是,中硬齿面齿轮滚削力的梯度值大大超过同材质软齿面齿轮滚削力的梯度值,因此,滚切中硬齿面齿轮时更应注意滚齿过程的动载特性。测试结果表明:在合理的削切条件下,在普通滚齿机上实体滚切中硬齿面齿轮是完全可能的

10.1数据库系统实施与支持概述 10.2数据库的实施与维护 10.2.1数据库的实施 10.2.2数据库的运行与维护 10.3数据库系统的应用程序设计 10.3.1程序设计语言的选择 10.3.2编码风格 10.4系统测试 10.4.1测试的方法与技术 10.4.2测试的步骤 10.5运用 Powerdesigner建立数据库 10.5.1PDM中的用户管理 10.5.2使用ODBC访问数据库 10.5.3生成数据库 10.6应用实例

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

为研究纯电动汽车车载电源性能，提出并搭建了由异步电动机和直流电动机组成的在环测试平台.异步电动机用来模拟纯电动汽车的牵引电动机，直流电动机用来模拟汽车行驶时的阻力和惯量，对异步电动机和直流电动机分别实施转速控制和转矩控制.分析了电动汽车行驶工况，给出了简单循环工况下参考转速、转距和功率.设计了异步电动机调速系统转速控制器和电流控制器，建立了异步电动机调速系统的数学模型，提出了基于自适应模糊神经网络控制的异步电动机调速系统.仿真和实验结果表明，基于自适应模糊神经网络控制的调速系统明显优于PID控制的交流调速系统，在环测试平台能够较好跟踪参考转速和参考转距的变化

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实验一 测试装置动态特性的测量 实验二 机械转子底座的振动测量和分析 实验三 虚拟仪器（Labview）上机实验

实验一 典型信号的合成和分解 实验二 电涡流传感器静态特性的测量 实验三 测试装置动态特性的测量 实验四 转子转速和齿轮齿数的测量 实验五 机械转子底座的振动测量和分析 实验六 虚拟仪器（Labview）上机实验

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利用自制外控电位浮选槽研究了矿物粒度、矿浆pH值、外控电位大小等因素对黄铜矿和辉钼矿浮选行为的影响, 从而找到二者分离的条件并进行了铜钼混合精矿的外控电位浮选分离, 采用循环伏安测试和腐蚀电偶测试验证了上述试验结论. 研究结果表明, -150+31 μm的黄铜矿受外控电位影响大, 容易被抑制, 而辉钼矿则不容易被抑制. -31 μm的黄铜矿和辉钼矿可浮性均较差, 受外控电位影响较小. 外控电位浮选在碱性条件下进行有利于实现抑铜浮钼. 在pH值11的条件下, 抑铜浮钼的最佳分离外控电位为-1100~-700 mV(vs Ag/AgCl). 在pH值为11、外控电位-800 mV(vs Ag/AgCl)的条件下对多宝山铜钼混合精矿进行浮选分离, 经过一次浮选分离可得到钼回收率80.57%、铜回收率10.19%的钼粗精矿, 辉钼矿和黄铜矿的浮游差达到70.38%, 这使外控还原电位下浮选分离黄铜矿和辉钼矿成为可能. 另外, 腐蚀电偶测试结果表明: 黄铜矿和辉钼矿间的电偶腐蚀对于抑铜浮钼浮选有促进作用