复合差动振动机构是我们发展弧形连铸机时设计的一种结晶器振动装置。本文绍了它的运动原理及运动精度。通过与国外常用的振动机构对比,看出这种机构具有运动轨迹准确和结构简单紧凑等一系列优点。在长期生产运转中取得了予期的效果

1.1 概述 在人类的社会与科技发展史上，图画和图形 占据重要的地位，人们往往习惯于用图来描述生 活和表达思想。 随着人类社会生产规模的扩大和科学技术的 进步，图形作为一种重要的工具和信息载体，其 绘制的精度和数度要求也不断提高，图形的种类 也日趋繁多和复杂。为了对各种图形进行更为深 入的研究和应用，人们运用数学方法来描述他们 的性质和规律，即所谓的形数结合

基本要求:了解滚动轴承的构造、主要类型、和特性。 熟悉滚动轴承的代号中段四位数字的意义和 精度代号。了解滚动轴承的失效形式及设计 准则;明确滚动额定寿命、额定动载荷、额 定静载荷、当量动载荷、当量静载荷等概念。 能对滚动轴承进行选择计算和组合设计。 重点:掌握滚动轴承选择计算和组合设计的方法。 难点:角接触向心轴承载荷的计算

针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

本文介绍了起动式飞剪的剪切控制模型,分析了影响剪切精度的原因,提出了一种用软件手段消除剪切误差的方法。工业试验证明:根据控制模型研制的软件是可行的,它使剪切误差下降到定尺的0.7%,成品率提高6%

基本内容:轮齿的失效形式;齿轮材料及热处理齿轮传动的精度;直齿圆柱齿轮传动的 作用力及计算载荷;直齿圆柱齿轮传动的齿面接触强度计算;斜齿圆柱齿轮传 动;直齿圆锥齿轮传动;齿轮的构造;齿轮传动的润滑和效率。 基本要求:掌握直齿圆柱齿轮、斜齿圆柱齿轮及圆锥齿轮的受力分析方法,掌握直齿圆柱 齿轮强度计算过程及各基本参数选择的基本要求

公路工程设计的重要内容是构造物 的尺寸和位置,也就是通过设计图 纸及数据将构造物的一些特征点的 平面和高程位置表达出来,设计完 成后,要通过测量手段在实地上标 出与设计相对应的特征点位置,并 钉设标桩,这种将构造物的设计位 置和形状按一定的精度在实地上标 定出来的工作就称之为放样

2.1.1布设原则 个分级布网,逐级控制;有足够的精度;有足够的密度;有统一的规格