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第3节 零件图纸的数据处理 ◼ 非圆曲线的数学处理 弦线逼近法 圆弧逼近法 ◼ 列表曲线的数学处理 插值 拟合 光顺 ◼ 曲面的数学处理 数控铣削空间曲面的方法 曲面数学处理的主要内容 第4节 数控铣削加工工艺处理 ◼ 选择并确定数控铣削加工部位及工序内容 ◼ 零件图的工艺性分析 ◼ 零件毛坯的工艺性分析 毛坯的加工余量是否充分,批量生产时的 毛坏余量是否稳定 分析毛坯在安装定位方面的适应性 分析毛坯的余量大小及均匀性 ◼ 加工顺序的安排 ◼ 加工路线的确定 ◼ 加工参数的确定 第5节 数控铣削加工程序编制
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自我神经基础的探讨常基于自我相关加工的研究,涉及皮质中线结构各个脑区甚至全脑协同作用。内侧前额叶皮质及其次成分在自我相关加工中发挥重要作用:腹内侧前额叶皮质较多支持默认模式下的自我加工、自我信息的觉察和“在线”自我加工,背内侧前额叶皮质主要参与有意识的自我参照加工、自我信息的评价和“主导的”自我加工。在自我-他人表征中,自我-他人表征的情感性、认知性和文化性因素均调节内侧前额叶皮质及次成分的活动。未来在动态的时间和人际背景中解析自我加工的神经机制是重要的研究方向
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在建立的离散混沌系统广义同步定理的基础上构造了一个广义混沌同步的离散系统,并结合Henon混沌映射设计了一个数字图像加密方案,能够对灰度图像成功加密并且实现了无失真解密.对该加密方案的密钥空间、密钥参数敏感性分析表明,该加密方案具有较高的安全性.数值仿真实验证明:该加密方案对混沌系统的参数及初始条件扰动极为敏感,任何大于10-15的扰动将使解密失效;该加密方案具有1076的密钥空间,能够有效地应用于网络通讯
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一、教学目的: 明确数控加工中加工工艺的作用,以及制定加工工艺的优劣对数控加工的重大影响,理解数控加工 工艺的概念,掌握数控加工工艺的主要内容
文档格式:PPT 文档大小:310KB 文档页数:70
9.1 概 述 9.2 电火花加工 9.3 电解加工 9.4 超声加工 9.5 激光加工 9.6 数控高速切削 9.7 电子束加工及水射流加工
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4.1外圆表面的加工 4.2内孔表面的加工 4.3平面的加工 4.4螺纹表面的加工 4.5成形表面的加工 4.6齿轮齿形的加工
文档格式:PDF 文档大小:804.44KB 文档页数:6
采用浇注料流变仪、L型流动性测试装置和自流值测定装置,测定了加水量、分散剂(FS10)、纯铝酸钙水泥和α-Al2O3微粉对刚玉质自流浇注料的流变性和流动性的影响,并分析了流变性和流动性之间的关系.实验结果表明:随加水量增加(质量分数4.9%~5.3%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度均逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大.随分散剂FS10加入量的增加(质量分数0.16%~0.20%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大;分散剂FS10加入量继续增大时(0.20%~0.22%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度显著增大,而自流值和流动速度大幅下降.随纯铝酸钙水泥加入量增加(质量分数1%~4%),流变参数和流动参数有一定的变化,但变化不明显.随α-Al2O3微粉加入量的增加(质量分数9%~12%),相对屈服应力和相对平均黏度均减小,相对塑性黏度变化不大,自流值变化不大,流动速度加快.刚玉质自流浇注料流变参数和流动参数之间的关系为:自流值和相对屈服应力有较好的相关性,而流动速度和相对平均黏度有较好的相关性
文档格式:PPT 文档大小:179.5KB 文档页数:8
一、流通加工概述 1、概念:流通加工是物品从生产领域向消费领域流动 的过程中,为促进销售、维护产品质量和提 高物流效率对物品进行的加工 2、区别流通、流通加工、生产加工 流通:以货币为媒介的商品交换
文档格式:PPT 文档大小:553.5KB 文档页数:52
1电火花线切割加工的原理、特点及应用 原理 电火花线切割加工与电火花成形加工的基本原 理一样,都是基于电极间脉冲放电时的电火花腐 蚀原理,实现零部件的加工。不同的是,电火花 线切割加工不需要制造复杂的成形电极,而是利 用移动的细金属丝(钼丝或铜丝)作为工具电极, 工件按照预定的轨迹运动,“切割”出所需要的 各种尺寸和形状
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以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5~1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景
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