为解决叶片工艺设计与数控编程存在的数据源不统一、工艺设计效率低以及工艺文件可视化不足等问题,通过引入MBD技术,在NX软件平台上开发出一套基于MBD的叶片CAPP-NC系统。首先建立叶片MBD设计模型;其次提出基于扩展属性邻接图的加工特征识别方法,确定加工时间最短作为加工元排序的优化目标,基于改进遗传算法对加工元进行排序;最后开发出原型系统,并验证了系统的可行性与实用性。

针对目前汽轮机叶片三坐标检测过程中存在自动化程度低、检测规划周期长等问题,提出基于模型定义(MBD)的叶片检测路径规划方法。在分析与总结叶片结构及其检测工艺特点的基础上,建立叶片MBD模型,利用扩展属性邻接矩阵表达叶片结构特征,设计了基于邻接矩阵的匹配算法,研究了叶片表面测量点的自动规划分布与检测顺序的优化问题。测试与实验结果验证了该方法能够实现叶片检测路径自动生成,提高了叶片检测规划的效率。

介绍一种新型空气质量检测仪，可实现“即插即用”功能，同时，又可通过RS232C与上位机连接，实现在线监测。该仪表在对各类使用场所的适应性、数据采集的长期性与可靠性、与智能化管理系统的兼容性等方面都具有显著的优势，具有广泛的应用前景。

[目的]为了提高液压机械无级变速器(HMCVT)换段液压系统的平稳性和安全性,设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台,获得5种油路故障状态模式数据集;通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集,基于天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)和BP(back propagation)神经网络,对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型;对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行试验测试和比对研究。[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类;与标准BP神经网络相比,BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值,且故障诊断正确率提升10%。[结论]与常规优化算法相比较,BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度快,算法运行速率提升85.76%,拥有更好的稳定性和判别精...