介绍了最小区域判别准则评定圆度误差值的快速精确算法,研究了按最小区域判别准则求解圆度误差的过程和步骤,设计了程序流程图,并用C程序对实际零件进行数据处理.

通过对不同测点数目对应的球度误差值进行数据处理，绘制出散点图和显著性拟合曲线，可确定应用三坐标法测量球度误差时的最佳测点数目。

本文根据复合位置度的含义，提出了按最小二乘原理计算位置度误差的解析方法，并以矩形分布的６孔组复合位置度为例，推导出计算公式，给出了计算示例和计算机数据处理的程序框图。

针对精密机床装配过程中导轨基面静变形对几何精度的影响，提出一种预先消除该静变形的方法，即对整机进行静力学分析，获得装配后导轨基面的静变形，通过调整支撑方式使该变形在装配前呈现，便于将此变形提前消除。以一精密卧式加工中心为例，详细阐述了该方法，该方法的关键是通过优化支撑方式获得导轨基面最终静变形。以支撑点的定位尺寸为设计变量，采用正交试验的设计方法选取样本点构建BP神经网络模型，利用遗传算法对支撑位置进行优化，使导轨基面呈现目标变形。结果表明，采用优化后的支撑方式，

根据机床动力学性能，提前预测NURBS曲线插补时的速度极小值点，以这些点为基准将曲线分段，同时估算每条子曲线的长度．利用捷度阶跃式7段s型加减速规律对每条子曲线进行连续时间域下的速度规划，以插补总时间周期化为原则对连续时间域下的加减速各阶段运行时间做周期化离散处理．为了减小子曲线间衔接速度的波动，提出连续时间域运行时间重新规划的方法．为了减小NURBS曲线实时插补时的速度波动率，提出利用反向二次插补法进行实时插补计算，该方法不需要迭代计算且计算精度较高．仿真实验结果表明，连续时间域重新规划和周期化离散处理方法能够实现捷度满足机床性能要求的s型加减速速度规划，且实时插补阶段的速度波动率能够达到10^-6级．

提出了一种基于插值拟合的在线复杂刀具轨迹平滑压缩算法,该算法依据主导点的选取策略,对原始数据点进行离线预处理,然后进行主导点的在线插值拟合以及非主导点的误差检测,进而生成一条满足拟合精度要求的B样条曲线。主导点依据离散数据点的曲率阈值、曲率极大值、曲线拐点,以及分段Bezier曲线逼近拟合后的误差最大值点进行选取。在具有C2连续性的分段Bezier曲线逼近拟合前,需要利用长度均分策略,提取长度突变点作为新增的主导点,以保证拟合的准确性。对主导点进行B样条插值拟合后,利用轮廓误差跟随法对非主导点到拟合曲线的误差进行检测。该方法与牛顿迭代法相比,其计算速度更快且能提高算法效率。仿真结果表明,提出的算法可对复杂刀具轨迹进行平滑压缩,且误差检测的精度能够满足要求。

针对目前机液伺服阀设计制造中存在的问题介绍了剖分式机液伺服阀的设计该设计用常规工艺可有效提高机液伺服阀的制造精度及伺服系统控制精度并具有修复功能.

本文介绍了人工神经网络对液压泵进行故障诊断的原理、结构及网络训练步骤.