在麻花钻圆度误差的检测中，将BP神经网络算法引入到相应的数据处理中，以拟合出其棱边投影的椭圆表达式系数。在神经网络训练时，以钻头棱边采样点的坐标及其适当的组合作为网络的5路输入，以其输出与常数1的差值的平方为性能指标；根据梯度下降法来调整隐层神经元与输出神经元之间的连接权值，而输入层至隐层之间的连接权值不变，性能指标达到预定值时，获得一组稳定的权值，该连接权值即为钻头棱边的椭圆表达式系数；然后据此求出其较高精度的圆度误差。

本文简述了电液比例控制技术的基本原理及其特点，着重介绍了电液比例控制技术在离心铸管机上的应用。

粒子群算法具有早期收敛速度快,后期容易陷入早熟、局部最优等特点,为了使粒子群算法的择优能力大幅提升,论文首先选择运用混沌映射产生最初种群,然后借助粒子群算法针对种群展开优化,对个体及全局最优解加以混沌搜索,同时按照信息熵自适应调节惯性系数,设计出在大规模车间调度问题求解当中较为适用的熵增强的混沌粒子群算法。通过具有代表性的实际范例对该算法进行仿真研究,结果显示,在面对大规模的车间调度问题时采用该算法能够高效、快速获取相应答案,相较于以往老旧的算法,其优势极为显著。

多学科设计优化（MDO）在实际应用中面临计算量庞大而复杂的困难,而云计算为解决这种困难提供了手段。利用云计算整合优化资源方面的优势去解决多学科优化过程的难题,按云服务理念,将MDO作为一种服务,搭建了面向MDO的云优化平台,以目标级联法作为MDO的典型代表,对MDO问题进行层级分解,将复杂的工程系统分解为相互联系的若干子系统,降低了原优化问题的求解困难,以几何规划问题和汽车燃烧室的优化设计为例,探讨了云环境下MDO求解的有效性。

针对传统遗传算法求解自动导引小车动态路径规划易早熟的缺点,提出一种改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划算法,针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷,基于相连的路径片段组成的三角形建立使路径缩短的启发式变异规则,并提出路径微调算法;为了提高路径的光滑程度便于自动导引小车行驶,提出路径光滑处理算法;为了增加改进遗传算法的局部寻优能力,对每一代的最优解进行模拟退火操作;并且基于MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车动态路径规划仿真平台,以证明所改进遗传算法求解自动导引小车动态路径规划问题的有效性。

针对智能优化算法求解自动导引小车路径规划问题效率低且易早熟的缺陷,提出一种用于求解复杂环境下自动导引小车路径规划问题的改进灰狼优化算法。算法引入路径微调算子和邻域变异算子来提高灰狼优化算法的局部开发能力,又引入新的初始解生成算法提高初始种群的质量;采用改进的路径片段与障碍物相交判断算法来提高算法的运行效率,再采用新的避障算子来提高路径片段避开障碍物的效率。基于MATLABGUI开发工具开发了带有多种智能优化算法的自动导引小车路径规划仿真原型平台,并与单种群遗传算法、多种群遗传算法和改进遗传算法进行对比,验证了改进灰狼优化算法求解自动导引小车路径规划的有效性。

互联网已对制造业产生了深刻影响,而且这种影响将会随着时间推移变得更加深入和广泛。为了更好地理解和把握＂互联网＋制造＂（网络化制造）的发展演化规律和趋势,在分析互联网演化发展的基础上,将网络化制造发展进程划分成以计算机集成制造为代表的萌芽期、以敏捷制造为代表的成长期和以制造物联、云制造、社会制造、智能制造等为代表的膨胀期,并对这些不同阶段加以分析讨论,同时展望了网络化制造未来发展趋势——走向人机物集成的社会

提出一种基于机器视觉的齿廓偏差检测新方法。在求得齿廓过某采样点的法线与基圆的切点后,得到该切点与对应的理论渐开线各离散点组成的各矢量倾角,采用“比较”与“异或”运算,得到过该采样点的齿廓的法线与理论渐开线的交点;然后,在齿轮齿廓渐开线的法线方向上测量齿廓偏差,以确保该方案所得到的齿廓偏差与其定义相一致。经实验得到所测某齿轮的齿廓偏差为6.9443μm。实验表明,所提出的基于机器视觉的齿廓偏差的检测方法,能够满足工程精度的需要。

差动回路可用小流量泵获得较快的速度，可减少能量消耗．在液压系统中获得较广泛的应用，尤其适合活塞杆伸出时负载不大、又不希望采用大流量泵的场合。但由于差动连接的特殊性，设计时要注意元件的选择，否则达不到预期的目的。下面讨论设计 差动回路时，如何选择合适的液压元件。

介绍离心铸管机拔管的液压回路，并对其工作原理和动作过程作了分析，该液压回路具有简单，合理，节能等特点。