基于属性匹配的装备保障体系建模方法研究

现有装备保障体系拓扑建模方法难以描述体系内部异质节点及各功能子网之间的关系,借助超网络理论提出了装备保障体系网络建模方法.定义了基于超网络的装备保障体系概念;提出了基于"三层五网"结构的装备保障体系超网络模型,结合欧式距离算法提出了基于属性匹配优先的边连接策略;以某战区装备保障体系为例,仿真表明该模型展现出近似无标度特...     

采用扭轮摩擦传动的埃级定位系统

我们提出了一个具有埃级分辨率的定位系统。这个系统有一个由液压导轨驱动的工作台和一个安装在工作台内的扭轮摩擦传动系统。摩擦传动把交流伺服电机的旋转运动转换成工作台的线性运动。扭轮摩擦传动特别适合超精密定位。因为它的导程可以小于0.1mm,用一个光纤传感器检测工作台的位移,计算机控制交流伺服电机的转角,最后得到0.2nm的定位分辨率。这种系统的行程可以达到几百毫米。这样,证实了扭轮摩擦传动是适合埃级定位的系统。     

四轴超精密车床的改进坐标驱动装置

带微进给方式步进电机的PC控制轴系驱动装置可生产光学质量的表面。超精密车床可生产诸如球体和非球体之类的集合体,其表面粗糙度≤5nmRa,可用于光学装置的反光镜或空气轴承转轴的超精密零件。     

超精密加工技术与现代武器制造

1 超精密加工技术概要 超精密加工技术是适应尖端技术的需要而发展起来的一种新工艺。它综合应用了机械技术发展的新成果及现代电子技术、测量技术和计算机技术等新技术,是航空、航天、电子、原子能、机械、仪表等技术极为重要的基础技术,而其本身的发展又促进上述各     

无摩擦的空气轴承技术对超精密加工机床进给驱动系统的控制需…

加工过程中随着对精密度和加工环境的要求的不断提高,越来越需要在机床的结构和控制器原理这两者之间进行特殊的组合。近年来,为了补偿进给驱动系统的直接导轨的摩擦造成的影响,人们发明了大量的控制决策,例如［１］－［３］。他们虽然提供了各式各样的功能强大的非线性的机构,但通常又使用相当复杂的计算机算法来耗费系统资源。借助于先进的空气静压轴承技术（ＦＶＭ－空气－轴承）摩擦可以被彻底消除,因而直线导轨也就不存在     

超精密金刚石车床伺服进给数学模型

首先分析了车床进给系统各环节的传递函数,在此基础上采用频域估计建模和时域建模方法建立了车床伺服进给系统的Ｓ域和Ｚ域模型     

基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型     

超精密机床变分法精度分析及其应用

本文介绍了一种基于变分法的机床精度分析方法,以及这一方法在超精密机床精度分析中的应用。以超精密气浮花岗石车床为研究对象,建立了车床成形系统的数学模型,对车床的输出精度进行了理论分析,指出了加工误差中各成分的来源及物理意义。最后还探讨了变分法精度分析在超精密机床设计中的应用     

基于双线性连接模型的超静定捆绑火箭助推器动力学响应分析

对于长径比较高的助推器来说,为了提高与芯级的连接可靠性,可采用超静定捆绑连接方式。这种捆绑连接方式增加了助推器动力学响应分析的难度。以超静定捆绑火箭助推器为研究对象,通过引入拉压双线性弹簧模拟捆绑连接装置,建立合理的动力学分析模型,对系统进行数值求解,获得径向冲击作用下助推器的动力学响应特性。通过与静定捆绑模型的对比,获得超静定捆绑助推器的广义位移、频谱和内力的响应,从而为工程应用提供一定的参考和理论支撑。     

图像超分辨率卷积神经网络加速算法

为了实现模型的实时和嵌入式运行，提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积，可大量减少模型参数，提高模型非线性表达能力；在网络末端引入子像素卷积层，直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射，计算成本为原来的1/k²(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明，所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25.8倍，能够在通用GPU上实时运行，峰值信噪比平均提高了0.17 dB，并且参数只有它的35%。