摘要：以RV-20E减速器为研究对象,结合ANSYS及ADAMS等仿真软件,建立了RV减速器同轴度-传动链误差矢量模型;对该模型传动系统处于不同扭矩范围内进行静态仿真分析,获取相应的同轴度误差;将该模型同轴度处于不同误差范围内和无负载的情况下进行动态仿真分析,结果表明,传动系统同轴度在误差允许范围时的传动链总传动误差值为0.005662°,验证了模型的准确性;同时,当同轴度超出误差允许范围时会对传动精度造成很大的影响,严重影响了装置的检测精度。此研究对RV减速器性能检测装置同轴度调节机构的设计具有理论意义和实用价值。

摘要：提出了一种针对孔系零件同轴度和内径尺寸的测量方案,以基准激光束建立绝对坐标系,使用多功能自定心测头作为运动测量部件来采集被测目标的参数信息,通过数据处理系统和误差补偿方法评定大距离分布孔系的内径值和同轴度误差,可以实现对大距离分布孔系内径和同轴度快速测量与高精度测量的统一,从而解决了大距离孔系零件尺寸和同轴度检测难且不易返修的问题。

摘要：针对自定心三爪测头尾端的线芯数较多,电缆比较粗和硬的问题,将无线控制直流伺服电机的技术应用到系统中,提出了一种基于DSP和nRF24L01的无线控制直流伺服电机的方法。该系统的主控制芯片选用TMS320F2808,无线通信模块选用nRF24L01,电机驱动部分采用驱动芯片+MOS管形式,驱动芯片选用IR2130,MOS管选用IRFU3806。论述了系统各硬件模块的选择方案,给出了部分的软件设计,包括无线发射与接收的程序流程图,以及PWM、QEP、ADC的初始化程序。最终设计了一长条形无线直流伺服电机驱动器放在测头内部,从而减少了测头尾端的线芯数,提高了测量精度和测量操作的便捷性。研究结果表明,通过采用直流伺服电机的电流控制模式,能实现测头三爪平稳地伸出与收回,测头电机运行平稳可靠。

摘要：混合式教学能够融合传统教学和在线学习的优势,促进教学质量的提高。本文以汽车发动机构造与拆装课程为例,开展混合式教学的探索与实践。根据混合式教学设计理念,整合课程相关的网络教学资源,选用"景格云立方"教学平台,设计了"课前导学、课中研学、课后拓展"的教学组织形式,通过多元化考核模式对学习效果进行评测,并提供了单元教学设计的范例。本轮混合式教学的初步实践可促进高等学校教学改革与课程建设。

摘要：为了检测大距离多孔系零件的同轴度,采用激光准直技术与光电检测技术,设计一个多功能自定心综合测头系统。该测头由三爪自定心机构、光电编码器、棘轮和直流电机等部件组成,通过逐次采集大距离多孔系零件孔径内部径向截面尺寸和圆心位置信息,通过同轴度最小包容算法和误差补偿系统,对被测零件孔径进行同轴度误差的评定,并且可以实现对零件整体参数进行记录,解决了大距离多孔系零件同轴度检测难和不易返修的问题。

摘要：针对大距离孔系同轴度测量装置精度校准的问题,对同轴度误差来源、多孔系工件同轴度测量方法、误差计算模型方面进行了研究,对孔系同轴度测量装置校准系统的原理与组成进行了归纳,建立了校准系统的结构与控制模型,提出了一种专用校准方法,通过提供一组轴线位置变动量已知的标准孔系模拟装置,将同轴度测量装置测得值与标准值相比较,以此得出了被校准装置的测量误差。该校准系统由自行设计的三维精密运动平台与标准环规组成,采用光栅尺作为系统定位元件,采用TMS320F2812作为系统的主控芯片,并提出了基于最小二乘原理的同轴度最小区域算法。研究结果表明:该校准系统分辨率达到1μm,系统不确定度达到8.12μm,能够快速、有效地校准大距离孔系同轴度测量装置的精度误差。

摘要：PID控制在现代工业过程控制中应用广泛,但传统的PID参数整定方法已经不能完全适应现代工业的发展。利用一种新型的元启发式搜索的群智能算法——混合蛙跳算法对其3个参数进行优化设计,结合Simulink模型,进行基于MATLAB的离线仿真实验。结果表明,与粒子群算法相比,混合蛙跳算法的求解结果更加精确和稳定。

摘要：对机床主轴的多参数优化设计的群智能算法进行研究.通过分析主轴的受力情况以及边界条件,建立了机床主轴的非线性约束优化的数学模型;同时介绍了混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的基本原理,并将SFLA应用到实例计算中,得到了机床主轴结构参数的优化组合.试验结果表明,SFLA比其他常规优化算法的求解结果更可靠,充分显示了SFLA在机床主轴部件优化设计中的效益和应用价值.

摘要：基于优化设计理论,建立了以人字架机构的质量最小为目标函数的、非线性约束优化数学模型;基于混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的基本原理;将SFLA应用于人字架机构优化实例进行求解.通过对优化结果的研究和分析,表明基于SFLA的求解质量精度可靠,设计效率高,不失为一种具有较好应用价值的机械优化设计算法.

摘要："机械优化设计"课程是机械类专业学生的一门重要基础课,目前存在着教师授课方法闭塞、单一、学生学习积极性不高等弊端,从而导致学习效果差、课程目标达成度低等问题。基于此,首先,将遗传算法、粒子群算法、混合蛙跳算法等群智能优化算法引入到二级圆柱齿轮减速器的优化设计中,试验结果表明,群智能算法的求解结果优于传统的人工算法和复合型算法。其次,通过分析数据发现,群智能算法的求解结果需要进行圆整等技术处理才可以在工程实际中使用,因此,需要引导学生思考如何改进算法。最后,针对混合蛙跳算法,提出了相应的改进措施,使之能够适合混合变量类型(非单一的连续型变量)的工程优化问题。通过将人工智能算法引入课程作业的教学过程,扩大了学生的视野,有利于培养学生在解决复杂工程问题时的创新能力。