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椅子腿旋风加工机床转动平台结构优化设计
被引量：
1
1
作者
任长清
张庆明
+1 位作者
田雨卉
金雨飞
《林产工业》
北大核心
2023年第4期43-50,共8页
为探索提升木制家具加工机床综合性能的新方法,以椅子腿旋风加工机床转动平台为研究对象,通过有限元分析软件ANSYS对转动平台进行静力分析和模态分析,并依据分析结果对转动平台进行多步优化设计。对转动平台进行了拓扑优化,确定了转动...
为探索提升木制家具加工机床综合性能的新方法,以椅子腿旋风加工机床转动平台为研究对象,通过有限元分析软件ANSYS对转动平台进行静力分析和模态分析,并依据分析结果对转动平台进行多步优化设计。对转动平台进行了拓扑优化,确定了转动平台外部基本形状,同时在其内部设计板筋结构以增强转动平台内部强度。基于响应面对重新构建的转动平台进行多目标优化,求出各关键尺寸的最优解。结果表明,优化后的转动平台各项性能均有提高,其中质量减少24.13%,最大弹性变形减少11.29%,一、二阶固有频率得到提升,极大降低了共振现象发生的可能,达到了优化目的。
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关键词
椅子腿
转动平台
静力分析
拓扑优化
多目标优化
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职称材料
PSO-ASVR在三波长路面状态传感器定量标定中的应用
被引量：
1
2
作者
杨森
田雨卉
张厚庆
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第1期145-152,共8页
路面状态传感器是路面状态定性识别和定量测量的重要工具,其定量测量性能依赖于定量标定模型的准确性。为了解决路面状态传感器定量标定数据非线性和非均匀分布问题对定量测量的不利影响,提出基于PSO-ASVR(particle swarm optimization-...
路面状态传感器是路面状态定性识别和定量测量的重要工具,其定量测量性能依赖于定量标定模型的准确性。为了解决路面状态传感器定量标定数据非线性和非均匀分布问题对定量测量的不利影响,提出基于PSO-ASVR(particle swarm optimization-adaptive support vector regression)的路面状态传感器定量标定模型。构建AP(adaptive preprocessing)流程进行标定数据最优化预处理,降低路面状态传感器非均匀分布问题影响下的标定数据处理误差。采用基于结构风险最小化的SVR(support vector regression)算法进行标定数据拟合,并利用PSO(particle swarm optimization)算法实现SVR中参数最优化,降低路面状态传感器标定数据非线性引入的数据拟合误差。不同路面状态条件下标定数据处理实验表明:新方法相比于传统方法在均方根误差RMSE上至少可减小63%,验证了其在提高定量标定模型精度上的有效性,实现了路面状态传感器定量标定误差的降低。
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关键词
路面状态传感器
标定模型
数据拟合
误差分析
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职称材料
题名
椅子腿旋风加工机床转动平台结构优化设计
被引量：
1
1
作者
任长清
张庆明
田雨卉
金雨飞
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《林产工业》
北大核心
2023年第4期43-50,共8页
基金
黑龙江省重点研发项目(GA21A405)
中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(2572020DR12)。
文摘
为探索提升木制家具加工机床综合性能的新方法,以椅子腿旋风加工机床转动平台为研究对象,通过有限元分析软件ANSYS对转动平台进行静力分析和模态分析,并依据分析结果对转动平台进行多步优化设计。对转动平台进行了拓扑优化,确定了转动平台外部基本形状,同时在其内部设计板筋结构以增强转动平台内部强度。基于响应面对重新构建的转动平台进行多目标优化,求出各关键尺寸的最优解。结果表明,优化后的转动平台各项性能均有提高,其中质量减少24.13%,最大弹性变形减少11.29%,一、二阶固有频率得到提升,极大降低了共振现象发生的可能,达到了优化目的。
关键词
椅子腿
转动平台
静力分析
拓扑优化
多目标优化
Keywords
Chair leg
Rotating platform
Static analysis
Topology optimization
Multiple objective optimization
分类号
TS664 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
PSO-ASVR在三波长路面状态传感器定量标定中的应用
被引量：
1
2
作者
杨森
田雨卉
张厚庆
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《应用光学》
CAS
北大核心
2023年第1期145-152,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2572019BF01)。
文摘
路面状态传感器是路面状态定性识别和定量测量的重要工具,其定量测量性能依赖于定量标定模型的准确性。为了解决路面状态传感器定量标定数据非线性和非均匀分布问题对定量测量的不利影响,提出基于PSO-ASVR(particle swarm optimization-adaptive support vector regression)的路面状态传感器定量标定模型。构建AP(adaptive preprocessing)流程进行标定数据最优化预处理,降低路面状态传感器非均匀分布问题影响下的标定数据处理误差。采用基于结构风险最小化的SVR(support vector regression)算法进行标定数据拟合,并利用PSO(particle swarm optimization)算法实现SVR中参数最优化,降低路面状态传感器标定数据非线性引入的数据拟合误差。不同路面状态条件下标定数据处理实验表明:新方法相比于传统方法在均方根误差RMSE上至少可减小63%,验证了其在提高定量标定模型精度上的有效性,实现了路面状态传感器定量标定误差的降低。
关键词
路面状态传感器
标定模型
数据拟合
误差分析
Keywords
pavement state sensor
calibration model
data fitting
error analysis
分类号
TN206 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
椅子腿旋风加工机床转动平台结构优化设计
任长清
张庆明
田雨卉
金雨飞
《林产工业》
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
PSO-ASVR在三波长路面状态传感器定量标定中的应用
杨森
田雨卉
张厚庆
《应用光学》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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