一种颗粒研磨粉碎试验装置

    公开(公告)号:CN106323790A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610969627.7

    申请日:2016-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种颗粒研磨粉碎试验装置,包括防护室总成、下磨盘总成、上磨盘总成和驱动上磨盘旋转的动力机构;其中防护室总成包括桶身、侧门和铰接在桶身上沿的翻盖,借助桶内设置的一对开盖油缸驱动翻盖启闭动作;下磨盘总成包括下磨扇区、下磨盘、磨台、压力传感器和升降机架;下磨盘由复数个压力传感器支撑,复数个压力传感器固定在升降机架上方的磨台上,由该升降机架调节研磨力度;上磨盘总成包括上磨扇区、上磨盘和转轴,上磨盘锁固在转轴下端部,转轴通过一轴座定位在所述翻盖上,转轴上端部与动力机构传动连接。本发明提供的研磨设备,着力于测试、采集、观察,以及更换上、下磨扇区的诉求,其具有通用性强的特点。

    微重力环境下具有高筛分效率的中间入料形式的振动筛

    公开(公告)号:CN114377946B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202210035825.1

    申请日:2022-01-10

    Abstract: 本发明公开微重力环境下具有高筛分效率的中间入料形式的振动筛,其包括机座和底座,其包括机座,机座上设有上质体筛箱和下质体筛箱,所述上质体筛箱和下质体筛箱分别通过相互独立的弹性支撑系统连接于机座上,且上质体筛箱和下质体筛箱上分别设有相互独立的振动器;所述上质体筛箱的底部固定有上层筛板,下质体筛箱的上部固定有下层筛板,上层筛板和下层筛板间隔设置,且均为倾斜状,所述上层筛板和下层筛板较高的一端之间形成入料口。本发明能够有效提高筛分效率。

    一种运用多目标遗传算法优化卸胎机法兰盘结构的方法

    公开(公告)号:CN114492155A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111369742.8

    申请日:2021-11-16

    Abstract: 本发明公开一种运用多目标遗传算法优化卸胎机法兰盘结构的方法,结合动力学、有限元等数值分析平台,运用智能算法对卸胎机法兰盘的尺寸参数进行了优化,并使用screening法多目标优化结果进行了对比,得出法兰盘的最优结构。本发明的目的是填补目前巨型卸胎机法兰盘研究的空白。第二点,运用动力学、有限元等数值分析平台,结合智能算法,提供一种法兰盘结构优化的方法,同时使用不同的方法进行对比验证,使优化结果更具可信度。第三点,运用智能算法对法兰进行结构优化,以降低质量,延长使用寿命为目标,得到最优的法兰盘结构。

    一种颗粒研磨粉碎试验装置

    公开(公告)号:CN106323790B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN201610969627.7

    申请日:2016-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种颗粒研磨粉碎试验装置,包括防护室总成、下磨盘总成、上磨盘总成和驱动上磨盘旋转的动力机构;其中防护室总成包括桶身、侧门和铰接在桶身上沿的翻盖,借助桶内设置的一对开盖油缸驱动翻盖启闭动作;下磨盘总成包括下磨扇区、下磨盘、磨台、压力传感器和升降机架;下磨盘由复数个压力传感器支撑,复数个压力传感器固定在升降机架上方的磨台上,由该升降机架调节研磨力度;上磨盘总成包括上磨扇区、上磨盘和转轴,上磨盘锁固在转轴下端部,转轴通过一轴座定位在所述翻盖上,转轴上端部与动力机构传动连接。本发明提供的研磨设备,着力于测试、采集、观察,以及更换上、下磨扇区的诉求,其具有通用性强的特点。

    一种螺旋锥齿轮数控展成加工编程方法

    公开(公告)号:CN116011136A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211603374.3

    申请日:2022-12-13

    Abstract: 本发明公开一种螺旋锥齿轮数控展成加工编程方法,包括以下步骤:步骤1),根据齿轮工况要求,计算得到格里森制的螺旋锥齿轮参数,完成螺旋锥齿轮的三维建模;步骤2),利用展成加工法原理和螺旋锥齿轮参数,利用中大创远YK22100机床开发原理,计算机床的调整参数,获得螺旋锥齿轮的设计参数和机床加工参数;步骤3),根据中大创远YK22100机床数控系统,输入螺旋锥齿轮的设计参数和机床加工参数,并由数控系统进行齿面接触TCA分析,根据TCA分析结果,调整机床加工参数。本发明的加工算法及编程技术突破了大型格里森螺旋锥齿轮数控铣(磨)齿和精密检测技术并实现批量生产,可以直接为这些行业提供优质的核心部件,产生直接的经济效益。

    一种基于LSTM算法预测土仓压力的方法

    公开(公告)号:CN114818500A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210494436.5

    申请日:2022-05-07

    Abstract: 本发明公开一种基于LSTM算法预测土仓压力的方法,将盾构机数据采集系统得到实时掘进因素数据,分别与土仓压力数据进行斯皮尔曼相关性分析,将斯皮尔曼相关性系数的绝对值按由大至小排序筛选出对土仓压力有相关性影响的因素;将筛选出的因素数据随机划分为训练集和测试集;将训练集数据作为输入得到LSTM训练模型通过随机梯度下降法得到最优模型参数并以PTH文件形式保存;将测试集数据作为输入,加载保存的最优模型参数得到预测数据,并对预测性能进行评估;LSTM预测模型对土压平衡盾构机土仓压力预测。本发明考虑了神经网络预测中存在的过拟合问题,提高了预测精度。

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