使用CAD技术加工梯形内螺纹的探讨

文章探讨在普通车床上加工内梯形螺纹时,如何利用计算机辅助设计(CAD)技术对梯形螺纹每次走刀的切削用量的分配进行分析计算,让每次走刀的切削用量分配趋于合理、稳定和可操作,排除因操作者经验不足造成的影响。     

利用R参数编程加工特殊形面

非圆曲线、内凹轮廓、梯形螺纹由于其自身形状的特殊性,加工时有一定困难.将R参数编程与其他指令综合运用,较好地解决了这些加工难题,扩展了R参数编程的应用范围.     

利用R参数编程加工特殊形面

非圆曲线、内凹轮廓、梯形螺纹由于其自身形状的特殊性,加工时有一定困难。将R参数编程与其他指令综合运用,较好地解决了这些加工难题,扩展了R参数编程的应用范围。     

关于螺纹编程加工教学的几点体会

根据螺纹编程加工中的实际情况,谈谈自己在教学中的一些体会.重点讲了螺纹加工的基本知识和分析螺纹加工的数控加工工艺的几点方法和体会     

关于螺纹编程加工教学的几点体会

根据螺纹编程加工中的实际情况,谈谈自己在教学中的一些体会。重点讲了螺纹加工的基本知识和分析螺纹加工的数控加工工艺的几点方法和体会     

浅谈如何在数控车床加工中提高螺纹精度

数控车床被广泛的应用于机械生产之中,提高了生产的效率和质量。螺丝的螺纹在使用数控机床生产时,对螺纹的精度保证是非常重要的。在生产的过程中,多种因素都可以使得螺纹的精度降低。本文主要分析了加工工艺、操作工艺以及其它设备对螺纹精度造成的影响,并提出了如何在数控机床加工中提高螺纹精度的措施。     

数控车床螺纹加工工艺分析

这里分析了轴类零件中螺纹加工工艺方案的制订，采用 BEI-JING-FANUC 0i 系统的数控车床运用不同指令进行螺纹加工的误差分析。     

浅析车削加工应注意的问题

车削加工是在车床上利用工件相对于刀具旋转对工件进行切削加工的方法.车削加工在机器制造行业中是使用得最为广泛的一种,车床的数量多、人员多、加工范围广,使用的工具、量具又很繁多,所以车削加工的安全技术问题和注意事项就显得特别重要.     

数控车床加工螺纹常见故障及解决方法

在数控车床上加工螺纹时,由于刀具、人员以及设备等方面的原因,加工过程中很容易发生故障,本文针对常见故障的产生原因以及影响,提出了相应的解决方法     

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

建设项目方案环境影响的模糊PROMETHEE排序

首先将PROMETHEE法引入建设项目方案环境影响评价,并用梯形模糊数的概念对其进行改进,综合考虑项目决策中方案的弱优先性、不可比性、模糊性等特点,使提出的方法更好地代表了决策的真实环境,对使用者兼具适应性强、简单和易于释义的特点.     

对一种螺纹环规中径检测装置的探讨

一、概述在机械产品生产中,对于螺纹量规的检测,特别是螺纹环规中径的检测就目前相关专业书籍中介绍的方法,在实际工作中,较为普遍地存着不尽人意之处。我设计了一套专用螺纹环规     

在普通车床上加工薄壁套的工艺分析

文章针对薄壁套这一类加工难度较大的工件,在介绍其加工的基本工艺、难点的基础上,提出工艺改进方法,选用合适的夹具、刀具及其参数,并通过检验得出改进后工艺及夹具合理可行,具有良好参考借鉴价值。     

一种新的梯形模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以梯形模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先利用COWA算子,引入期望值函数概念对梯形模糊数来排序,排序结果可以根据决策者的乐观程度进行调节,更加合理。然后基于期望值函数,把梯形模糊数互补判断矩阵转化期望值互补判断矩阵进行排序,并利用决策者的乐观程度对排序结果进行敏感性分析。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

对一种螺纹环规中径检测装置的探讨

一、概述 在机械产品生产中,对于螺纹量规的检测,特别是螺纹环规中径的检测就目前相关专业书籍中介绍的方法,在实际工作中,较为普遍地存着不尽人意之处.我设计了一套专用螺纹环规中径的测量装置,具有以下几个特点:(1)结构简单,制作方便;(2)体积小,重量轻,便于携带,可随时实施测量;(3)测量方便,效率高,避免了检测前后的复杂计算工作;(4)检测全面,螺纹环规各道螺纹的中径磨损情况(5)实现了相对较高的测量精度.     

模糊AHP决策方法

提出一种梯形模糊数比较大小的方法,据该方法进行层次单排序,得到一个模糊AHP决策方法的模型.     

"梯形面积"教学案例及反思

教学内容:梯形面积的计算(人教版六年制课本第九册74、75页) 教学法目标: 1、学生已经撑握了平行四边形面积公式,运用这个知识迁移,指导出梯形面积公式,并能正确适用公式计算梯形的面积.     

GM(1,1)模型背景值的优化

背景值是影响GM(1,1)模型精度的关键因素之一。当前背景值优化的改进模型均取得较好的效果,但优化后的背景值公式多数比较繁琐,并且部分优化模型不适用于高增长型序列。本文根据模型的指数性质以及积分特点,分析背景值的构造原理,利用黎曼积分的核心思想,提出以不规则梯形面积取代传统梯形面积构造法,对传统GM(1,1)模型背景值进行优化。通过实验验证了新模型具有白指数律重合性,不仅适用于低增长指数序列,亦适用于高增长指数序列,并且优化公式简单,具有较高的实用性与可靠性。     

模糊决策环境下基于COWA算子的绿色供应商选择方法

对于模糊决策环境下的绿色供应商选择问题。提出了一种方案的属性评价信息和属性权重均以模糊语言形式给出的多属性决策方法。首先,定义了模糊语言评估标度并给出了其相应的梯形模糊数表达形式。其次,利用连续区间数据OWA（COWA）算子,把梯形模糊数转化为精确实数,得到方案的排序向量,并且给出了方案排序的敏感性分析方法。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法

模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子（CI-TOPSIS）,以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明：该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。