一种汽车转向节高效加工方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119388064A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411722445.0

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种汽车转向节高效加工方法,包括步骤一:原材料检测,将原材料放入无损分选仪的测量范围内,无损分选仪的监测类目包括对原材料的表面硬化程度、裂纹以及含碳量进行分析和分选,筛选出合格原材料;步骤二:毛坯制造,采用步骤一中的合格原材料制造转向节本体的毛坯;步骤三:杆部加工,包括车床和夹持机构,通过车床对转向节本体毛坯的轮轴中心孔进行车削加工,在车削加工时,通过夹持机构对转向节本体的毛坯进行夹持;本方案在不影响汽车转向节性能的基础上,减少加工工序,将加工台集成于同一设备中,减少零部件在各个工位之间移动,减少加工人员的参与,从而起到提高加工效率和降低生产成本的效果。

    一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法

    公开(公告)号:CN118643294B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202410774967.9

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法,属于轴承剩余寿命预测技术领域,包括以下步骤:首先,提取振动信号的均方根值作为原始数据。为了增强退化信息的提取能力,采用灰狼优化算法优化的变分模态分解对原始数据进行分解,得到各子序列。接着,通过双向时间卷积网络提取隐藏信息,并将其输入到结合注意力机制(AM)的双向门控循环单元中进行预测。最终,通过对各分量预测值进行求和,得到整体预测结果。将所提算法与先进算法进行对比实验,验证了本文所提出预测模型的显著优势。能够提高预测精度和模型鲁棒性,为轴承剩余寿命预测领域提供了新的途径。

    一种考虑建筑工程设计问题的基于改进减法平均优化算法

    公开(公告)号:CN119378074A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411518944.8

    申请日:2024-10-29

    Abstract: 本发明提供一种考虑建筑工程设计问题的基于改进减法平均优化算法,涉及工程技术领域,以解决容易陷入局部最优陷阱,以及探索和开发的不平衡的问题。本发明的方法包括:通过Tene混沌映射生成初始种群的初值以及动态更新过程中的搜索路径、通过黄金正弦函数避免算法陷入局部最优来改进SABO算法;本发明通过CEC2005基准函数比较了本发明提出的算法和SABO、DBO、GWO、WOA算法;本发明对实际工程问题进行分析处理,建立数学模型,并验证了本发明所提出算法的适用性;通过实验验证和对比分析表明,该方法能够带来探索和开发的良好平衡,极大地提高了多目标优化问题解决方案的质量。

    一种汽车转向节高效装夹定位装置及使用方法

    公开(公告)号:CN119282943A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411679727.7

    申请日:2024-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种汽车转向节高效装夹定位装置及使用方法,包括转向节本体和定位装置,转向节本体上设有减震支架、转向臂、第一定位部、第二定位部和第三定位部,转向节本体与外部的定位装置相抵接;定位装置包括镜像对称设置的第一定位机构和第二定位机构,第一定位机构和第二定位机构均包括相同的第一卡头、第二卡头、第三卡头、第四卡头和第五卡头,第一定位部与左侧的第四卡头抵接,第二定位部与右侧的第四卡头抵接,第三定位部与右侧的第一卡头抵接,减震支架与右侧的第三卡头抵接,转向臂与左侧的第五卡头抵接;本装置的定位装置结构简单,便于组装,并且夹紧力度可通过设置的电机进行调节,从而提高定位夹紧效率。

    一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法

    公开(公告)号:CN118643294A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410774967.9

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法,属于轴承剩余寿命预测技术领域,包括以下步骤:首先,提取振动信号的均方根值作为原始数据。为了增强退化信息的提取能力,采用灰狼优化算法(GWO)优化的变分模态分解(VMD)对原始数据进行分解,得到各子序列。接着,通过BiTCN提取隐藏信息,并将其输入到结合注意力机制(AM)的BiGRU中进行预测。最终,通过对各分量预测值进行求和,得到整体预测结果。将所提算法与先进算法进行对比实验,验证了本文所提出预测模型的显著优势。能够提高预测精度和模型鲁棒性,为轴承剩余寿命预测领域提供了新的途径。

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