简介：具有五轴联动功能的高档数控机床的设计和制造能力代表了现代装备制造业的技术水平，自主开发的五轴联动数控系统需要突破一系列的关键技术。在比较了2种不同的五轴参数插补方式的基础上，提出一种适合五轴联动加工的双非均匀有理B样条（NURBS）曲线数据格式，然后详细给出了保持恒定进给速度的插补算法和实现过程。

简介：劳动供给曲线是一条在某个工资率之上向后弯曲的曲线,在关键点（C点）以上,提高工资会减少提供的劳动数量。当收入效应大于替代效应,即收入较高时,员工感到有能力享用更多的闲暇,即使每一增加的闲暇小时具有较多的用牺牲掉的工资来计算的代价。由此得出企业人力资源激励不能只用金钱,同时指出了SA8000标准对当代企业的要求,并提出了企业内部无薪激励的建议以及企业在无薪激励中应该注意的其他一些问题。

简介：针对机器人轨迹笛卡尔空间规划中需要精确规划出机器人路径曲线,且在需要精确跟踪轨迹场合却有很多曲线往往达不到精度要求的问题,利用改进性遗传算法,分段跟踪Bezier曲线的各部分,使机器人运行平稳,路径圆滑平顺。仿真实验表明,改进后算法收敛效果明显。

简介：利用有限元分析了材料在压痕过程中各变量，并计算了硬度HRC值，与在硬度试验中所测HRC值吻合，证实了有限元分析的正确性；在此基础上，分析了试件具有残余应力时的压入响应问题，研究了残余应力对圆锥压入响应的影响，探讨了压痕法测试残余应力所存在的问题。研究结果表明：残余拉、压应力以不同程度影响压入响应，压应力使圆锥压头处出现隆起量，而拉应力使其出现下沉量，该表现用于直观法预测残余应力；拉应力使压痕处塑性区域增加，压应力使塑性区域减少，在压痕法测量残余应力时，由于塑性区域事先的未知性而影响应变测试位置的确定，从而影响测量残余应力的准确性。

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。