简介：摘要：轧制磨削精度和表面质量主要与发动机精度、表面粗糙度和嗡嗡过程中的物理机械性能有关，而表面粗糙度是主要因素之一。在其磨过程中，基于模糊神经网络的表面粗糙度预测，在有限过程中识别表面粗糙度，保证了体磨的质量，提高了体磨的性能。本文将结合实际，浅谈基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测。

简介：摘 要：针对定型试飞阶段或新机初始部署阶段保障性评估过程中，有时会出现某些保障性参数收集不全、或难于短时间内收集的情况，本文应用粗糙集理论来对保障性进行分类评估。介绍了粗糙集理论的相关知识，建立了分类评估模型。为上述阶段的保障性评估提供了一种较实用的方法。

简介：摘要：粗糙集理论作为信息时代背景下的一项全新智能处理技术，主要针对不确定性和不完整性的数学工具进行处理，并在此基础上根据不完整、不精确等多项不完善信息实现有效分析，实现在关键信息下的有效保留。基于此背景下，由于神经网络当前在车载设备故障诊断中存在的复杂结构问题，当前通过实现粗糙集与神经理论结合的方式，也能够从根本上实现在BP神经网络上的优化，满足车载设备故障诊断的主体需求。对此，本文基于在粗糙级理论下的属性约简算法，根据实际的车载设备案例，分析粗糙集理论与神经网络结合的主要步骤，重点阐述粗糙集神经网络结合下的故障诊断性能比较。

简介：摘要

简介：摘要：石墨类外购件在入厂验收时，经常发现崩块、掉块、荧光检测残留物、粗糙度不合格等外观质量问题，且在一定程度上存在错判误判，导致检验工作非常被动，验收周期过长，影响了公司的生产进度。本文通过梳理石墨类外购件的入厂验收流程，找出了石墨类外购件外观质量问题的关键因素，并从产品防护、验收标准、检测方法等方面分别改进，彻底解决了长期存在的石墨类外购件外观质量问题，避免了错判误判，提高了检验效率，缩短了验收周期。

简介：摘 要:随着生产制造业的快速发展，人们对机械的功能及精密程度要求更高，决定机械精密程度的就是组成机械的各个零件，而零件的表面粗糙程度就决定了零件的使用性能了。零件在进行机械加工后，表面的粗糙程度不同，这就使零件的寿命大大降低了。本文主要研究分析了机械零件的表面粗糙程度对零件使用性能的影响，从而给出相对应的措施来提升零件使用性能，提高使用寿命。

简介：摘要：钛合金由于其优异的材料性能而广泛应用于航空航天及医学行业，然而，由于他们的导热率较低所以被定义为难切削材料，这导致它们的变形机理复杂被限制了生产精度。为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率，对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度进行预测模型建立是十分必要的。切削参数是影响TC4钛合金加工表面粗糙度的重要因素，本文采用响应面试验分析主轴转速、铣削深度、铣削宽度和每齿进给量等4个试验因素对表面粗糙度的影响规律，并通过响应曲面对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度建立预测模型。

简介：摘要：智能变电站是电力系统的重要组成部分。长期以来，变电站保护设备的报警信息一直存在不够准确，报警内容不确定的漏洞，这严重妨碍了故障诊断结果的正确性和准确率。为解决这一长期存在的问题，需要不断改进故障诊断方法。结合粗糙集约简算法提出的智能变电站保护设备仿生故障诊断方法是一套能有效提高变电站故障诊断计算速度的高效率计算方法，经实验验证，是一套行之有效的诊断方法。

简介：摘要：本文中所要分析的是群体性事件，它是社会矛盾产生纠纷所形成的特殊事件形式，它也是体现社会治理质量的关键点。对于群体性事件的衰变与治理转型分析是非常有必要的，它应该更多从“粗糙的摆平”到“精致的治理”展开分析，思考群体性事件中的复杂性倒逼、学习、技能提升以及认知分化逻辑。本文中简单分析了当前群体性事件的衰变发展趋势理论，思考它其中的治理转型逻辑。