沈羽
- 作品数：31 被引量：38H指数：5
- 供职机构：河南质量工程职业学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学金属学及工艺更多>>
- 基于Pro/E的圆柱直齿轮三维建模与范成模拟
- 2012年
- 本文在Pro/e建模平台下,利用参数化建模原理进行了齿轮建模。介绍了圆柱直齿轮的设计原理,为工程实际中的传动系设计提供了参考。应用matlab进行了齿轮范成加工的动态模拟,可以清楚的看到圆柱直齿轮的加工过程。
- 沈羽李姗姗
- 关键词：圆柱直齿轮参数化建模PRO/E
- 高等职业院校计算机教学中的创新教育研究被引量：1
- 2012年
- 随着计算机学科的快速发展,社会对人们的计算机操作水平的要求也越来越高,计算机操作能力已经成为衡量一个复合型高素质人才的重要标准。因此,高等职业院校直接面向社会,为社会培养和输送人才,更应重计算机学科的教学活动。笔者认为,在计算机教学活动中应贯彻落实创新教育的思想。
- 李姗姗沈羽
- 关键词：计算机教学计算机操作计算机课程计算机人才计算机教育教育研究
- 新型手压式核桃去壳装置的设计与改进被引量：1
- 2018年
- 为了解决现有核桃去壳装置中存在的结构不合理,去壳效果不佳,结构过于复杂,去壳后外壳碎屑散落,造成二次垃圾,体积庞大,造价昂贵,无法方便携带等技术问题,本设计提供一种种新型手压式核桃去壳装置,来实现结构合理,设计巧妙,快速去除核桃壳,达到方便携带,及时收集核桃外壳碎屑,省时省力的目的。
- 沈羽李亮
- 基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法应用
- 2022年
- 本文针对热误差建模技术展开分析,讨论了基于 LSTM 循环神经网络数控机床热误差预测建模要点,内容包括数控机床温度场整理、LSTM 循环神经网络、建模数据分析整理、拟定热误差补偿策略等,最后通过建立实验来对数控机床热误差预测性能进行整理,其目的在于提高热误差预测结果的合理性,为系统运行参数动态管控提供参考。
- 吕陶梅沈羽
- 关键词：数控机床
- 仿真教学与实践操作相结合的数控加工教学模式探讨被引量：3
- 2019年
- 分析了目前数控加工人才培养教学模式现状,提出了数控仿真教学与机床实战操作相结合的教学模式,从教学模式的必要性和具体实现进行了阐述,充分说明了仿真教学与项目实战相结合在数控加工人才培养上的优势,为同类高职院校相关专业的建设给予借鉴。
- 沈羽王西建
- 关键词：数控加工仿真教学教学模式
- 一种单片机加工用打标装置
- 本实用新型公开了一种单片机加工用打标装置，包括皮带输送机，所述皮带输送机上设有传送带，所述皮带输送机上设有支撑架，所述支撑架的顶面上设有调节气缸，所述调节气缸的下方安装有限位组件，所述支撑架的内顶壁上设有打标器；所述限位...
- 李姗姗沈羽
- 文献传递
- 高等职业教育课堂革命的探索与实践研究——以《数控编程与智能化加工》课程为例
- 2024年
- 探讨了我国高等职业教育在目前新一轮发展和改革的背景下,高职教育课堂革命开展的途径与方法,以《数控编程与智能化加工》课程正在开展的课堂革命典型案例建设为例,说明就目前高职课堂教学实践改进的普遍趋势而言,以课程教学模块的体系化设计和课堂教学设计的系统性革新来引领日常课堂教学活动开展,推行富有建设性和实质性的“课堂革命”,是高等职业教育课堂革命探索与实践的十分重要的突破口和着力点。
- 沈羽
- 关键词：高职教育课堂革命
- 一种技术电学实验操作台
- 本实用新型涉及实验操作台技术领域，且公开了一种技术电学实验操作台，包括实验操作台架，所述实验操作台架的顶端开设有接线槽，所述接线槽的槽内底壁固定连接有电路板，所述接线槽的槽内底壁固定连接有数量为四个的连接柱，所述连接柱的...
- 李亮李姗姗伍宝华徐挺柴晓宇张雯雯沈羽齐夏斐
- 微米和中间尺度机械制造
- 2018年
- 随着经济的不断发展,人们生活的空间越来越拥挤.越来越多的人开始关注微型用品,希望能够在满足自己需要的同时,还能够减少空间的占用.想要实现这一目标,就必须在微米和中间尺度机械制造方面有所突破.因为这种技术就是对零件的尺度有所限制,其尺寸的大小控制在0.01毫米到10毫米之间.本文分析了微米和中间尺度制造的实现,并介绍了微米和中间尺度机械制造发展的方向.
- 沈羽
- 关键词：微米机械制造
- 基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略
- 2024年
- 针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比。研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)。该方法具有显著的应用潜力。
- 沈羽赵旭
- 关键词：齿轮箱故障诊断极限学习机
