1、截断设计的模块并可在机构运动时对重力摩擦力力矩弹簧等有关力的元素及元件进行动力学分析。进入机构模块在应用程序主菜单中选取机构选项，进入机构仿真界面，如图图仿真界面机构模块的界面中，在给各个仿真元件添加伺服电机之前，为了在模拟仿真时使各个仿真元件能够精确到达指定的位置，我们可以打开拖动窗口，使用点拖动命令，并且打开快照选项下的约束对话框，如下图所示图拖动窗口在上图所示的界面中，约束对话框中提供了以下几种约束方式，我们可以根据需要选择。约束装配第二个零件由于定位元件与夹具体的位置是固定装配关系，所以应选取约束条件装配，如图所示选取用户定义中的对齐约束，对齐参照分别选取定位元件和夹具体的中心轴线，状态显示为部分约束，说明定位元件在夹具体中的位置不固定，需要继续添加约束。打开放置对话框，单击新建约束在约束类型中仍然选取对齐约束，约束参照分别选取两零件中的螺孔中心线，如下图所示图对齐约束装配状态为部分约束，继续添加约束。单击新建约。

2、滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，若是，求出最优解若否，返回至步骤。终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。最终，经过遗传算法优化，得到最优值。图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势，参与风电功率预测系统的开发建设工作，不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果，。

3、习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。以单输出网络为例，采用梯度下降算法。定义目标函数为式中，为训练样本数，为输入第个样本时的误差信号。定义为，式中输出函数忽略了阈值。为使目标函数最小化，各参数修正量应与其负梯度成正比，经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围,内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练。然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵，用式作为评价网络性能的。

4、指标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。文中由于将预测的数据均标准化至,区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由,并以步长为进行变化。采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找，从而得到最优的数据中心及扩展系数。例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。下面以遗传算法为例介绍。遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。用遗传算法优化平。

5、合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。计算各样本点与聚类中心点的距离。相似匹配。将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。更新各类的聚类中心。对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。令,转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。，则扩展系数取，为重叠系数。混合学。

6、束，在约束类型中选取匹配约束，分别选取两零件的个端面作为约束参照。装配效果如下图图完成约束装配状态显示为完全约束，说明定位元件在夹具体中的位置已经确定，不必添加约束即可。单击确认。由于添加约束的步骤基本致，故在以后的装配过程不再赘述，只说明约束类型和约束参照。装配连接螺钉，用以连接定位元件和夹具体。装配约束类型为对齐和匹配，其中对齐参照为螺钉中心轴线和螺孔中心轴线，匹配参照分别为定位元件和螺钉帽相互接触的面。装配效果如下图所示图装配螺钉将装配的螺钉进行轴阵列，其效果图如下图阵列螺钉装配被加工零件，因为零件在夹具中的位置不是固定的，可进行装拆，所以要用连接条件进行装配，以便后期的机构仿真。被加工的零件与夹具的连接条件选用滑动杆连接，装配效果如下图所示图装配工件装配压紧垫块，压紧垫块在夹具体中是可装拆的，所以采用连接条件进行装配，仍采用滑动杆连接条件。装配压紧垫块并将其轴阵列。图装配垫块装配夹紧元件即夹紧螺栓，夹紧螺栓是可装。

7、提高风电场与电力系统协调运行的能力。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测。其中超短期预测是提前几个小时或几十分钟预测。本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据进。

8、平滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，若是，求出最优解若否，返回至步骤。终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。最终，经过遗传算法优化，得到最优值。图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势，参与风电功率预测系统的开发建设工作，不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果。

9、行，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定。

10、起指标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。文中由于将预测的数据均标准化至,区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由,并以步长为进行变化。采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找，从而得到最优的数据中心及扩展系数。例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。下面以遗传算法为例介绍。遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。用遗传算法优化。

11、，提高风电场与电力系统协调运行的能力。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测。其中超短期预测是提前几个小时或几十分钟预测。本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时预测并检验预测结果。数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。数据标准化在保证数据信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。转化矩阵形式对时间序列数据。

12、拆的，采用圆柱连接，装配螺栓并将其阵列。图阵列压紧螺栓由于装配过程基本致，所以工序五和工序六的装配过程就不再赘述，这里仅给出工序五和工序六的装配效果图。左图工序五的夹具左图工序六中的夹具注意工序五和工序六钻出来的两个孔是有位置要求的，必须保证两孔的中心距为，上下偏差分别为正负。通过对比这两幅图片可以帮助我们理解两孔的中心距是如何得到保证的，从而更进步理解夹具在机加工中对于保证零件加工精的重要性。夹具的仿真运动进行回放，可以通过调节相关按钮进顺序播放或者倒放，以及调节播放速度的快慢等。对动画进行录像剪辑在动画窗口中单击捕获按钮，系统会弹出如下窗口图捕获窗口在捕获窗口中可以设置相关参数，单击浏览可以更改录像名称集保存地址。单击确定即可开始录像。结束语本文在夹具的实体建模过程中实现了完全的参数化设计，这为夹具的尺寸的修改和后续开发带来了极大的便利。是基于单数据库的大型设计软件，参数与参数之间的关系构成了设计的灵魂，对的高级设计。

参考资料：

[1]【终稿】毕业设计_全液压升降机本科毕业设计【有CAD图纸的哟】（第2354660页，发表于2022-06-25）

[2]【终稿】毕业设计_龙门式起重机总体设计及金属结构设计【有CAD图纸的哟】（第2354658页，发表于2022-06-25）

[3]【终稿】毕业设计_改装道路清扫车设计【有CAD图纸的哟】（第2354657页，发表于2022-06-25）

[4]【终稿】毕业设计_挖掘机工作装置液压系统设计【有CAD图纸的哟】（第2354656页，发表于2022-06-25）

[5]【终稿】毕业设计_悬臂式半煤岩掘进机总体及截割部设计【有CAD图纸的哟】（第2354655页，发表于2022-06-25）

[6]【终稿】毕业设计_小型牧草收割机结构设计【有CAD图纸的哟】（第2354654页，发表于2022-06-25）

[7]【终稿】毕业设计_DWY25多功能全液压挖掘机设计【有CAD图纸的哟】（第2354653页，发表于2022-06-25）

[8]【终稿】毕业设计_全喂入式轴流式多功能脱粒机的传动部件设计【有CAD图纸的哟】（第2354652页，发表于2022-06-25）

[9]【终稿】毕业设计_免耕播种机设计【有CAD图纸的哟】（第2354651页，发表于2022-06-25）

[10]【终稿】毕业设计_光驱外壳注塑模设计【有CAD图纸的哟】（第2354650页，发表于2022-06-25）

[11]【终稿】毕业设计_光环投影测量机设计【有CAD图纸的哟】（第2354648页，发表于2022-06-25）

[12]【终稿】毕业设计_光敏树脂液相固化成型机床设计【有CAD图纸的哟】（第2354647页，发表于2022-06-25）

[13]【终稿】毕业设计_光敏树脂固化成型机起升机构设计【有CAD图纸的哟】（第2354646页，发表于2022-06-25）

[14]【终稿】毕业设计_充电器注塑模具设计【有CAD图纸的哟】（第2354644页，发表于2022-06-25）

[15]【终稿】毕业设计_充电器外壳注射模具设计【有CAD图纸的哟】（第2354643页，发表于2022-06-25）

[16]【终稿】毕业设计_充电器外壳注射模具毕业设计【有CAD图纸的哟】（第2354642页，发表于2022-06-25）

[17]【终稿】毕业设计_儿童喝水杯注塑模设计【有CAD图纸的哟】（第2354641页，发表于2022-06-25）

[18]【终稿】毕业设计_儿童喝水杯杯盖注塑模毕业设计【有CAD图纸的哟】（第2354640页，发表于2022-06-25）

[19]【终稿】毕业设计_儿童吸水杯注塑模设计【有CAD图纸的哟】（第2354639页，发表于2022-06-25）

[20]【终稿】毕业设计_储罐底板漏磁检测器的结构设计【有CAD图纸的哟】（第2354637页，发表于2022-06-25）

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