【摘 要】
：
砂箱的强度不够,机械加工时的精度达不到要求,如砂筋不合格,砂箱在使用过程中发生翘曲变形,都会在合型或搬运过程中造成错型。尤其是模板定位销在长期使用中的过量磨损更是造成铸件错型的直接因素。合型时合箱定位销严重磨损或弯曲变形;使用楔形箱卡夹紧砂型时,若一边比另一边先夹紧会产生很大的错箱力;拔掉合箱销后再夹紧砂型,这些都是容易造成错型的因素。在组装砂芯时,砂芯磨削量过大,砂芯粘结膏涂抹过多,砂芯粘结不牢
论文部分内容阅读
砂箱的强度不够,机械加工时的精度达不到要求,如砂筋不合格,砂箱在使用过程中发生翘曲变形,都会在合型或搬运过程中造成错型。尤其是模板定位销在长期使用中的过量磨损更是造成铸件错型的直接因素。合型时合箱定位销严重磨损或弯曲变形;使用楔形箱卡夹紧砂型时,若一边比另一边先夹紧会产生很大的错箱力;拔掉合箱销后再夹紧砂型,这些都是容易造成错型的因素。在组装砂芯时,砂芯磨削量过大,砂芯粘结膏涂抹过多,砂芯粘结不牢,组芯、磨芯用的样板磨损都会造成砂芯组装错位,芯砂湿强度太低或烘芯板与砂芯配合不良就会造成湿芯变形,这些问题最终都会造成铸件的错型;如果型砂的强度太低或成型性太差就会降低砂型的强度,这就容易在搬运或翻转砂型时造成错型。如果能够铸建合适的砂筋就会有效的解决以上的一些影响。
其他文献
＜正＞新高考试卷中的现代文阅读Ⅰ又被称为“信息类文本阅读”，主要包括论述性文本和实用性文本。在新高考卷中，信息类文本阅读的总分为19分（新高考Ⅰ卷）或17分（新高考Ⅱ卷）。其中，选择题有3道，每道题3分。因此，保证信息类文本阅读选择题的得分率十分重要。然而，学生做信息类文本阅读选择题时成绩却很不理想。究其原因，笔者认为，学生只是掌握了信息类文本阅读选择题的“一类”陷阱（无中生有、因果混乱等），还没
随着互联网生态系统的快速发展以及用户需求的多样化,发布到互联网上的Web服务不断增加,呈现出爆炸式增长趋势。面对大量Web服务的出现,特别是多个功能相同或者相似的候选服务时,如何快速选择出最符合用户需求的服务成为Web服务推荐领域亟待解决的问题。现有的推荐方法虽然推荐精确度不断提高,但是推荐过程中没有充分挖掘用户信息和Web API（Application Programming Interfac
全基因组关联研究中单核苷酸多态性集（single-nucleotide polymorphism set,SNP-set）分析方法在识别致病SNPs时有较高的功效。通过对DNA序列中所有SNP位点进行基因分型,能够发现与遗传疾病有关的致病机制,然而人体中SNPs数据量大、分布广,鉴定所有SNPs需要耗费的成本过高。研究表明,SNPs位点之间具有一定的关联性,一些相邻或同一基因上SNPs的信息可以用
近几年,随着物联网的兴起以及移动应用程序的普及,无线局域网络在社会发展中扮演着必不可少的角色。越来越多的网络数据信息需要通过无线网络连接设备进行传输,同时随着传输数据量级的增长,无线带宽资源面临着巨大的挑战。如何提升无线局域网的使用效率和网络传输性能,一直是当今社会研究的焦点。在当前商用无线局域网环境下,IEEE 802.11ac协议拥有举足轻重的地位。该协议引入多输入多输出、信道绑定等种机制,提
数字岩心和孔隙网络模型是研究多孔介质特性的有效手段,其中数字岩心孔隙特征的提取结果至关重要,将直接影响数字岩心和孔隙网络模型的有效性。虽然数字岩心技术已经得到了广泛的研究和应用,但是依然存在背景像素干扰、孤立孔隙较多和孔隙网络模型不准问题。为解决上述问题,本文结合岩心图像的纹理特征和简单线性迭代聚类（SLIC）算法提取岩心目标,去除背景像素的干扰;提出了基于空间标记的岩心孔隙并行分割方法,去除孤立
文本情感分类在舆情管理、商业决策、以及社会事件预测等工作中具有举足轻重的作用。近年来,利用深度学习方法进行文本情感分类逐渐成为研究的主流。但是,目前国内外的研究方法大多是针对英文文本,由于中文文本分词复杂度高,测评资源较少且规范性差,现有的中文文本情感分类模型存在信息丢失、对空间信息不敏感的问题,需要提出新的解决方案。本论文在深入研究了现有的深度学习文本情感分类的基础上,设计实现了针对中文文本的基
由火灾造成人民生命安全和财产的问题变的越来越严重。为了解决在传统火灾检测算法中存在较高误报率的问题,本文提出了一种基于火焰多特征融合火灾识别的创新方法。首先,运动检测能够有效地验证图像中是否存在运动像素,利用该算法在移除无用图像的同时还能够区分图像的前景以及背景信息。颜色检测能够有效地检测图像是否存在火色范围内的物体,从而确定候选火焰图像。本文将基于改进的帧间差分法和象限合并算法相结合作为运动检测
探讨高考语文信息类阅读测试的目标要求，梳理已有的高考题和本市监测题，归纳出阅读的难点主要有推论类、整合类、运用类、评价类等，并以例题简要说明难点所在，最后从思维的角度提出突破信息类阅读难点的教学对策：加强整体思维和复合思维训练；加强关联思维和比较思维训练。
随着物联网的快速发展,各行各业产生了海量的时间序列数据。如何保障设备正常高效运转,预测设备运行状态从而降低因设备维修和更换所造成的损失是研究者关注的重点。然而在预测过程中面临着故障数据稀少即样本不平稳问题,以及传统方法难以综合考虑监测数据的特征之间的关系问题。为了解决这两个问题,本课题提出了基于图神经网络的系统运行状态预测方法。该方法主要包含三个部分:首先基于蒙特卡罗树搜索来设计设备异常状态数据生
近年来随着图像传感器技术的进步,多源数据融合技术得到了飞速发展,利用多源融合技术将在同一场景下的可见光图像和红外图像融合成一幅图像,即可见光与红外融合图像,该融合图像具有受环境因素影响小且适于人眼观察的特点,在当今军事、医疗、图像识别等领域得到广泛应用。人们可以快速地从一副清晰度高、质量好的图像获取需要的信息,但是不同的融合算法会产生不同质量的融合图像,影响人眼对融合图像的观察,所以利用计算机技术