航天典型零件夹具系统刚度建模与数据可视化应用
这是一篇关于航天典型零件,刚度建模,虚拟材料法,多元回归分析,遗传算法的论文, 主要内容为航天夹具系统包括零件、结合部、支撑件三部分。其中典型零件加工具有单批量、少批次的特点,需要根据零件参数设计特定的夹紧方式,包括吊装、侧向夹紧、压板压紧等。零件在加工前,需通过实验测定夹具系统的最弱刚度,防止零件在加工过程中因切削力过大导致加工精度降低或损坏,造成经济损失。针对夹具系统在前期刚度测量实验上耗费资源过大的问题,本文以“U”形零件夹具系统为研究对象,通过仿真与实验研究了零件与结合部对系统刚度的影响,对仿真数据进行了多元回归分析,建立了夹具系统的刚度计算模型,同时对模型中的装配参数进行了优化设计。实现了数据的可视化应用。具体研究内容与结论如下:首先,对“U”形零件进行刚度建模,利用ANSYS的拓扑优化方法减轻了其40%的材料重量,在保证零件刚度不超出允许范围的基础上,清理了与刚度相关性较弱的拓扑结构。在此基础上,对“U”形零件进一步优化,最终将“U”形零件简化为“L”形零件。结果表明:当零件受到X、Y、Z方向的切向切削力时,简化前后的零件刚度相对误差在14%以内,满足工程需求。其次,以7075铝合金和45号结构钢为接触材料,作为结合部刚度建模的研究对象,利用虚拟材料法模拟了不同螺栓预紧力下结合部的动态性能,针对虚拟材料法计算过程繁琐的问题,提出了虚拟材料法简化模型。结果表明:简化后的虚拟材料法仿真与实验所测系统前3阶振型一致,且固有频率误差在5%以内,计算速度为虚拟材料法的2950倍,在保证计算准确性的同时极大提升了计算效率。最后,利用Solid Works与ANSYS软件对夹具系统进行了交互式批量仿真,通过Stata软件对仿真数据进行了回归分析,建立了夹具系统的刚度求解模型。在此基础上,运用遗传算法对夹具的装配参数进行了优化。利用Vue与Spring Boot框架实现了模型的数据可视化应用。结果表明:刚度模型计算值与真实刚度值相对误差在25%以内,满足工程需求,优化后夹具系统的最小刚度提高了44%,为零件的装配提供了理论参考。搭建的刚度求解平台实现了刚度计算、存储、查询功能。
航天典型零件夹具系统刚度建模与数据可视化应用
这是一篇关于航天典型零件,刚度建模,虚拟材料法,多元回归分析,遗传算法的论文, 主要内容为航天夹具系统包括零件、结合部、支撑件三部分。其中典型零件加工具有单批量、少批次的特点,需要根据零件参数设计特定的夹紧方式,包括吊装、侧向夹紧、压板压紧等。零件在加工前,需通过实验测定夹具系统的最弱刚度,防止零件在加工过程中因切削力过大导致加工精度降低或损坏,造成经济损失。针对夹具系统在前期刚度测量实验上耗费资源过大的问题,本文以“U”形零件夹具系统为研究对象,通过仿真与实验研究了零件与结合部对系统刚度的影响,对仿真数据进行了多元回归分析,建立了夹具系统的刚度计算模型,同时对模型中的装配参数进行了优化设计。实现了数据的可视化应用。具体研究内容与结论如下:首先,对“U”形零件进行刚度建模,利用ANSYS的拓扑优化方法减轻了其40%的材料重量,在保证零件刚度不超出允许范围的基础上,清理了与刚度相关性较弱的拓扑结构。在此基础上,对“U”形零件进一步优化,最终将“U”形零件简化为“L”形零件。结果表明:当零件受到X、Y、Z方向的切向切削力时,简化前后的零件刚度相对误差在14%以内,满足工程需求。其次,以7075铝合金和45号结构钢为接触材料,作为结合部刚度建模的研究对象,利用虚拟材料法模拟了不同螺栓预紧力下结合部的动态性能,针对虚拟材料法计算过程繁琐的问题,提出了虚拟材料法简化模型。结果表明:简化后的虚拟材料法仿真与实验所测系统前3阶振型一致,且固有频率误差在5%以内,计算速度为虚拟材料法的2950倍,在保证计算准确性的同时极大提升了计算效率。最后,利用Solid Works与ANSYS软件对夹具系统进行了交互式批量仿真,通过Stata软件对仿真数据进行了回归分析,建立了夹具系统的刚度求解模型。在此基础上,运用遗传算法对夹具的装配参数进行了优化。利用Vue与Spring Boot框架实现了模型的数据可视化应用。结果表明:刚度模型计算值与真实刚度值相对误差在25%以内,满足工程需求,优化后夹具系统的最小刚度提高了44%,为零件的装配提供了理论参考。搭建的刚度求解平台实现了刚度计算、存储、查询功能。
基于爬虫与数据挖掘的电商页面信息分析
这是一篇关于电商,爬虫,数据挖掘,文本聚类,多元回归分析,K-Means算法的论文, 主要内容为随着互联网产业的迅猛发展,计算机相关技术的跳跃式演变以及行业规模的不断扩大创新.电子商务从最初的不被信任到现在动动手指就可购物,电商平台对老百姓生活产生的影响不言而喻.2017年“双十一”这天,淘宝网单日平台交易额突破了1682亿人民币,人民的日常生活早已离不开电子商务平台.在电商平台的网络交易中,消费者可以通过浏览商品网页获取商品的各类信息,以此决定是否购买,而这些信息又可以为市场和营销带来更好的转变机会.因此,本文将结合爬虫技术与相应的数据挖掘方法对电商的网页信息进行采集与探究性分析,期望构建一套从数据提取到数据挖掘的系统性研究方法,帮助店家及消费者更好的探究需求,并为丰富电子商务市场营销策划提供参考.从消费人群来看,80、90后年龄段的消费者占比近八成多,是电子商务消费的核心主导力量,而该阶段的消费者都要经历面试及就业,因此选用西装为研究对象很具有代表性.本文通过搭建web自动化爬虫框架获取了淘宝网西装商品全部共8000多家网店的网页信息,并通过对数据信息检查选择出最适合该类数据的数据挖掘方法.最终决定使用描述性分析与回归分析、文本聚类分析相结合的研究方法,探索其潜在的数据价值,从而为飞速发展的电商产业提供系统优质的数据挖掘技术支持.本文主要工作分为六个部分:第一部分:绪论,主要阐述研究的背景、综述、研究的内容与结构安排.第二部分:数据提取与存储的方法介绍,简单阐述了需要使用的工具及其优缺点,为数据爬取奠定基础.第三部分:网页信息的处理方法,分别讲述了有关商品销售量的多元回归分析模型及对网页信息采用的“无监督学习”文本聚类方法.第四部分:K-Means算法的展开,从数据预处理、向量空间模型(VSM)、IDFTF-算法、与引用惯性权重的K-Means评价等详细记录了算法的实现流程.第五部分:实证部分,从环境配置、数据获取与存储、描述性分析、回归分析、文本聚类各环节构建一套系统的数据探究方法,最大化探索数据价值以达到研究目的.第六部分:总结与展望.为电商网页信息的数据挖掘及市场发展提供参考性建议支持.
基于爬虫与数据挖掘的电商页面信息分析
这是一篇关于电商,爬虫,数据挖掘,文本聚类,多元回归分析,K-Means算法的论文, 主要内容为随着互联网产业的迅猛发展,计算机相关技术的跳跃式演变以及行业规模的不断扩大创新.电子商务从最初的不被信任到现在动动手指就可购物,电商平台对老百姓生活产生的影响不言而喻.2017年“双十一”这天,淘宝网单日平台交易额突破了1682亿人民币,人民的日常生活早已离不开电子商务平台.在电商平台的网络交易中,消费者可以通过浏览商品网页获取商品的各类信息,以此决定是否购买,而这些信息又可以为市场和营销带来更好的转变机会.因此,本文将结合爬虫技术与相应的数据挖掘方法对电商的网页信息进行采集与探究性分析,期望构建一套从数据提取到数据挖掘的系统性研究方法,帮助店家及消费者更好的探究需求,并为丰富电子商务市场营销策划提供参考.从消费人群来看,80、90后年龄段的消费者占比近八成多,是电子商务消费的核心主导力量,而该阶段的消费者都要经历面试及就业,因此选用西装为研究对象很具有代表性.本文通过搭建web自动化爬虫框架获取了淘宝网西装商品全部共8000多家网店的网页信息,并通过对数据信息检查选择出最适合该类数据的数据挖掘方法.最终决定使用描述性分析与回归分析、文本聚类分析相结合的研究方法,探索其潜在的数据价值,从而为飞速发展的电商产业提供系统优质的数据挖掘技术支持.本文主要工作分为六个部分:第一部分:绪论,主要阐述研究的背景、综述、研究的内容与结构安排.第二部分:数据提取与存储的方法介绍,简单阐述了需要使用的工具及其优缺点,为数据爬取奠定基础.第三部分:网页信息的处理方法,分别讲述了有关商品销售量的多元回归分析模型及对网页信息采用的“无监督学习”文本聚类方法.第四部分:K-Means算法的展开,从数据预处理、向量空间模型(VSM)、IDFTF-算法、与引用惯性权重的K-Means评价等详细记录了算法的实现流程.第五部分:实证部分,从环境配置、数据获取与存储、描述性分析、回归分析、文本聚类各环节构建一套系统的数据探究方法,最大化探索数据价值以达到研究目的.第六部分:总结与展望.为电商网页信息的数据挖掘及市场发展提供参考性建议支持.
JH酒业集团进口葡萄酒定价策略研究
这是一篇关于进口葡萄酒,价格影响因素,多元回归分析,JH集团定价的论文, 主要内容为随着经济发展和社会进步,中国的葡萄酒市场逐渐扩增。了解与进口葡萄酒价格相关的影响因素,把握进口葡萄酒市场的价格变动,能帮助新进入葡萄酒市场的企业找准市场定位。首先本文通过网络爬虫技术,采集国内一个大型专业葡萄酒电商平台的产品原产国、专业评分、产品年份、零售价格以及包装容量等相关信息获取初始数据,通过对文献的分析总结以原产国、专业评分和年份作为本文的葡萄酒溢价率的影响因素,并且对其进行描述性分析,并通过显著性检验对影响因素进行确认,得出解释变量对被解释变量具有显著性差异。通过多元回归分析可以得出各影响因素对葡萄酒溢价率的影响效果,并且可得出多个自变量的最优组合来预测和估计葡萄酒溢价率,从而估计出JH酒业集团进口葡萄酒的价格。通过多元回归分析中解释变量的系数反映电商葡萄酒的溢价率变动,结果显示原产国确实对溢价率产生影响,原产国来自法国对溢价率起到正向的影响,零售价格对溢价率表现出正向的影响,专业评分对溢价率总体上起到负面影响,产品年份对溢价率造成负向影响。最后,根据对葡萄酒溢价率及影响因素的分析结果,使用优化的回归模型对JH产品价格进行估计,为JH酒业集团的葡萄酒定价提供参考和建议,并且JH酒业集团可依据产品价位区间精准定位产品市场并向目标用户进行营销。本文的创新之处在于,国内外学者对葡萄酒价格影响因素的研究是以绝对价格为研究对象,而本文以溢价率为研究对象。并从新的方面入手,研究原产国、专业评分和年份对葡萄酒价格的影响,补充了进口葡萄酒价格影响因素的理论研究。
基于爬虫与数据挖掘的电商页面信息分析
这是一篇关于电商,爬虫,数据挖掘,文本聚类,多元回归分析,K-Means算法的论文, 主要内容为随着互联网产业的迅猛发展,计算机相关技术的跳跃式演变以及行业规模的不断扩大创新.电子商务从最初的不被信任到现在动动手指就可购物,电商平台对老百姓生活产生的影响不言而喻.2017年“双十一”这天,淘宝网单日平台交易额突破了1682亿人民币,人民的日常生活早已离不开电子商务平台.在电商平台的网络交易中,消费者可以通过浏览商品网页获取商品的各类信息,以此决定是否购买,而这些信息又可以为市场和营销带来更好的转变机会.因此,本文将结合爬虫技术与相应的数据挖掘方法对电商的网页信息进行采集与探究性分析,期望构建一套从数据提取到数据挖掘的系统性研究方法,帮助店家及消费者更好的探究需求,并为丰富电子商务市场营销策划提供参考.从消费人群来看,80、90后年龄段的消费者占比近八成多,是电子商务消费的核心主导力量,而该阶段的消费者都要经历面试及就业,因此选用西装为研究对象很具有代表性.本文通过搭建web自动化爬虫框架获取了淘宝网西装商品全部共8000多家网店的网页信息,并通过对数据信息检查选择出最适合该类数据的数据挖掘方法.最终决定使用描述性分析与回归分析、文本聚类分析相结合的研究方法,探索其潜在的数据价值,从而为飞速发展的电商产业提供系统优质的数据挖掘技术支持.本文主要工作分为六个部分:第一部分:绪论,主要阐述研究的背景、综述、研究的内容与结构安排.第二部分:数据提取与存储的方法介绍,简单阐述了需要使用的工具及其优缺点,为数据爬取奠定基础.第三部分:网页信息的处理方法,分别讲述了有关商品销售量的多元回归分析模型及对网页信息采用的“无监督学习”文本聚类方法.第四部分:K-Means算法的展开,从数据预处理、向量空间模型(VSM)、IDFTF-算法、与引用惯性权重的K-Means评价等详细记录了算法的实现流程.第五部分:实证部分,从环境配置、数据获取与存储、描述性分析、回归分析、文本聚类各环节构建一套系统的数据探究方法,最大化探索数据价值以达到研究目的.第六部分:总结与展望.为电商网页信息的数据挖掘及市场发展提供参考性建议支持.
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设海岸 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52660.html
