机械零件参数优化与云设计平台关键技术研究  被引量:1

Key Technology Research on Mechanical Part Parameter Optimization and Cloud Design Platform

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作  者:杨光[1] YANG Guang(Xinxiang Vocational and Technical College,Xinxiang 453000,China)

机构地区:[1]新乡职业技术学院,河南新乡453000

出  处:《农机使用与维修》2023年第3期53-55,共3页Agricultural Machinery Using & Maintenance

摘  要:数量庞大的机械零件技术参数数据可以作为云设计平台的数据的支撑,为CBR技术提供可靠的数据基础,保证CBR技术运用的可行性与高效性。基于国内外研究现状,系统论述了机械零件云设计平台的关键技术与整体设计方案,并系统介绍了云设计平台的使用方法与基本操作,可以极大地提升机械零件的设计周期与参数优化,节约设计成本,提升企业的市场竞争力。A large number of technical parameter data of mechanical parts can be used as the data support of the cloud design platform,providing a reliable data base for CBR technology,and ensuring the feasibility and efficiency of the application of CBR technology.Based on the research status at home and abroad,this paper systematically discusses the key technologies and overall design scheme of the cloud design platform for mechanical parts,and systematically introduces the use methods and basic operations of the cloud design platform,which can greatly improve the design cycle and parameter optimization of mechanical parts,save design costs,and enhance the market competitiveness of enterprises.

关 键 词:机械设计 参数优化 CBR 云平台 核心技术 

分 类 号:TH122[机械工程—机械设计及理论]

 

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