CN107953590A - 一种机械式数控压力机 - Google Patents

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CN107953590A CN201711138704.5A CN201711138704A CN107953590A CN 107953590 A CN107953590 A CN 107953590A CN 201711138704 A CN201711138704 A CN 201711138704A CN 107953590 A CN107953590 A CN 107953590A
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郭景全
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    • B30—PRESSES
    • B30B—PRESSES IN GENERAL
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    • B30B1/16—Presses, using a press ram, characterised by the features of the drive therefor, pressure being transmitted directly, or through simple thrust or tension members only, to the press ram or platen by toggle mechanism operated by fluid-pressure means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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  • Mechanical Engineering (AREA)
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Abstract

本发明属于机械制造技术领域，公开了一种机械式数控压力机，设置有机架，所述机架外侧右端铆接有油箱，所述油箱通过管道与机架内部的油泵相连，所述油泵下端丝杠；连接压力器；所述夹具安装在机架内部的压力器座上，所述底座铆接在机架下端，底座上嵌接有控制面板。本发明设计思路清晰，利用油泵可增加压力器的压力，两侧滑块对压力器进行辅助，增压的同时，防止油泵过载；通过强劲弹簧使夹具对物件进行四个方位进行固定，且固定片的形状使得对圆形或方形物件都能达到很好的紧固效果；配合控制板进行操作，达到相应的效果。

Description

一种机械式数控压力机
技术领域
本发明属于机械制造技术领域，尤其涉及一种机械式数控压力机。
背景技术
机械式数控压力机广泛应用于机械制造、汽车、拖拉机和航空等工业中的冲压、锻造及模锻、冲裁等，建材行业的瓷砖、陶瓦的干压成型，特别是耐火材料行业的成型加工等等。现有的机械式数控压力机操作往往比较复杂，在一些条件下压力达不到技术要求，底座的固定不够牢固，对一些圆形物件紧固不牢。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有的机械式数控压力机操作往往比较复杂，在一些条件下压力达不到技术要求，底座的固定不够牢固，对一些圆形物件紧固不牢。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种机械式数控压力机。
本发明是这样实现的，一种机械式数控压力机，机架；
所述机架外侧右端铆接有油箱，所述油箱通过管道与机架内部的油泵相连，所述油泵下端丝杠；连接压力器；
所述夹具安装在机架内部的压力器座上，所述底座铆接在机架下端，底座上嵌接有控制面板；
所述控制面板的无线体域网的多播关联过程具体包括：
步骤一，Hub根据当前通信的需要设置SSS、Asso_ctrl域为相应的值，够造广播的Wakeup帧，并广播T-Poll帧，直到收到所有需要通信的节点发送的第一关联请求帧；
步骤二，某个节点i收到Wakeup帧后，根据地址选择私钥SKAi，计算公钥PKAi＝SKAi×G，计算基于口令的公钥，PKAi'＝PKAi-Q(PWi)，Q(PWi)＝(QX，QY)；QX＝232×PWi+MX；选择随机数Nonce_ai，计算DHKey＝X(SKai×PKb)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，节点根据收到的Wakeup帧信息以及自身选择的Nonce_ai计算：
KMAC_1A＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2A＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
节点构造第一关联请求帧并发送；
步骤三，Hub收到第i节点的第一关联请求帧后，首先复原第i节点的公钥：PKai＝PKai'+Q(PW)，Q(PWi)＝(QX，QY)，QX＝232×PWi+MX，QY为正偶数；计算DHKey＝X(SKb×PKai)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，根据收到的信息以及计算得到的信息计算：
KMAC_1B＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2B＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
对比收到的KMAC_2A和计算得到的KMAC_2B，如果相同则继续构造第二关联请求帧，如果不同则取消本次关联请求，发送第二关联请求帧后Hub计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为Hub与第i节点的主密钥；
步骤四，第i节点收到第二关联请求帧，对比在步骤二中计算的KMAC_1A与收到的KMAC_1B，如果不同则取消本次关联请求，如果相同计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为第i节点与Hub的主密钥；
所述无线体域网安全接入的方法握手过程发送的所有信息封装在802.15.6帧中，由帧标识来区分握手过程中发送的信息，网络协调器和传感器节点共享密钥成对主密钥，网络协调器拥有可信任传感器节点的地址维护密钥列表{k1,k2...kN}、指标门限列表{w1,w2...wN}以及距离门限列表{d1,d2...dN}；传感器节点拥有自己的密钥ki加密握手过程的三个信息、指标门限值wi、距离门限制di，密钥ki是由成对主密钥及传感器节点的地址ID结合生成的，接下来网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于以后的信息加密及认证；
所述所述无线体域网的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi在邻居中是否最大，若si的ΔPi在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
所述无线体域网的数据聚合方法，具体包括：
步骤一、部署无线传感器节点：在面积为S＝W×L的检测区域内，将无线传感器节点部署在检测区域，基站部署在检测区域外，基站用于接收和处理整个无线传感网络收集到的数据信息；
步骤二、选择簇头：将整个检测区域按网格进行均匀划分，使每个网格的大小形状相同，在每个网格中选择位置距离网格中心最近的传感器节点作为簇头，检测区域按照方形网格均匀划分，选取方格中距离中心最近的节点作为簇头；
步骤三、分簇：簇头选择完成后，簇头广播Cluster{ID，N，Hop}信息，其中，ID为节点的编号，N为Cluster信息转发的跳数，且N的初值为0，Hop为系统设定的跳数；处于簇头附近的邻居节点收到Cluster信息后N增加1再转发这一信息，直到N＝Hop就不再转发Cluster信息；簇头的邻居节点转发Cluster信息后再向将Cluster信息转发给自己的邻居节点，然后发送一个反馈信息Join{ID，N，Eir，dij，ki}给将Cluster信息转发给自己的节点，最终将Join信息转发给簇头表示自己加入该簇，其中，Eir表示该节点此时的剩余能量，dij表示两节点间的距离，ki表示该节点能够监测得到的数据包的大小；如果一个节点收到了多个Cluster信息，节点就选择N值小的加入该簇，若N相等节点就随便选择一个簇并加入到该簇；如果节点没有收到Cluster信息，则节点发送Help信息，加入离自己最近的一个簇；
其中，得到每个节点初始的剩余能量Eir后，就可以通过LEACH能耗模型来估算节点能量的剩余值，例如进行了M轮后，一轮为传感器节点得到监测数据然后将数据逐层上传，最终将数据传输给基站的这一过程为一轮，节点的剩余能量可以估算为：E＝Eir-M(Etx+Erx)＝Eir-M(2kEelec+kεfree-space-ampd2)，Eir即为节点反馈给簇头的剩余能量，LEACH能耗模型是LEACH协议提出的传感器在发送和接收数据时能量消耗的消耗模型，具体表达形式为：
Erx(k)＝Ere-elec(k)＝kEelec；
其中，Eelec表示无线收发电路能耗，εfree-space-amp和εtwo-way-amp分别表示自由空间模型和多路消耗模型的放大器能耗，d0是常数，d是通信节点相隔距离，k为要发送或接收的数据位数，Etx(k,d)和Erx(k)分别表示传感器发送和接收数据时的能耗；通过LEACH能耗模型即可得到节点的剩余能量；
步骤四、簇内节点构成简单图模型：通过步骤三得到簇内所有节点在簇内所处的位置，将每个节点当做图的一个顶点，每两个相邻节点间用边相连接；
步骤五、簇内权值的计算：通过步骤三，簇头获取簇内成员节点的Eir、dij和ki，计算相邻两节点i，j之间的权值，权值的计算公式为：
Wij＝a1(Eir+Ejr)+a2dij+a3(ki+kj)
其中，Ejr、kj分别表示节点j的剩余能量和节点j能够监测得的数据的大小，且a1+a2+a3＝1，这样系统就可以根据系统对Eir、dij或ki所要求的比重不同调整ai的值而得到满足不同需要的权值；
步骤六、簇内节点构建最小生成树：根据步骤四得到的簇内节点构成的简单图模型和步骤五得到的权值，根据Prim最小生成树算法的定义构建簇内节点最小生成树；
步骤七、簇内数据聚合：簇内节点的最小生成树构造完成后，传感器节点开始正常工作，从最低一级传感器节点开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己收集的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给簇头；
其中，父节点为在最小生成树中按照数据的传输方向汇聚数据的节点称为父节点，将数据传输给父节点的节点为子节点；
步骤八、簇头权值的计算：通过步骤三分簇完成后，簇头获得整个簇内节点的位置、节点剩余能量和传感器节点可能监测得到数据的大小信息，其中Ecir＝E1r+E2r+…+Eir表示整个簇的剩余能量值，Kci表示簇头聚合的数据大小，Dij表示相邻簇头间的距离，对相邻两簇头i，j之间权值进行计算，权值的公式定义为：
Wij＝b1(Ecir+Ecjr)+b2Dij+b3(Kci+Kcj)
其中，Ecjr和Kcj分别表示簇头j的剩余能量值和簇头j聚合的数据大小，且b1+b2+b3＝1，系统根据系统对Ecir、Dij或Kci要求的比重不同调整bi的值而得到满足不同需要的权值；
步骤九、簇头节点构成简单图模型：将每个簇头当做图的一个顶点，相邻簇头之间用边相连接，每条边的权值由步骤八中的权值计算公式得到；
步骤十、簇头节点构建最小生成树：由步骤八给出的簇头节点构成的简单图模型后，根据Prim最小生成树算法的定义来构建最小生成树；
步骤十一、簇头数据聚合：簇头节点的最小生成树构造完成后，从最低一级簇头开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己聚合的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给基站；
步骤十二、均衡节点能耗：为了平衡节点能量的消耗，防止节点过快死亡，维持簇正常运行，每进行M轮以后，就重新选择簇头，然后重新进行前面的步骤，其中，节点的能耗可由LEACH能耗模型进行估算；
步骤十三、簇的维持：簇内节点死亡后，就可能会造成簇内的最小生成树路径失效，所以在节点即将死亡前，节点发送一个Die信息给簇头，表示自己即将死亡，簇头接收这一信息后，簇头就开始对簇内节点重新构建最小生成树。
进一步，所述机架内侧开槽有滑轨，滑轨上卡接有滑块，所述压力器与滑块焊接。
进一步，所述夹具共四块固定片，内侧均设置有圆弧凹槽。
进一步，所述夹具卡接在滑轨内，滑轨内部安装有强劲弹簧，所述压力器座上设置有六角螺钉，强劲弹簧与压力器座上的六角螺钉所啮合。
本发明利用油泵可增加压力器的压力，机架内部两侧的滑块对压力器进行辅助，增压的同时，防止油泵过载；通过强劲弹簧使夹具对物件进行四个方位进行固定，且固定片的形状使得对圆形或方形物件都能达到很好的紧固效果；配合控制板进行操作，达到相应的效果。
附图说明
图1是本发明实施例提供的机械式数控压力机结构示意图；
图2是本发明实施例提供的压力器结构示意图；
图中：1、机架；2、油箱；3、油泵；4、压力器；5、夹具；6、压力器座；7、底座；8、控制面板。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1和图2所示，本发明实施例提供的机械式数控压力机包括：机架1、油箱2、油泵3、压力器4、夹具5、压力器座6、底座7、控制面板8。
所述机架1外侧右端铆接有油箱2，所述油箱2通过管道与机架1内部的油泵3相连，所述油泵3下端丝杠；连接压力器4；
所述夹具5安装在机架1内部的压力器座6上，所述底座7铆接在机架1下端，底座7上嵌接有控制面板8。
进一步，所述机架1内侧开槽有滑轨，滑轨上卡接有滑块，所述压力器4与滑块焊接。
进一步，所述夹具5共四块固定片，内侧均设置有圆弧凹槽。
进一步，所述夹具5卡接在滑轨内，滑轨内部安装有强劲弹簧，所述压力器座6上设置有六角螺钉，强劲弹簧与压力器座6上的六角螺钉所啮合。
所述控制面板的无线体域网的多播关联过程具体包括：
步骤一，Hub根据当前通信的需要设置SSS、Asso_ctrl域为相应的值，够造广播的Wakeup帧，并广播T-Poll帧，直到收到所有需要通信的节点发送的第一关联请求帧；
步骤二，某个节点i收到Wakeup帧后，根据地址选择私钥SKAi，计算公钥PKAi＝SKAi×G，计算基于口令的公钥，PKAi'＝PKAi-Q(PWi)，Q(PWi)＝(QX，QY)；QX＝232×PWi+MX；选择随机数Nonce_ai，计算DHKey＝X(SKai×PKb)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，节点根据收到的Wakeup帧信息以及自身选择的Nonce_ai计算：
KMAC_1A＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2A＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
节点构造第一关联请求帧并发送；
步骤三，Hub收到第i节点的第一关联请求帧后，首先复原第i节点的公钥：PKai＝PKai'+Q(PW)，Q(PWi)＝(QX，QY)，QX＝232×PWi+MX，QY为正偶数；计算DHKey＝X(SKb×PKai)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，根据收到的信息以及计算得到的信息计算：
KMAC_1B＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2B＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
对比收到的KMAC_2A和计算得到的KMAC_2B，如果相同则继续构造第二关联请求帧，如果不同则取消本次关联请求，发送第二关联请求帧后Hub计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为Hub与第i节点的主密钥；
步骤四，第i节点收到第二关联请求帧，对比在步骤二中计算的KMAC_1A与收到的KMAC_1B，如果不同则取消本次关联请求，如果相同计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为第i节点与Hub的主密钥；
所述无线体域网安全接入的方法握手过程发送的所有信息封装在802.15.6帧中，由帧标识来区分握手过程中发送的信息，网络协调器和传感器节点共享密钥成对主密钥，网络协调器拥有可信任传感器节点的地址维护密钥列表{k1,k2...kN}、指标门限列表{w1,w2...wN}以及距离门限列表{d1,d2...dN}；传感器节点拥有自己的密钥ki加密握手过程的三个信息、指标门限值wi、距离门限制di，密钥ki是由成对主密钥及传感器节点的地址ID结合生成的，接下来网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于以后的信息加密及认证；
所述所述无线体域网的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi在邻居中是否最大，若si的ΔPi在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
所述无线体域网的数据聚合方法，具体包括：
步骤一、部署无线传感器节点：在面积为S＝W×L的检测区域内，将无线传感器节点部署在检测区域，基站部署在检测区域外，基站用于接收和处理整个无线传感网络收集到的数据信息；
步骤二、选择簇头：将整个检测区域按网格进行均匀划分，使每个网格的大小形状相同，在每个网格中选择位置距离网格中心最近的传感器节点作为簇头，检测区域按照方形网格均匀划分，选取方格中距离中心最近的节点作为簇头；
步骤三、分簇：簇头选择完成后，簇头广播Cluster{ID，N，Hop}信息，其中，ID为节点的编号，N为Cluster信息转发的跳数，且N的初值为0，Hop为系统设定的跳数；处于簇头附近的邻居节点收到Cluster信息后N增加1再转发这一信息，直到N＝Hop就不再转发Cluster信息；簇头的邻居节点转发Cluster信息后再向将Cluster信息转发给自己的邻居节点，然后发送一个反馈信息Join{ID，N，Eir，dij，ki}给将Cluster信息转发给自己的节点，最终将Join信息转发给簇头表示自己加入该簇，其中，Eir表示该节点此时的剩余能量，dij表示两节点间的距离，ki表示该节点能够监测得到的数据包的大小；如果一个节点收到了多个Cluster信息，节点就选择N值小的加入该簇，若N相等节点就随便选择一个簇并加入到该簇；如果节点没有收到Cluster信息，则节点发送Help信息，加入离自己最近的一个簇；
其中，得到每个节点初始的剩余能量Eir后，就可以通过LEACH能耗模型来估算节点能量的剩余值，例如进行了M轮后，一轮为传感器节点得到监测数据然后将数据逐层上传，最终将数据传输给基站的这一过程为一轮，节点的剩余能量可以估算为：E＝Eir-M(Etx+Erx)＝Eir-M(2kEelec+kεfree-space-ampd2)，Eir即为节点反馈给簇头的剩余能量，LEACH能耗模型是LEACH协议提出的传感器在发送和接收数据时能量消耗的消耗模型，具体表达形式为：
Erx(k)＝Ere-elec(k)＝kEelec；
其中，Eelec表示无线收发电路能耗，εfree-space-amp和εtwo-way-amp分别表示自由空间模型和多路消耗模型的放大器能耗，d0是常数，d是通信节点相隔距离，k为要发送或接收的数据位数，Etx(k,d)和Erx(k)分别表示传感器发送和接收数据时的能耗；通过LEACH能耗模型即可得到节点的剩余能量；
步骤四、簇内节点构成简单图模型：通过步骤三得到簇内所有节点在簇内所处的位置，将每个节点当做图的一个顶点，每两个相邻节点间用边相连接；
步骤五、簇内权值的计算：通过步骤三，簇头获取簇内成员节点的Eir、dij和ki，计算相邻两节点i，j之间的权值，权值的计算公式为：
Wij＝a1(Eir+Ejr)+a2dij+a3(ki+kj)
其中，Ejr、kj分别表示节点j的剩余能量和节点j能够监测得的数据的大小，且a1+a2+a3＝1，这样系统就可以根据系统对Eir、dij或ki所要求的比重不同调整ai的值而得到满足不同需要的权值；
步骤六、簇内节点构建最小生成树：根据步骤四得到的簇内节点构成的简单图模型和步骤五得到的权值，根据Prim最小生成树算法的定义构建簇内节点最小生成树；
步骤七、簇内数据聚合：簇内节点的最小生成树构造完成后，传感器节点开始正常工作，从最低一级传感器节点开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己收集的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给簇头；
其中，父节点为在最小生成树中按照数据的传输方向汇聚数据的节点称为父节点，将数据传输给父节点的节点为子节点；
步骤八、簇头权值的计算：通过步骤三分簇完成后，簇头获得整个簇内节点的位置、节点剩余能量和传感器节点可能监测得到数据的大小信息，其中Ecir＝E1r+E2r+…+Eir表示整个簇的剩余能量值，Kci表示簇头聚合的数据大小，Dij表示相邻簇头间的距离，对相邻两簇头i，j之间权值进行计算，权值的公式定义为：
Wij＝b1(Ecir+Ecjr)+b2Dij+b3(Kci+Kcj)
其中，Ecjr和Kcj分别表示簇头j的剩余能量值和簇头j聚合的数据大小，且b1+b2+b3＝1，系统根据系统对Ecir、Dij或Kci要求的比重不同调整bi的值而得到满足不同需要的权值；
步骤九、簇头节点构成简单图模型：将每个簇头当做图的一个顶点，相邻簇头之间用边相连接，每条边的权值由步骤八中的权值计算公式得到；
步骤十、簇头节点构建最小生成树：由步骤八给出的簇头节点构成的简单图模型后，根据Prim最小生成树算法的定义来构建最小生成树；
步骤十一、簇头数据聚合：簇头节点的最小生成树构造完成后，从最低一级簇头开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己聚合的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给基站；
步骤十二、均衡节点能耗：为了平衡节点能量的消耗，防止节点过快死亡，维持簇正常运行，每进行M轮以后，就重新选择簇头，然后重新进行前面的步骤，其中，节点的能耗可由LEACH能耗模型进行估算；
步骤十三、簇的维持：簇内节点死亡后，就可能会造成簇内的最小生成树路径失效，所以在节点即将死亡前，节点发送一个Die信息给簇头，表示自己即将死亡，簇头接收这一信息后，簇头就开始对簇内节点重新构建最小生成树。
本发明通过扳手将压力器座6的六角螺丝拧开，固定片按照滑轨打开，将需要制造的物件放置在压力器座6中间，松开扳手，强劲弹簧将固定片紧固，进而将物件进行固定；通过操控控制面板8，油泵3将压力器4往下移动，配合机架1上的滑块，对物件进行压，从而制造出人们需求的物件。
本发明设计思路清晰，利用油泵可增加压力器的压力，机架内部两侧的滑块对压力器进行辅助，增压的同时，防止油泵过载；通过强劲弹簧使夹具对物件进行四个方位进行固定，且固定片的形状使得对圆形或方形物件都能达到很好的紧固效果；配合控制板进行操作，达到相应的效果。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种机械式数控压力机，其特征在于，所述机械式数控压力机设置有：
机架；
所述机架外侧右端铆接有油箱，所述油箱通过管道与机架内部的油泵相连，所述油泵下端丝杠；连接压力器；
所述夹具安装在机架内部的压力器座上，所述底座铆接在机架下端，底座上嵌接有控制面板；
所述控制面板的无线体域网的多播关联过程具体包括：
步骤一，Hub根据当前通信的需要设置SSS、Asso_ctrl域为相应的值，够造广播的Wakeup帧，并广播T-Poll帧，直到收到所有需要通信的节点发送的第一关联请求帧；
步骤二，某个节点i收到Wakeup帧后，根据地址选择私钥SKAi，计算公钥PKAi＝SKAi×G，计算基于口令的公钥，PKAi'＝PKAi-Q(PWi)，Q(PWi)＝(QX，QY)；QX＝232×PWi+MX；选择随机数Nonce_ai，计算DHKey＝X(SKai×PKb)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，节点根据收到的Wakeup帧信息以及自身选择的Nonce_ai计算：
KMAC_1A＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2A＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
节点构造第一关联请求帧并发送；
步骤三，Hub收到第i节点的第一关联请求帧后，首先复原第i节点的公钥：PKai＝PKai'+Q(PW)，Q(PWi)＝(QX，QY)，QX＝232×PWi+MX，QY为正偶数；计算DHKey＝X(SKb×PKai)＝X(SKai×SKb×G)，Temp_1＝RMB_128(DHKey)，根据收到的信息以及计算得到的信息计算：
KMAC_1B＝CMAC(Temp_1,Add_ai||Add_b||Nonce_ai||Nonce_b||SSS,64)
KMAC_2B＝CMAC(Temp_1,Add_b||Add_ai||Nonce_b||Nonce_ai||SSS,64)
对比收到的KMAC_2A和计算得到的KMAC_2B，如果相同则继续构造第二关联请求帧，如果不同则取消本次关联请求，发送第二关联请求帧后Hub计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为Hub与第i节点的主密钥；
步骤四，第i节点收到第二关联请求帧，对比在步骤二中计算的KMAC_1A与收到的KMAC_1B，如果不同则取消本次关联请求，如果相同计算MKi＝CMAC(Temp_2,Nonce_ai||Nonce_b,128)
为第i节点与Hub的主密钥；
所述无线体域网安全接入的方法握手过程发送的所有信息封装在802.15.6帧中，由帧标识来区分握手过程中发送的信息，网络协调器和传感器节点共享密钥成对主密钥，网络协调器拥有可信任传感器节点的地址维护密钥列表{k1,k2...kN}、指标门限列表{w1,w2...wN}以及距离门限列表{d1,d2...dN}；传感器节点拥有自己的密钥ki加密握手过程的三个信息、指标门限值wi、距离门限制di，密钥ki是由成对主密钥及传感器节点的地址ID结合生成的，接下来网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于以后的信息加密及认证；
所述所述无线体域网的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi在邻居中是否最大，若si的ΔPi在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算ΔPi,并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
所述无线体域网的数据聚合方法，具体包括：
步骤一、部署无线传感器节点：在面积为S＝W×L的检测区域内，将无线传感器节点部署在检测区域，基站部署在检测区域外，基站用于接收和处理整个无线传感网络收集到的数据信息；
步骤二、选择簇头：将整个检测区域按网格进行均匀划分，使每个网格的大小形状相同，在每个网格中选择位置距离网格中心最近的传感器节点作为簇头，检测区域按照方形网格均匀划分，选取方格中距离中心最近的节点作为簇头；
步骤三、分簇：簇头选择完成后，簇头广播Cluster{ID，N，Hop}信息，其中，ID为节点的编号，N为Cluster信息转发的跳数，且N的初值为0，Hop为系统设定的跳数；处于簇头附近的邻居节点收到Cluster信息后N增加1再转发这一信息，直到N＝Hop就不再转发Cluster信息；簇头的邻居节点转发Cluster信息后再向将Cluster信息转发给自己的邻居节点，然后发送一个反馈信息Join{ID，N，Eir，dij，ki}给将Cluster信息转发给自己的节点，最终将Join信息转发给簇头表示自己加入该簇，其中，Eir表示该节点此时的剩余能量，dij表示两节点间的距离，ki表示该节点能够监测得到的数据包的大小；如果一个节点收到了多个Cluster信息，节点就选择N值小的加入该簇，若N相等节点就随便选择一个簇并加入到该簇；如果节点没有收到Cluster信息，则节点发送Help信息，加入离自己最近的一个簇；
其中，得到每个节点初始的剩余能量Eir后，就可以通过LEACH能耗模型来估算节点能量的剩余值，例如进行了M轮后，一轮为传感器节点得到监测数据然后将数据逐层上传，最终将数据传输给基站的这一过程为一轮，节点的剩余能量可以估算为：E＝Eir-M(Etx+Erx)＝Eir-M(2kEelec+kεfree-space-ampd2)，Eir即为节点反馈给簇头的剩余能量，LEACH能耗模型是LEACH协议提出的传感器在发送和接收数据时能量消耗的消耗模型，具体表达形式为：
<mrow> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <mi>e</mi> <mi>l</mi> <mi>e</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mi>m</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>kE</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>l</mi> <mi>e</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>k&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>e</mi> <mo>-</mo> <mi>s</mi> <mi>p</mi> <mi>a</mi> <mi>c</mi> <mi>e</mi> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mi>m</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <msup> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>kE</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>l</mi> <mi>e</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>k&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>w</mi> <mi>o</mi> <mo>-</mo> <mi>w</mi> <mi>a</mi> <mi>y</mi> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mi>m</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <msup> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>,</mo> <mi>d</mi> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <msub> <mi>d</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
Erx(k)＝Ere-elec(k)＝kEelec；
其中，Eelec表示无线收发电路能耗，εfree-space-amp和εtwo-way-amp分别表示自由空间模型和多路消耗模型的放大器能耗，d0是常数，d是通信节点相隔距离，k为要发送或接收的数据位数，Etx(k,d)和Erx(k)分别表示传感器发送和接收数据时的能耗；通过LEACH能耗模型即可得到节点的剩余能量；
步骤四、簇内节点构成简单图模型：通过步骤三得到簇内所有节点在簇内所处的位置，将每个节点当做图的一个顶点，每两个相邻节点间用边相连接；
步骤五、簇内权值的计算：通过步骤三，簇头获取簇内成员节点的Eir、dij和ki，计算相邻两节点i，j之间的权值，权值的计算公式为：
Wij＝a1(Eir+Ejr)+a2dij+a3(ki+kj)
其中，Ejr、kj分别表示节点j的剩余能量和节点j能够监测得的数据的大小，且a1+a2+a3＝1，这样系统就可以根据系统对Eir、dij或ki所要求的比重不同调整ai的值而得到满足不同需要的权值；
步骤六、簇内节点构建最小生成树：根据步骤四得到的簇内节点构成的简单图模型和步骤五得到的权值，根据Prim最小生成树算法的定义构建簇内节点最小生成树；
步骤七、簇内数据聚合：簇内节点的最小生成树构造完成后，传感器节点开始正常工作，从最低一级传感器节点开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己收集的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给簇头；
其中，父节点为在最小生成树中按照数据的传输方向汇聚数据的节点称为父节点，将数据传输给父节点的节点为子节点；
步骤八、簇头权值的计算：通过步骤三分簇完成后，簇头获得整个簇内节点的位置、节点剩余能量和传感器节点可能监测得到数据的大小信息，其中Ecir＝E1r+E2r+…+Eir表示整个簇的剩余能量值，Kci表示簇头聚合的数据大小，Dij表示相邻簇头间的距离，对相邻两簇头i，j之间权值进行计算，权值的公式定义为：
Wij＝b1(Ecir+Ecjr)+b2Dij+b3(Kci+Kcj)
其中，Ecjr和Kcj分别表示簇头j的剩余能量值和簇头j聚合的数据大小，且b1+b2+b3＝1，系统根据系统对Ecir、Dij或Kci要求的比重不同调整bi的值而得到满足不同需要的权值；
步骤九、簇头节点构成简单图模型：将每个簇头当做图的一个顶点，相邻簇头之间用边相连接，每条边的权值由步骤八中的权值计算公式得到；
步骤十、簇头节点构建最小生成树：由步骤八给出的簇头节点构成的简单图模型后，根据Prim最小生成树算法的定义来构建最小生成树；
步骤十一、簇头数据聚合：簇头节点的最小生成树构造完成后，从最低一级簇头开始，将收集的数据传给父节点，父节点将自己聚合的数据和子节点传来的数据聚合后再传给自己的父节点，最终将聚合数据传输给基站；
步骤十二、均衡节点能耗：为了平衡节点能量的消耗，防止节点过快死亡，维持簇正常运行，每进行M轮以后，就重新选择簇头，然后重新进行前面的步骤，其中，节点的能耗可由LEACH能耗模型进行估算；
步骤十三、簇的维持：簇内节点死亡后，就可能会造成簇内的最小生成树路径失效，所以在节点即将死亡前，节点发送一个Die信息给簇头，表示自己即将死亡，簇头接收这一信息后，簇头就开始对簇内节点重新构建最小生成树。
2.如权利要求1所述的机械式数控压力机，其特征在于，所述机架内侧开槽有滑轨，滑轨上卡接有滑块，所述压力器与滑块焊接。
3.如权利要求1所述的机械式数控压力机，其特征在于，所述夹具共四块固定片，内侧均设置有圆弧凹槽。
4.如权利要求1所述的机械式数控压力机，其特征在于，所述夹具卡接在滑轨内，滑轨内部安装有强劲弹簧，所述压力器座上设置有六角螺钉，强劲弹簧与压力器座上的六角螺钉所啮合。
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