质量控制的智能化研究

简述了工序质量检验的智能方法及应用人工神经网络技术进行质量控制图异常模式自动识别等质量控制的智能化方法．重点介绍了作者提出的基于质量特性预测、采用自适应自校正网络的质量控制方法，以及依据确定性测量理论、应用有监督线性特征映射网络（SLFM）的过程参数控制法．     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中，切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变，工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题，提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本，通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化，从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法，本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测，预测精度大幅提高。     

高温低周应变疲劳的三参数幂函数能量方法研究

 对Manson-Coffin方程、拉伸滞后能寿命模型和三参数幂函数公式进行了应用研究，提出了三参数幂函数能量方法，并用某高温合金900  ℃低周疲劳数据进行了验证研究。通过寿命预测分散带和标准差的比较发现：三参数幂函数能量方法的低周疲劳寿命预测能力较Manson-Coffin方程和三参数幂函数公式的寿命预测能力有较大的提高；用三参数幂函数能量方法确定的循环应力-应变曲线比用Manson-Coffin方程处理得到的塑性应变分量确定的循环应力-应变曲线更能反映低周疲劳过程中应力和应变之间的关系。     

基于组合式神经网络的机场道面使用性能参数的预测

由于道面使用性能参数的变化是各影响因素逐年累积的结果，本文提出出了对部分影响因素原始值进行累加，生成新的时间序列值作为输入参数的方法；并采用组合式神经网络来预测机场道面使用性能参数，从而改进了文［１］的网络结构，且预测结果优于文［２］。     

神经网络宽度对燃烧室排放预测的影响

为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。     

基于多尺度自适应注意力网络的剩余寿命预测

剩余寿命预测是复杂设备系统智能维护决策的关键和前提。不同指标数据间的潜在关系给预测的精度带来了挑战，参数的选择也增加了模型预测的困难。采用多尺度自适应注意力网络训练方法，别从纵向和横向两个维度融合数据间的特征关系，给出分段非线性目标函数，提高了预测的精度，降低了预测的均方根误差。使用自适应机制自动选择卷积核大小，提高了网络训练的效率。通过对涡扇发动机数据集进行实证分析验证了该方法在复杂系统剩余寿命预测中的有效性。     

基于信度规则库的惯性平台健康状态参数在线估计

 实时准确的健康状态预测是规划惯性平台系统及时、经济的维修策略的关键技术。由于平台系统的健康状态是不能够直接观测的，假设平台系统的特征参数监测数据是可以获取到的，而且平台系统的健康状态与特征量是相关的。基于信度规则库(BRB)，以平台系统的状态监测特征参数作为BRB系统的输入，以平台的健康状态作为输出结果，组建了惯性平台健康状态预测系统。为了克服现有BRB参数优化方法的不足，实现实时状态预测，基于期望最大化(EM)算法，研究了健康状态预测系统的参数在线估计算法。该算法在获取系统新的输入输出信息后，就对参数进行更新。利用本文提出的方法对惯性平台系统的健康状态实时预测问题进行了实验分析，实验结果表明：该方法可以有效地实现惯性平台系统健康状态预测模型参数实时估计；与参数离线优化方法相比，该方法不仅在预测精度上，而且在运行时间上都具有明显的优势；在工程实际中有良好的应用潜力。     

基于卷积神经网络的结冰翼型气动参数预测

针对传统CFD计算获取结冰翼型气动参数过程繁琐的问题,提出一种基于数据转换和深度学习的图形化预测方法,开展结冰翼型气动特性参数的预测研究。该方法利用卷积神经网络可有效提取图形特征的特点,通过数据转换提取翼型结冰图形,建立结冰翼型气动参数预测模型,通过训练网络建立冰形与气动参数之间的非线性映射关系。最后,以NACA0012翼型为例开展仿真试验,证明了方法的可靠性和高效性。研究结果表明,利用该方法预测气动参数平均相对误差在5%以内,预测时间在毫秒量级,可为后续飞机结冰飞行安全分析和防/除冰设计提供参考。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足，提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先，采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化，克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷；其次，分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程；最后，以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明，该算法不仅预测精度高，而且预测结果直接与设备状态相关，易于理解分析。     

基于BP神经网络的复合材料失效分析

创建了基于BP神经网络方法预测复合材料在复杂应力状态下的失效模型.依据现有的试验数据,建立了基于BP神经网络的数学模型,并给出了网络在多次训练的统计性评价参数.以及单次样本泛化性能的评价参数,并利用这些参数实现了网络的结构优化和训练优化,得到了比较精确的网络模型,成功预测了复合材料的失效数据,拓宽了计算复合材料失效的范围,同时可以对复合材料的失效分析和试验设计进行指导.     

智能化建筑(小区)网络与设备管理的特点与内容

智能化建筑(小区)是一种崭新的人居环境，它给物业管理带来诸多不同以往的特点，尤其是在网络和设备管理方面。信息的流畅性与安全设施的完善使得物业管理工作较为舒适，网络设备功能的多样性使整体物业费用下降，但设备的先进性要求管理者具有较高素质。智能化网络与设备管理的核心工作是保持其长期、持续运行。这要求物业管理从以往的定性检查深入到对系统每个零部件物理层的定量化检测，保证网络与设备运行所需要的相关环境和条件，并对信息资源进行安全保护。     

基于OSGi的短信平台设计

智能家庭网络是信息时代的高科技产物,它采用现有的计算机网络技术,将家庭内各种家电设备连网,通过网络为人们提供各种丰富、多样化、个性化、方便、舒适、安全和高效的服务.随着人们对智能家庭的兴趣逐渐升温,智能化信息家电产品已经开始步入社会和家庭.在此背景下,提出了一种实现智能家庭网络的解决方案.将OSGi规范应用于智能家庭网关,无线通讯设备连入家庭网络,实现基于GSM无线通讯的远程监控系统.     

磨削力的实时采集和数据处理

磨削一般是零件加工的最后一道工序。磨削过程较为复杂，磨削力的大小不仅影响工件的表面质量，而且还影响零件的精度。在磨削机理研究及生产实际中常常需对磨削力进行测试，通过调整磨削用量，修整砂轮，实现在允许的磨削力范围内进行加工。提出了在磨床上安装测力系统，并采用单片机对磨削力信号进行实时采集处理，建立磨削力的经验公式，同时显示并打印结果。     

Al2O3陶瓷蠕动进给超声磨削加工表面质量的试验研究

为探索利用简单形状砂轮对陶瓷材料进行数控展成型面超声磨削,通过对Al2O3陶瓷进行蠕动进给超声磨削和机械磨削对比试验研究,探索各加工参数对磨削表面质量的影响规律.结果表明:超声振动方向与蠕动进给方向平行时可降低表面粗糙度值,而超声振动方向与蠕动进给方向垂直时则不利于改善加工表面质量;在超声磨削条件下,为了提高加工表面质量,应采取较小的磨削深度、较低的进给速度和适当高的磨削速度以及复合进给磨削方式.结合试验结果理论分析了蠕动进给超声磨削和蠕动进给机械磨削加工机理,并根据试验结果选择磨削参数进行了陶瓷叶片型面超声磨削的可行性试验.     

TC4钛合金高速外圆磨削表面完整性实验

为充分发挥钛合金的优良性能,以TC4为研究对象进行高速外圆磨削实验,分析外圆磨削工艺参数对工件表面完整性的影响规律。结果表明:工件亚表面未出现变质层;随着砂轮线速度提高,表面质量提高;随着工件转速提高,表面划痕明显;随着磨削深度增加,出现表面烧伤现象,并且磨削深度对表面完整性的影响程度最大;磨削力与磨削温度对表面硬度的影响是正相关的,且磨削力对表面硬度的影响程度较大。因此可以通过选择合理的工艺参数来保证较大的材料去除率与较好的工件表面质量,为TC4钛合金高速外圆磨削提供指导。     

震荡磨削在伺服阀阀套内环槽工作边加工中的应用

滑阀副是通过阀芯、阀套重叠处阀口控制流体流动方向及流量大小的，阀套工作边棱边质量对伺服阀工作性能有决定性影响。阀套内环槽全开口工作边常常利用硬车后研磨的工艺方法加工，存在加工质量不稳定而返工的问题。分析了阀套工作边震荡磨削加工的磨削原理，采用震荡磨削开展了阀套内环槽全开口工作边的加工研究。基于正交实验设计，构建了震荡磨削实验，研究了震荡速率和轴向进刀速度对表面质量、毛刺高度和锐边完整性的影响。经数学分析表明，Z轴和X轴进给速度对表面粗糙度和毛刺高度的影响相对一致，va越大、vf越小，对应的表面粗糙度越低、毛刺越小。实验结果表明，震荡磨削是伺服阀全开口阀套工作边精密加工的一种可行方法，可以广泛应用于起阀口作用的内外环槽结构的加工中。     

Grinding force and surface quality in creep feed profile grinding of turbine blade root of nickel-based superalloy with microcrystalline alumina abrasive wheels

Creep feed profile grinding of the fir-tree blade root forms of single crystal nickel-based superalloy was conducted using microcrystalline alumina abrasive wheels in the present study. The grinding force and the surface quality in terms of surface topography, subsurface microstructure, microhardness and residual stress obtained under different grinding conditions were evaluated comparatively. Experimental results indicated that the grinding force was influenced significantly by the competing predominance between the grinding parameters and the cross-sectional root workpiece profile. In addition, the root workpiece surface, including the root peak and valley regions, was produced with the large difference in surface quality due to the nonuniform grinding loads along the root workpiece profile in normal section. Detailed results showed that the surface roughness, subsurface plastic deformation and work hardening level of the root valley region were higher by up to 25%, 20% and 7% in average than those obtained in the root peak region, respectively, in the current investigation. Finally, the superior parameters were recommended in the creep feed profile grinding of the fir-tree blade root forms. This study is helpful to provide industry guidance to optimize the machining process for the high-valued parts with complicated profiles.     

钛合金风扇叶片磨抛加工性能试验研究

针对钛合金风扇叶片磨抛加工中砂轮易磨损、工件表面易烧伤的问题,开展了钛合金材料磨抛加工性试验研究,主要考察砂轮选型、磨抛工艺参数等关键因素对钛合金材料磨抛加工性的影响,并对试验结果进行了分析研究。试验结果表明,在保证工件表面加工质量(R_a0.8μm,表面无烧伤)的前提下,普通磨料砂轮GC46L10V磨抛加工钛合金的材料去除率和磨抛比分别可达5000mm~3/min和2.5,超硬磨料陶瓷结合剂CBN砂轮磨抛加工钛合金的材料去除率和磨抛比分别可达2000mm~3/min和4。基于研究结果,针对钛合金风扇叶片开展了砂带磨抛加工验证试验,工件加工质量良好。     

一种机器人砂带磨削的路径规划方法(英文)

机器人砂带磨削系统具有弹性接触和宽行加工两个显著优点,被广泛应用在具有复杂工件的终加工领域,提高表面质量和加工效率。有关在曲率约束下的磨削路径规划研究较为少见。由于工件与接触轮之间存在复杂的弹性接触,因此,机器人磨削路径可以利用接触运动学的一般方法来求解。机器人砂带磨削过程且需要满足一般的砂带磨削工艺要求,其中最重要的是保证接触轮与工件的局部几何特征贴合。在曲率较小的局部,相邻刀位点的弧长加大,以保证加工效率。相反地,在曲率较大的局部,相邻刀位点的弧长较小,以保证加工精度。利用一系列平面与目标曲面相截,得到相应的截平面的轮廓曲线。对于任意一条轮廓线,优化相邻刀位点之间的弧长,在曲率较大的局部增加一个中间刀位点。本文提出了一种包含弧长优化和主曲率匹配的磨削路径生产方法,通过离线仿真验证了有效性,并利用该方法提高了曲面的磨削质量。该路径规划方法为生成光顺且精确的机器人曲面磨削路径提供了理论依据。     

单颗磨粒磨削实验及其数值模拟的研究进展

单颗磨粒磨削是研究复杂磨削机理的重要手段,本文从单颗磨粒磨削过程和磨粒形状的角度阐述了磨削基础理论;概述了国内外学者以实验研究单颗磨粒的材料去除、切削力行为;基于数值模拟,探讨了不同工艺参数对单颗磨粒磨削力、磨削温度、工件表面质量的影响规律。最后就这一方向的深入研究工作做了展望。