钛板刚度对钻削轴向力和出口毛刺的影响

针对弱刚性钛合金薄板钻削过程,从理论和实验两方面研究工件刚度对轴向力和出口毛刺的影响规律。考虑工件变形与轴向力的相互影响,建立弱刚性钛板钻削轴向力预测模型,求解工件变形带来的附加进给率,结合提出的毛刺厚度预测方法和高度累积判定式,实现工件刚度的影响规律分析,并设计以刚度和进给率为变量的钻削实验。实验结果表明,随着工件刚度的减小,轴向力曲线上升段延长、下降段缩短,最大值略微减小;而毛刺高度减小、厚度增加,类型从冠状变为均匀状。轴向力预测曲线与实验曲线趋势相符,峰值预测误差在8%以内;毛刺尺寸和类型的理论分析结果与实验结果具有一致性。工件刚度以改变实际进给率的方式影响钻削过程,因此弱刚性钛板钻削出口毛刺的抑制要综合考虑工件刚度的影响。     

壁板自动钻铆行为及变形分析技术综述

国外航空企业已经大量配备了自动钻铆系统,并广泛应用于飞机装配过程中。国内部分企业虽已经购买了自动钻铆设备,但是在应用过程中正在探索自动钻铆工艺参数优化、铆接过程微小变形控制等问题。本文从自动钻铆的工艺流程出发,分别从理论分析、有限元分析和试验分析3个角度,总结了自动钻铆过程中铆钉和薄壁件的应力应变分析方法,并对各种方法的优劣性进行了分析,最后以复合材料结构件铆接为背景,提出针对复合材料干涉铆接需要解决的关键问题。     

飞机生产现场管理系统研究与应用

提出了飞机生产现场管理系统的研究,给出了系统的总体设计、功能设计和实施方法以及在某型飞机生产管理中的应用。实现了制造数据管理、AO管理、零部件库房管理、生产现场管理、电子存档等管理功能。通过ERP系统与CAPP系统在飞机生产现场的集成应用,优化了资源配置,提高了管理效率和管理水平,降低了生产成本,规范了AO管理流程,生产现场制造依据唯一。     

飞机工艺组件划分的模糊聚类方法

提出了飞机工艺组件划分的模糊聚类方法.首先建立飞机结构件装配的类型层次树,通过对象类型匹配建立工艺组件划分的主体结构:然后利用模糊聚类方法,计算剩余工艺组件与邻接工艺组件之间的隶属程度,采用刚度、装配操作难易程度以及装配对象空间邻近性等指标对工艺组件进行评判,最终决定工艺组件划分方案.     

大型壁板自动钻铆定位误差分析与优化

在机翼大型壁板自动钻铆工艺中,由于定位误差较大,壁板实际位姿和理论数模位姿之间难以建立精确的映射关系,而现有补偿工艺流程复杂,导致装配效率较低。着眼于工装设计补偿,针对大型壁板自动钻铆定位误差控制问题展开定位误差溯源分析和定位点布局优化。首先,根据自动钻铆工艺流程进行定位误差溯源,分析其误差的来源及传递机理;其次,将定位误差分为刚性误差和柔性误差两部分,采用Monte-Carlo法模拟刚性定位误差的分布,通过齐次坐标变换分析刚性误差的传递过程,利用有限元虚拟仿真计算关键特征点的柔性变形误差;再次,集成刚性误差与柔性误差,基于统计学思想讨论特定置信度下的定位误差分布规律;然后,基于脚本语言开发Abaqus参数化模型,通过Isight进行后台调用及赋值规划,实现基于带精英策略的非支配解排序遗传算法(NSGA-II)的定位点布局多目标优化;最后,以某型飞机机翼上侧壁板的一号组件为实例,验证了该方法的可行性。     

铆接变形及其有限元分析

采用理论分析和数值分析相结合的方式,系统地分析了压铆过程应力应变情况;将压铆过程划分为5个阶段,分析每个阶段的金属流动和受力情况;借助于ANSYS/LS-DYNA模拟压铆过程,得到铆钉和铆接件的应力应变分布情况和变化规律.     

考虑拆卸操作复杂性的拆卸顺序优化方法

面对快速发展带来的结果,制造企业有必要提出一个系统的产品再制造的方法,拆卸作为产品再制造的重要阶段,选择合适的拆卸顺序亦是势在必行.为此,提出两步法对拆卸顺序进行优化,先通过优先约束计算求解可行的拆卸顺序,再从拆卸方向、拆卸工具以及操作聚合性3方面评价,得到最优的拆卸顺序.最后,以托板为例,验证了该方法的有效性.     

飞机装配过程数字化测量技术

自20世纪以来,飞机装配过程中的测量检测技术经历了从“定性检测、事后检验”到“定量测量、实时跟踪”的转变.随着飞机装配向智能化迈进,数字化测量技术已经成为飞机装配过程的重要因素,并不断向“智能测量、反馈控制”的目标发展.本文首先回顾了飞机装配过程中测量检测方法从模拟量到数字量演变的4个阶段.随后,根据数字化测量技术的基本原理和测量目标,从点位坐标测量、形状特征测量和曲面外形测量3大类对当前飞机产品装配过程中主要应用的数字化测量技术进行了归纳总结.     

基于PSO-BiLSTM神经网络的机身筒段应力预测

飞机机身部件在装配对接前，通常需要使用形状控制工装调节机身筒段形状以达到对接标准，为避免出现控形过程中筒段局部应力过大损坏机身的情况，需实时监测机身筒段应力变化，为此提出基于粒子群优化算法和双向长短期记忆（PSO-BiLSTM）神经网络的应力预测方法。通过机身筒段控形历史数据对应力预测模型进行训练和测试，采用粒子群优化算法迭代优化神经网络超参数，实验结果表明，PSO-BiLSTM神经网络凭借长记忆细胞和高模型容量优势在处理序列式数据方面具有明显优势，应力预测损失在0.3%的均方根误差范围内收敛。与竞争模型循环神经网络（RNN）、标准长短期记忆（LSTM）神经网络和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络相比，PSO-BiLSTM神经网络模型不仅预测结果更准确，训练效率也明显提高。     

飞机薄壁钣金零件铆接过程变形建模与仿真(英文)

铆接是飞机薄壁钣金零件装配连接的最重要方式之一,有效分析和预测铆接过程变形对提高飞机铆接结构的性能、疲劳和损伤至关重要。本文研究了薄壁钣金零件铆接变形的数学模型并进行了仿真分析,首先基于力学理论建立了铆接结构的弹性变形、塑性变形和回弹的力学模型;其次针对两个铝合金薄壁钣金零件的铆接过程,采用ABAQUS系统对实例进行了仿真分析,并对力学模型计算结果与仿真分析结果进行了比较,实例分析与比较证明了本文提出的模型的正确性和有效性。