液性塑料夹具的设计与改进

在机械加工过程中,我们经常会遇到内外圆有同轴度要求的回转体工件或槽与定位基准有对称度要求的开槽工件的加工。通常采用自动定心装置装夹加工来保证零件的定位精度。典型零件如图1所示。该零件材料为12Cr2Ni4A渗碳钢,工件要求孔φ95 mm,φ147 mm对外圆φ178 mm的同轴度不大于0.03mm。开始加工时,采用软爪自动定心装夹工件,出现同轴度数值不稳定的情况,主要是随机超差,超差量在0.01-0.03 mm范围内。为此,我们研制了一套液性塑料自动定心夹具,保证了零件的加工质量。     

死顶针在车削中的应用

在车床上加工外圆时,根据工件的形状、大小和数量的不同,可采用的安装方法也不同。对于较长的或必须经过多次装夹才能加工好的工件,如长轴、长丝杠等的车削,为了保证每次装夹时的安装精度,可用两顶尖来安装。在两顶尖上车削工件的优点是,定位正确可靠、装夹迅速方便、安装精度高。因此,它是车削加工广泛采用的方法之一。 在车床上加工外圆转速较高,为了避免后顶针与工件之间的摩擦而发热过多将中心孔或顶尖“烧坏”,目前大都采用活顶针,以活顶针内部的滚动摩擦代替顶针与工件中心孔的滑动摩     

基于残余应力分布的框类零件装夹方案优选的有限元模拟

 非均匀分布的残余应力是引起工件变形的主要原因。为了揭示装夹方案对残余应力的影响,利用有限元技术模拟了工件加工过程中不同的装夹方案,并分析了模拟结果。结果表明,装夹位置对残余应力分布具有重要影响,而装夹顺序对残余应力的分布和幅值无较大影响。通过进一步对比分析各种装夹方案中残余应力引起的工件变形得出结论:夹具分布较平均的装夹方案可获得比较均布的残余应力和较小的变形。     

冷冻强力吸盘的设计及研究

目的设计制作一种由电子制冷系统、温度控制系统、水冷系统和装夹工作台构成的冷冻强力吸盘。方法通过电子制冷器迅速降低或升高工作台的温度,可以达到粘结、固定工件或拆卸工件的目的。结果该装置的核心技术是使用半导体制冷技术,采用全电子控制,它既可应用于各种磁性材料工件的装夹,也可应用于各种非磁性材料工件的装夹。结论该装置性能可靠,快速高效,操作简单。     

孔、轮廓和表面(十)

第七章座标镗床的运行操作 (一) 下面仅就机床的操作实践问题作一概括的介绍。当然,本文不可能完全预计到各类具体工件的所有要求和条件。工件的装夹——工件装夹在机床工作台上以后,就构成了工件相对于机床测量系统及主轴的几何关系。虽然装夹的形式可能是多种多样的,但应该确保的共同要求有如下几点: 1.工件表面或轴线对机床工作台的平行度以及工件边缘或轴线与工作台运动方向的找正。     

半球轴承批量检测夹具的设计及应用

三坐标测量机是快速自动测量设备,其装夹工件环节产生的准备时间对测量效率的影响远比手动量仪大.因此在批量轮番生产方式下采取有效措施,缩短测量准备时间,对提高产品检测效率具有重要意义.针对动压马达半球轴承成批轮番生产检测的任务特点,在分析检测流程、零件结构以及测量机工作特点的基础上,设计了由孔系基础板及专用定位、支承、紧固件组成的半球轴承批量检测夹具,实现了工件离线快速装夹、缩短了测量准备时间.通过实际应用证明了此方法的有效性.     

一种可配置的多主轴数控系统研究与开发

对于一些工序较少、成本低，要求快速换刀同时也能批量生产的中小型工件数控复合加工场合，需要增加数控机床的主轴并可根据需要自由配置，满足多工件或多工序加工要求，因此需有相应的数控系统给予支撑。多主轴机床主要针对中小型零件大批量生产需要，工序适当分散，增加同时加工的主轴数量，工件在机床上只有一次装夹定位，既减少了加工辅助时间，提高加工效率，又提高了工件的加工精度。     

低成本、高速夹具

Ｋａｉｓｅｒ精密刀具公司研制的Ｕｎｉｌｏｃｋ系统将卡盘与夹具结合在一起夹持工件。这种方法可解决因工件装卸引起的不协调问题。工件的基准定位只在夹盘中心线确定一次 ,在机床的ＣＮＣ程序中保存数据后可把工件从一台机床移到另一台机床而不需要再次定位基准点。工件采用气压夹紧 ,并可在台钳、四爪卡盘、磁性夹盘或标准夹紧器中夹持。系统的模块适用于几乎所有尺寸和形状的工件。夹盘可组合使用 ,用于分度、定位、各种状态夹持以及装到工作台上低成本、高速夹具     

"自适应加工"技术--零件快速装夹新概念

"自适应加工"是Delcam集团在近30年的加工和检测经验基础上推出的一个新的零件快速装夹的解决方案.通过"自适应加工"解决方案可以帮助机床操作人员在几分钟内快速准确地进行工件的重复装夹定位,将工件的加工余量与数控加工刀路对齐,而以往则需要几个小时,因而能为机械加工过程节省大量生产成本、缩短重复装夹时间、减少机器空闲时间、提高成品率,大大提升现有的生产力."自适应加工"解决方案是通过OMV和PS-Fixture 2个软件共同配合完成的.OMV是一个运行在加工机床上的可脱机编程、能自动检测具有自由曲面和几何特征的实体的在机检测解决方案;PS-Fixture是"自适应加工"技术的核心软件,通过计算得出零件当前位置坐标系与机床坐标系的偏差量,从而相应调整机床坐标系,来实现一个离线或在线的软件精确装夹的解决方案.     

基于QUINDOS6．0三坐标测量软件的图像应用与元素命名方法

借鉴三坐标检测经验,结合QuINDOs6．0测量软件,运用图像记录的方法,将飞机、发动机工件和工装在测量检测过程中的装夹定位位置等信息载人测量程序,并结合图像对元素名称进行命名．使检测过程更直观简便,提高了检测的准确度和效率。     

人工神经网络在CAPP系统开发工具中的应用

探讨了基于神经网络理论在ＣＡＰＰ系统开发工具的应用;建立了工艺过程设计系统的ＡＮＮ模型;详细讨论了工艺过程设计系统的推理机制,并给出了用集成ＢＰ网络选择加工方法及通过改进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络确定工艺路线的过程。     

数控系统故障的ANN与专家诊断系统的研究及应用

 分析了ＣＮＣ系统的故障特点,针对ＦＡＮＵＣ７数控系统,建立并比较了适用于ＣＮＣ故障的ＢＰ和ＢＡＭ两种ＡＮＮ诊断模型,探讨了模糊神经网络在ＣＮＣ故障诊断中的应用,给出了模糊ＡＮＮ识别ＭＡＣＳ５００数控机床伺服系统故障的数据和结果;介绍了所开发的ＣＮＣ系统故障诊断专家系统ＣＮＣ－ＤＥＳ的总体结构、知识表达与推理等,列举了该系统应用于ＣＮＣ故障诊断的情况和结论。     

用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题

分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。     

基于人工神经网络的燃速相关性研究

采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,通过一维模型的分析计算,表明了该方法应用于燃速相关性研究是可行的,且具有更好的稳定性;初步建立了的燃速相关性二维模型,考虑了发动机尺寸效应对燃速的影响,并利用试验数据进行了验证,结果表明二维模型有较高的燃速预示精度。可以利用该方法开展燃速相关性分析。     

ANN技术在复合材料胶接修理分析中的应用

基于改进的BP人工神经网络(ANN)建立了复合材料胶接修理分析模型,结合采用复合材料胶接修理的正交试验及有限元分析的结果为训练和检测神经网络提供样本,有效地利用了神经网络、试验设计技术与有限元分析的优点。胶接修理实例分析结果表明,所建神经网络模型对胶接参数与修理效果之间关系的预测与试验结果一致,说明将人工神经网络应用于复合材料胶接修理参数分析是一种行之有效的方法。     

关于BP网络算法的输电线速断保护

建立人工神经网络BP算法，利用计算运行方式的变化改进传统的电力输电线系统的保护措施，可以实时跟踪故障点并同步实施控制。利用人工神经网络技术的快速性、自适应性和容错性，在一个周期内准确地定位区内、区外故障点，实现对输电线的速断保护。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

支持向量机时间序列预测模型的参数影响分析与自适应优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善.本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法.最后,用太阳黑子数据和航空发动机油样光谱数据进行了预测分析.算例表明了本文算法的正确性.     

轮廓度约束下近净成形叶片余量优化方法

针对近净成形的叶片在自适应精加工中余量不均这一问题,提出了考虑叶型截面线轮廓度公差约束的余量优化方法。在设计基准与加工基准配准的条件下,改变工件做刚性位移的余量优化思路,建立一种新的叶身优化模型,避免优化后叶片检测处的截面线超出轮廓度公差,提升叶片余量优化阶段寻找到目标加工曲面的能力。最后以某压气机叶片为例进行验证,此方法不仅能够保证叶身加工余量,还能同时满足型面检测处的轮廓度公差,为近净成形的叶片在自适应加工中提供一种新的余量优化方法。     

基于ANN逆模型的非线性系统内模控制结构方案及仿真研究

基于逆模型的非线性系统控制器设计方法已得到了快速发展,并成为设计控制系统的一种重要方法。但对大量复杂、未知和不确定的非线性对象,建立具有一定通用性的逆模型控制器,在实际非线性系统设计中是非常困难的。文中基于系统内模控制（IMC）原理和神经网络（ANN）的非线性映射、大规模并行处理等特性,设计了非线性系统的ANN正模型辨识器及逆模型控制器,基于IMC原理和ANN理论建立了非线性系统的IMC结构方案。大量仿真研究表明,设计的基于ANN逆模型的IMC结构方案是有效的,ANN逆模型控制器具有良好控制性能,且其结构简单,具有一定通用性。