飞机结构件数控加工精度控制关键技术

在飞机结构件加工中,大量应用五轴联动数控装备。企业装备的数控机床随着服役年限的日渐增长,普遍存在精度衰减问题,新一代飞机结构件进一步向着整体化、大型化、复杂化、薄壁化、轻量化方向发展,加工过程极易出现尺寸超差,以及因加工工艺不稳定而造成的表面质量缺陷等制造精度问题。加工精度还受到切削载荷、切削稳定性、刀具误差、工件变形、夹具变形等复杂因素的影响,飞机结构件切削工艺的一致性和稳定性差,极易因刀具磨损、破损、切削颤振而引起加工精度问题。国内外学者在数控加工精度控制方面开展了大量基础研究并取得丰硕成果。本文从数控机床误差建模方法、误差补偿方法、加工精度预测与控制、表面粗糙度预测与控制4个方面分别阐述,并结合飞机结构件的特点提出其数控加工精度控制关键技术需求。     

飞机结构件数控工艺决策与专家系统推理机

工艺决策是建立工艺决策专家系统的重要基础，而推理机是专家系统的重要组成部分。本文介绍了ＦＡ－ＣＡＰＰ工艺决策专家系统中所采用的特征基工艺决策方法及专家系统推理机。     

飞机整体结构件数控加工技术应用中的问题与对策

针对新型飞机结构件的设计特点,分析了目前飞机整体结构件数控加工中存在的问题,并进一步提出了在数控机械加工方面应重点解决的问题和数控技术应用设想。     

飞机结构件数控加工工艺决策知识获取

工艺决策知识获取是建立工艺决策专家系统知识库的瓶颈。本文介绍了在建立飞机结构件数控加工工艺知识库时，工艺决策知识的获取过程与知识处理方法。     

角度头在航空结构件数控加工中的应用

本文详细分析了角度头在复杂结构特征上应用的加工工艺,并给出了角度头初始安装位置确定方法。以铝合金零件缘条和筋条侧面孔为例进行了应用验证,结果表明,角度头加工技术应用为航空结构件空间狭窄区域、高精度侧边孔、难加工深槽结构的加工提供了方法。     

基于BP网络模型的电机壳加工工艺参数优化

本文基于BP神经网络优良的逼近拟合特性,将BP神经网络算法引进电机壳体加工工艺过程中,使用BP神经网络模型预测电机壳体拉伸成形质量,结合电机壳体拉伸成形实验以验证BP神经网络模拟的准确性,并结合实验结果优选出电机壳体拉伸成形的最佳工艺参数,并得到最优的毛坯形状尺寸,实验结果表明电机壳体拉深成形效果良好,进一步验证了参数优化结果的可靠性。     

面向性能的压气机叶片铣削加工误差分析及统计

为提高航空发动机压气机叶片的加工质量,对其铣削加工中的质量影响因素进行了分析,包括加工前工艺规划及几何造型等因素、加工过程中变形与稳定性等问题以及加工后的残余应力变形等。针对必然存在的加工误差,提出了一种概率统计方法,并在此基础上对于影响气动性能的叶型关键几何区域,建立了有关轮廓误差和叶型参数误差的统计分析方法。借助于气动性能试验,获得了稳定工况下关键参数的误差分布,从而为指导叶片的实际铣削加工提供了理论依据。     

数控铣削参数优化的研究与开发

以DMC60H数控机床为试验平台,以壳体类铝合金零件加工为研究对象,提取数控铣削加工试验数据,采用BP神经网络建立数控加工铣削参数优化模型。生产验证表明,提出的数控加工铣削参数优化方法具有较强的实用性和一定的先进性,能有效提高加工效率,对实现数控机床综合应用效率最优化具有重要意义。     

数字铣削参数查询系统的设计与开发

本文分析了现有条件下铣削参数加工过程的影响,并详细介绍了数控铣削参数查询系统的设计和开发展。此外还简要介绍了系统设计时所使用的用户界面开发工具。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

Investigation of anode shaping process during co-rotating electrochemical machining of convex structure on inner surface

A novel co-rotating electrochemical machining method is proposed for fabricating convex structures on the inner surface of a revolving part. The electrodes motion and material removal method of co-rotating electrochemical machining are different from traditional electrochemical machining. An equivalent kinematic model is established to analyze the novel electrodes motion,since the anode and cathode rotate in the same direction while the cathode simultaneously feeds along the line of centres. Acc...     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

复杂结构件数控编程加工特征用户自定义方法

加工特征是实现复杂结构件高效、高质量数控编程的有效手段,但是同一类加工特征只是几何形状和加工工艺相似,并不完全相同。如何适应不同的企业资源与工艺水平、不同类型的复杂结构件进行加工特征定义是基于加工特征进行自动数控编程的一个难题。针对以上难题,本文提出了一种复杂结构件数控编程加工特征用户自定义方法,基于全息属性面边图表达加工特征几何信息,给出了具有一定柔性的加工特征几何信息定义方法,基于语义与规则建立加工特征工艺信息及其与几何信息之间的关联关系,实现了由用户根据企业的制造资源、零件结构和工艺人员的编程习惯等因素自定义加工特征。根据本文提出的方法开发了飞机复杂结构件加工特征用户自定义及自动编程系统,已成功应用于国内某大型航空制造企业的飞机结构件数控编程,经过多项飞机结构件测试,本文提出的方法特征识别正确率平均达到97%。     

基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.     

基于子空间和PEM的无人直升机两阶段参数辨识

在研究子空间辨识方法和预测误差方法(PEM)的基础上,提出了一种两阶段辨识方法,研究无人直升机的参数辨识问题.首先采用子空间方法得到初始参数模型,然后通过PEM方法得到参数化的直升机模型.为验证方法的有效性,以某型无人直升机实测数据为例进行参数辨识,结果表明该方法有良好的辨识精度.     

BP神经网络在元器件贮存可靠性参数预测中的应用

元器件贮存可靠性受多个非线性因素的影响。时间序列预测实质是实现一个非线性映射。应用BP神经网络模型对某元器件贮存可靠性性能参数时间序列进行了预测,仿真表明BP神经网络预测模型有较高的精度。     

基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.      

基于CAM/CNC集成的航空大型薄壁件数控加工在机刀轨调整方法

航空大型薄壁零件刚性弱,加工过程中易产生超差变形,需要对零件进行在机检测,并将检测数据反馈给CAM系统进行拟合并调整刀轨。以上过程需要在不同部门和系统间进行切换,严重影响了生产效率。针对以上问题,提出了一种基于CAM/CNC集成的航空大型薄壁件数控加工在机刀轨调整方法。建立了CAM/CNC集成框架,并构建了用于CAM/CNC间信息传递的动态特征信息模型,基于CAM系统离线生成特征理论中间状态,基于CNC系统建立特征实际中间状态检测点同理论中间状态的映射关系。通过分析理论厚度和实际厚度,确定特征中间状态的变形情况。针对变形导致特征中间状态加工余量无法包络符合公差要求的最终加工状态的情况,进行在机刀轨调整。基于所提出的方法开发的航空大型薄壁件数控加工在机刀轨调整系统在某大型航空企业得到了应用验证,可有效避免信息的反复传递,减少了工艺人员的重复劳动,提高了生产效率。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。