大气状态下SPM纳米加工系统的开发

商业化和大多数自制SPM开发和研制的目的主要是获得表面的信息,要想使它适合扫描探针加工的要求,必须对其进行一些必要的改进。本文讨论在DI公司多功能SPM基础上开发的纳米加工系统。     

利用AQS技术对数控测量数据进行统计分析

介绍了利用波音公司的AQS技术，对数控测量系统获得的大量数据进行统计分析。利用这种方法可以在数控加工中进行质量跟踪和控制，避免传统的在加工后进行检验的被动局面，充分发挥数控测量系统在质量控制中的作用。     

热弹塑性蠕变应力有限元分析

对处在高温下工作的发动机结构和核反应堆结构进行非弹性分析，以塑性力学增量理论为基础，采用Ｈｓｕ－Ｂｅｒｔｅｌ多项式函数的流动曲线，导出了热弹塑性蠕变应力分析的本构方程及相应的有限元列式，将热弹塑性蠕变有限元程序进行移植、修改；选取典型算例进行数值试验，与算例已有结果比较，符合良好，从而验证了本模型和程序的可靠性和有效性。     

航天飞行器舱体截面大尺寸弧长在线测量系统的研究

本文基于CCD图像测量技术，提出了一种新的不规则轮廓大尺寸弧长非接触图像测量系统，解决了航天飞行器舱体加工中的大尺寸测量的难题。文中给出了系统的结构及原理。并在现场进行了比对实验。最后对系统进行了精度分析，结果表明，本文所提出的系统的测量精度优于±0.5mm/8m。     

Ti2AlNb切削切屑形成过程近场动力学仿真及试验研究

利用非局部作用思想的近场动力学理论,可以通过求解空间积分方程描述物质点运动规律,准确描述切削过程材料剧烈塑性变形导致的裂纹扩展和断裂破坏行为。本文基于常规态基近场动力学方法构建Ti₂AlNb弹塑性本构模型,融合材料失效和接触准则,求解离散处理的近场动力学基本运动方程,建立了适用于Ti₂AlNb切削仿真研究的态型近场动力学数值模型,模拟分析了Ti₂AlNb直角切削切屑形成过程。通过试验验证,表明近场动力学仿真可以准确模拟Ti₂AlNb切削切屑形成过程中材料变形和损伤演化规律。本方法预测的切屑形成剪切角40.23°与试验结果 38.89°相比,误差为3.45%;定义损伤空间分布的半峰宽值(FWHM)为切削第1变形区宽度,其预测值为0.06mm,预测误差小于7%。     

Al/Mg搅拌摩擦点焊–钎焊接头的微观组织与拉伸剪切性能研究

采用搅拌摩擦点焊–钎焊工艺进行2A14铝合金和AZ31镁合金的连接,使用扫描电子显微镜(Scanning electron microscope,SEM)、能量色散谱(Energy dispersive spectroscopy,EDS)和X射线衍射仪(X–ray diffraction,XRD)研究不同参数下接头的微观组织、化学成分及物相组成,采用电子万能试验机对接头进行拉伸剪切性能测试。研究结果表明,搅拌区主要由Al–Mg系金属间化合物和少量MgZn相、MgZn₂相组成;热力影响区主要由富Zn固溶体和Mg₇Zn₃相组成;热影响区靠近铝合金处的锌钎料没有与其他元素发生反应,靠近镁合金处的锌钎料与镁元素发生反应,生成了Mg–Zn系金属间化合物。当轴肩下压量为0.5 mm,搅拌头旋转速度为950 r/min时,接头的拉伸剪切载荷达到最大值7.6 kN。     

基于残余应力重分布的导轨梁加工变形仿真与变形控制工艺方案研究

为解决大型薄壁铸件导轨梁在材料去除过程中因残余应力的释放与重分布导致变形超差的工艺难题,对导轨梁零件加工工艺进行分析,实现零件模型的简化与子结构分割;同时开展零件毛坯表面残余应力测量,成功建立零件毛坯初始应力模型。在此基础上结合实际加工工艺开展零件加工有限元仿真,模拟加工过程中由于材料去除引起的残余应力释放,预测了加工过程中残余应力重分布规律和加工变形情况。总结了零件加工变形的有限元仿真结果,提出抑制零件加工变形的工艺方案。经验证,改进后的工艺顺序使零件最大变形量由0.485 mm降至0.081 mm,降低83.3%,避免了零件在加工过程中的尺寸超差。同时该平面作为后续加工的基准,保证了后续加工的精度,为生产工艺优化提供了有效的理论依据。     

镍基高温合金多孔发汗材料的制备工艺研究

针对高超声速武器发动机对耐高温金属多孔发汗冷却材料的需求,本文以镍基高温合金为研究对象,通过粉末粒度选型、成形和烧结工艺的综合调控,制备出了孔结构均匀的多孔发汗材料,并对其性能进行分析。结果表明,制备的多孔发汗材料最大孔径<21.3μm,抗拉强度> 225 MPa,孔隙率> 25%;通过原料及制备工艺的调控,可实现发汗冷却材料的渗透率在10^-13～10^-12 m²范围内的有效控制;对多孔发汗材料的拉伸数据及断口形貌进行分析与表征,并证实其断裂方式为韧性断裂。     

基于深度神经网络的机器人加工系统模态特性预测

串联式工业机器人具有工作空间大且灵活性强的特点,被广泛应用于飞机蒙皮、航空透明件等大型结构件的加工。然而,工业机器人存在刚度弱、动态特性空间分布差异大的问题,导致其铣削稳定性极限低,不同加工区域的铣削性能变化明显,可供选择的工艺参数窗口狭窄的问题。研究机器人铣削系统加工过程中的动态特性,建立位姿相关模态预测模型对提升机器人加工性能有重要意义。本文以ABB机器人加工系统为研究对象,提出了一种基于深度神经网络的模态预测方法。首先,采用多普勒测振仪对机器人加工系统进行了模态试验,对多阶模态的空间变化加以分析。随后,根据机器人实际工作空间,设计测试试验组从而获取位姿相关的频响函数集,并利用有理多项式法准确辨识相关模态参数。在此基础上,采用超参数优化法建立深度神经网络预测模型,最终实现工业机器人工作空间内位姿相关的多阶模态参数准确预测。试验结果表明,该方法预测精度可达80%以上。