一种基于蜂拥策略的分布式无人机编队控制方法

在无人机编队控制中,传统的主从式集中编队控制方式需要大量信息交互,对机间通信的要求较高.针对具有虚拟领航者的分布式无人机自组织编队跟踪问题,运用有界蜂拥算法对无人机模型进行求解.首先,提出了一种有界控制输入的蜂拥算法,并对算法的稳定性进行了分析;其次,对无人机进行了建模,提出了虚拟受力点的概念,并对虚拟受力点进行受力分析,将算法中的加速度转化成无人机径向速度与偏航速度的更新,以达到分布式无人机编队自组织以及跟踪虚拟领航者的目的;最后,通过仿真验证了算法和模型的有效性.     

高速铣削铝合金7055铣削力和铣削温度的仿真研究

采用有限元分析软件AdvantEdge模拟了航空铝合金7055高速铣削过程,获得了单个刀齿高速加工中铣削力变化曲线,预测了不同切削时间下工件及刀具上的温度分布,获得了刀具前刀面和后刀面的温度分布曲线;建立了高速铣削参数对铝合金7055铣削力和铣削温度的影响曲线,可辅助优化切削加工参数,有助于减小切削过程中刀具的磨损,改善刀具切削状态,提高刀具使用寿命.     

铣削加工工艺力学机理研究

结构件数控铣削加工技术广泛应用于航空航天工业中。铣削加工中,不合理工艺参数下的切削力会引起较大刀具-工件变形及加工颤振,极大影响着加工精度和质量。深入研究工艺过程的力学机理,进而采用建模仿真技术来优选工艺参数,对高效高精度加工技术的实现具有重要意义。本研究围绕切削力建模、动力学建模与颤振稳定性分析以及变形误差预测与控制技术等相关工作进行介绍。     

钛合金螺旋铣孔的切削力和切削温度试验研究

螺旋铣孔技术是航空装备制造领域新出现的制孔技术,因具有加工质量好、效率高等优点被用于加工钛合金、复合材料等难加工材料.采用包括切削速度、切向每齿进给量、轴向每齿进给量和螺旋导程4个基本加工参数描述螺旋铣孔过程,分析了基本参数和螺旋铣孔输入加工参数(自转、公转、进给)之间的关系.在自行研制的螺旋铣孔试验平台上开展了钛合金材料的加工试验,研究了钛合金螺旋铣孔加工中切削温度及切削力的特征,以及基本加工参数对切削温度和切削力的影响规律.试验结果表明,在螺旋导程一定时,切削温度主要由切削速度决定,而与轴向每齿进给量及切向每齿进给量无明显关系;而切削力的影响规律与切削温度相反.切削温度是影响螺旋铣孔过程中刀具磨损及加工孔质量的主要因素.在需同时保证加工效率及加工质量的前提下,应尽量选择大的切向每齿进给量、大的轴向每齿进给量和较低的切削速度.     

基于镦头不均匀变形的压铆力建模

压铆力是影响铆接质量的重要参数,其数值的确定主要依赖于经验或简化的理论模型,且不考虑镦头鼓形部分的影响,因而误差较大。依据铆钉材料在压铆过程中的流动趋势,将压铆过程划分为4个阶段,并确定了最大压铆力出现的位置。基于厚壁筒受压进入塑性状态的极限应力分析,建立了镦头不均匀变形的压铆力计算模型,结合体积不变假设得到了镦头圆环部分尺寸,用于压铆力的求解。最后以直径4 mm和5 mm的平锥头铆钉压铆为例,利用ABAQUS软件和G86型钻铆机分别进行数值模拟与压铆实验,对相同压铆力作用下的镦头尺寸进行对比。结果表明,模拟和实验得到的镦头尺寸与理论相比,差别均小于5%,表明该压铆力计算模型具有有效性。     

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。     

砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化

砂布轮柔性较大可以实现航空发动机叶片微面切触自适应抛光,提高叶片表面完整性和力学性能。抛光力是影响抛光表面完整性的关键参数,通过单因素试验分析确定了砂布轮抛光力的影响参数及其影响规律,通过正交试验和极差法确定了影响抛光力的主要参数是砂布轮的压缩量和转速;利用二元二次回归正交试验得出了抛光力的预测模型,利用该模型分析了抛光力预测误差变化趋势,明确了不同转速下抛光力主要影响参数的稳定域;整体叶盘的抛光试验表明：通过合理控制抛光力,可以实现表面粗糙度小于0.4 μm的抛光效果,且效率比人工提高20%。     

Prediction of cutting forces in ball-end milling of 2.5D C/C composites

Machining of carbon/carbon (C/C) composite materials is difficult to carry out due to its high specific stiffness, brittleness, anisotropic, non-homogeneous and low thermal conductivity, which can result in tear, burr, poor surface quality and rapid wear of cutters. Accurate and fast pre-diction of cutting forces is important for milling C/C composite materials with high quality. This paper presents an alternative cutting force model involving the influences of the directions of fiber. Based on the calculated and experimental results, the cutting forces’ coefficients of 2.5D C/C com-posites are evaluated using multiple linear regression method. Verification experiment has been car-ried out through a group of orthogonal tests. Results indicate that the proposed model is reliable and can be used to predict the cutting forces in ball-end milling of 2.5D C/C composites.     

超声速横向喷流侧向控制的数值模拟

为研究来流攻角和喷流位置对横向喷流侧向控制力的影响,通过数值方法模拟了超声速条件下的横向喷流干扰流场,计算得到的壁面沿程压力分布与实验结果吻合良好.采用喷流力放大因子和实际作用位置表征喷流侧向控制力的实际作用效果,引入法向干扰力沿程增加系数来分析弹体表面的压力特征区域对侧向控制力的影响.计算结果表明:在喷流干扰下,侧向控制力大小不等于喷流设计推力,并带有绕喷流中心位置的低头力矩;低压尾迹区是影响侧向力实际作用效果的决定因素;攻角的增大和喷流位置的后移,分别有助于削弱低压尾迹区的干扰强度和作用范围,从而增强侧向控制力的实际作用效果.      

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。