基于时间序列汽车轮毂尺寸偏差趋势预测

文章选用指数平滑法和ARIMA法两种典型的时间序列算法作为预测模型,对流水线生产的汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势进行预测。以MATLAB作为工具进行实验计算,依据预测数据和实际观察值的RMSE和期望误差的对比来比较这两种模型的预测效果,得出在预测汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势时,二次指数平滑法的预测效果更好,所以最终采用此模型,从而为宏观调控刀具补偿值提供有力的依据。     

基于UML的数控软件系统建模

采用UML构建基于DSP的数控控制器软件系统。采用用例图分析了软件系统功能需求;采用类图分析了软件系统各个模块之间静态关系;采用序列图和状态图等动态分析方法分析了软件系统控制流程和人机界面的控制状态。利用UML技术实现数控软件系统的分析、建模和面向对象设计,有利于提高数控软件系统的开放性和可重构性。     

基于STL分解的平均故障间隔时间组合预测

由于影响数控机床刀架系统平均故障间隔时间的因素较多,采用单一的模型作预测无法充分提取已知数据中的隐含信息,导致预测困难。应用基于STL进行时间序列分解的组合模型预测算法,将原始故障数据分解为趋势项、季节项和随机项,应用指数平滑法和支持向量机回归分别对前两项数据进行预测,根据时序分解的加法模型将其结合,得到组合模型预测结果,并将组合模型与单一的预测模型进行对比分析。实例证明:组合模型预测优于单一模型预测。此方法应用于MTBF的预测,有助于工作人员针对故障发生时间点提前采取措施,同时为数控机床可靠性评估提供了新的研究方法。     

基于非线性自回归模型的丝杆驱动系统运动误差预测

提出一种基于非线性自回归(GNAR)模型的丝杆驱动系统运动误差预测方法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立GNAR模型,在测试集上进行预测评估。结果表明:该模型具有良好的跟踪性能,预测预报精度优于AR模型,基于GNAR模型的预测预报是一种行之有效的方法。     

钛合金高速铣削的切削力实验研究与建模

针对难加工材料Ti6Al4V(TC4)进行高速铣削的铣削力研究,通过多因素正交试验,分析切削参数对切削力的影响,得出对难加工材料宜采用高速小切削的方法加工。将铣削加工中的切削力分解为纵向铣削力、横向铣削力和轴向铣削力,根据铣削力和切削加工参数之间的关系,采用最小二乘法等概率统计方法和回归分析原理,建立了三向铣削力模型。对所建立的铣削力模型进行回归参数显著性检验,分析所构建模型的置信度和残差,结果表明所建立的铣削力模型能很好地符合原始实验数据,可靠性好,能用于铣削力的预测和控制,为高速铣削钛合金的参数优化提供可靠依据。     

电动静液作动器的多学科建模与集成仿真分析

电动静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)集成了机械、液压、控制、电子等多领域技术。根据EHA特点,以MATLAB与AMESim软件平台为基础,对EHA进行多学科建模与集成仿真。应用MATLAB平台搭建控制与电子子系统模型,应用AMESim平台搭建液压与机械子系统模型,通过S-function接口连接各子系统模型。仿真结果表明,EHA多学科模型性能良好,很好地反映系统运行状况,可以通过仿真来指导系统的优化设计与系统控制算法的实现。     

体重指数影响骨钙素基因HindIII多态性与中国绝经前妇女空腹血糖间的关联

目的: 考察骨钙素(BGP) HindIII基因多态性是否与中国绝经前妇女空腹血糖(FPG)变异间存在关联;检测BGP基因型和体重指数（BMI）间的关联是否可以部分地解释BGP基因型与FPG间的关联。方法: 研究对象是328名中国绝经前妇女,年龄21岁以上［(33.2±5.9) 岁］,FPG值平均为 4.92 mmol/L (标准差, 0.81),采用聚合酶链反应(PCR) 限制性片段长度多态（RFLP）法对所有研究对象的BGP HindIII位点进行基因分型。结果: BGP HindIII多态性与校正年龄的FPG以及未用年龄校正的FPG间均存在显著的关联（P值分别为 0.028和 0.041),且BGP基因可以解释3.32%的FPG变异。但BGP HindIII多态性与年龄和BMI校正的FPG间无显著关联 (P=0.517)。此外,BGP HindIII多态性与未校正的BMI (P=0.002)或年龄校正的BMI (P=0.003)都有显著的关联,且BMI与未校正的FPG也存在显著相关 (r=0.424,P<0.01), BMI可以解释 20.15%的FPG变异。结论: BMI可影响BGP HindIII多态性与中国绝经前妇女FPG间的关联。该研究结果提示协变量如BMI在FPG的遗传关联研究中的重要性。     

高速电主轴热误差实验与预测建模

数控加工中心采用高速电主轴,由于电主轴发热导致主轴工作端明显热延伸,严重影响加工精度。以数控精雕机用永磁同步电主轴为研究对象,通过建立热特性实验平台,测试电主轴在不同转速、不同工作条件下的特征温度和热误差数据,建立基于自然指数函数的电主轴轴向热误差预测模型。在不同的工况下对模型的补偿结果进行实验验证,验证结果表明:该预测模型简单、精度较高,且建模成本较低,可以快速应用到实际的加工环境中。     

基于随机Petri网的连续型制造系统建模与性能分析

制造系统是企业生产重要的一环,利用先进的建模手段和描述方法将制造系统的具体内容表达出来,加入一定量的实时数据进行分析,可以得到制造系统过程的性能指标参数,参考这些结果对制造系统进行调整,从而不断优化生产过程.在新型材料的生产工艺升级变革背景下,通过收集其系列产品生产线设备性能和加工参数,利用成熟Petri网建模方法建立基于随机Petri模型,借助网络分析技术和算法求解标识稳态概率和变迁利用率,并参照其结果优化现场生产,提高批量产品生产制造效率.     

平面端铣加工变形建模与预测

提出了一种基于有限元分析方法、试验设计方法和偏最小二乘回归(PLSR)理论相结合的平面端铣加工变形预测方法。以某发动机机体为研究对象,进行了铣削参数的三因素三水平正交试验设计,通过已建立的三维有限元模型分析计算不同参数组合下的工件变形量,并用PLSR方法建立端铣变形预测模型。采用建模数据和非建模数据分别对该预测模型进行对比分析,验证了所提出的建模预测方法的可行性与有效性。     

机械故障指数平滑预测的实验分析

指数平滑预测方法由于采用对时间序列加权平滑（平均）和非线性预测模型,而且计算简单方便,因此适用于车间现场机械故障预测。本文通过对滚动轴承的实验研究,分析了预测中权的选择和预测误差。     

矿震系统的胞映射突变预测模型

针对传统矿震预测理论和方法存在的问题及矿震本身的非线性动力学特征 ,基于胞映射理论和突变理论提出了“矿震系统的胞映射突变预测模型”。该模型既考虑了矿震系统的非线性动力学本质 ,又利用胞映射理论消除了初值的随机性和矿震系统本身的内在随机性对预测结果的影响。分析实例表明 ,该模型可以更精确而客观地识别和预测矿震演化过程中的突变行为。     

三次指数平滑法预测管道腐蚀速率的应用

为准确预测管道腐蚀速率并得到精度较高的腐蚀速率预测模型,采用已有统计数据作为研究对象。首先,采用三次指数平滑法,建立管道腐蚀速率预测模型,对腐蚀速率数据进行拟合与预测分析;然后,得出预测模型中最合理的权重系数α;最后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论。结果表明,三次指数平滑法预测模型符合管道腐蚀速率的特点,对有效预测管道腐蚀具有一定的参考价值和指导意义。     

四辊轧机工况在线监测系统浅析

分析了中厚板轧机配置工况在线监测系统的必要性、实用性 ,同时阐述了中厚板轧机工况在线监测系统的功能、构成、硬件和软件配置及应用前景     

应用本构模型和神经网络模型预测铝/镁基纳米复合材料的高温流变行为(英文)

为了预测Al/Mg基纳米复合材料的高温流变行为,在不同的应变速率(0.01-1.0s-)和温度(523,623和1723K)的条件下进行热压缩试验,利用所得到的应力-应变数据,开发了本构模型,比如一般流动方程。阿累尼乌斯双曲模型、Johnson-Cook(JC)和改性的Zerilli-Armstrong(ZA)模型及人工神经网络(ANN)模型。通过使用统计参数,例如均方根误差(RMSE)、回归系数(R2)、平均相对误差(MRE)和分散指数(Is),比较了人工神经网络和不同的本构模型。结果表明,人工神经网络模型对AA5083-2%TiC复合材料的热变形流动应力的评估准确性更高。     

Mechanistic model for the reaming process with emphasis on process faults

A mechanistic model is developed to predict the cutting forces for an arbitrary reamer geometry. Inputs to the model include: tool geometry, feed, speed, initial hole geometry, and process faults including parallel offset runout, spindle tilt, their respective locating angles, and tool/hole axis misalignment. Given these input parameters, the model predicts torque, thrust, and radial forces. The cutting edges of the reamer are divided into elements and the elemental forces are determined from a fundamental oblique cutting model. The model is calibrated over a range of feed, speed, and varying tool geometry. Model validation tests were conducted and model predictions match experimental data well. The effects of process faults on cutting forces are examined through model-based studies. It was found that parallel offset runout, spindle tilt, spindle tilt locating angle, and tool/hole axis misalignment have significant effects on the radial forces. These radial forces are shown to be correlated to hole quality.     

工艺参数对AZ31镁合金搅拌摩擦焊接头组织和性能的影响

基于耦合的欧拉—拉格朗日(CEL)模型,建立了高可靠性、高精度的搅拌摩擦焊7055铝合金热力耦合计算模型,开展了焊接工艺参数对7055铝合金焊接接头温度、等效应变以及缺陷预测结果的影响规律的研究,并分析和讨论了搅拌摩擦焊试验验证模拟结果的可靠性. 7055铝合金搅拌摩擦焊CEL模型预测结果表明,温度和等效塑性应变与转速呈正比,与焊接速度呈反比,这主要与焊接工艺参数影响轴肩与7055铝合金的摩擦生热及材料的流动,使焊接温度和等效塑性应变值发生变化有关.当焊接速度在60 − 300 mm/min、转速在300 − 1 200 r/min范围内,焊接温度均低于7055铝合金熔点,当焊接速度增加到300 mm/min时,由于产热不足,温度和等效塑性应变均降低,此时在焊接接头处容易产生孔洞缺陷.7055铝合金搅拌摩擦焊试验结果表明,当转速为600 r/min、焊接速度为180 mm/min时,7055铝合金接头组织致密,接头抗拉强度达到489 MPa,断后伸长率为4.0%.当焊接速度提高至300 mm/min时,接头抗拉强度为411 MPa,断后伸长率仅为1.0%.这与产热不足导致接头处结合较差有关,与模拟结果一致.     

Real time monitoring of tool breakage in a milling operation using a digital signal processor

A monitoring system that can detect tool breakage and chipping in real time was developed using a digital signal processor (DSP) board in a face milling operation. An autoregressive (AR) model and a band energy method were used to extract the features of tool states from cutting force signals. Then, two artificial neural networks, which have a parallel processing capability, were embedded on the DSP board to discriminate different malfunction states from features obtained by each of the two methods of signal processing. In experiments, we found that feature parameters extracted by AR modeling were more accurate indicators of malfunctions in the process than those from the band energy method, although the computing speed is slower. By using the selected features, we were able to monitor malfunctions in real time.     

60Si2Mn钢中(BF+AR)显微组织的形成规律及其力学性能

研究了60Si2Mn钢经等温处理后的显微组织和力学性能。试验结果表明，钢中具有簇条状贝氏体铁素体(BF)与其间的残留奥氏体(AR)显微组织，可以获得良好的综合力学性能。60Si2Mn钢经过900℃奥氏体化后，在380～420℃等温适当时间空冷到室温后，可以获得约(80％BF 20％AR)的显微组织，其抗拉强度σb≈1200MPa，伸长率δ10≈25％，并对其形成规律进行了讨论。     

基于粗糙集BP神经网络的AZ31镁合金挤压力快速预测模型

利用粗糙集、BP神经网络和有限元模拟3种方法有机结合,对AZ31镁合金挤压力进行快速预测。针对BP神经网络结构中隐层神经元个数、输入层至隐层神经元间初始权值大小的确定,提出一种基于粗糙集理论优化BP网络结构的方法,通过粗糙集属性约简、属性权重确定,对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数及输入层至隐层神经元间初始权值,并应用于AZ31镁合金挤压力快速预测中,建立挤压工艺参数与挤压力间的非线性映射关系。与试验对比结果表明,该快速预测模型预测精度高,误差在5%以内;预测时间短,在10s左右。解决了传统挤压力预测中的精度差、效率低的问题。该方法还可推广应用到对挤压出口温度等参数的预测。