混合式多阶段加工过程的自适应加权偏差传递网络建模与分析

在混合式多阶段加工过程中,最终零件的加工质量受所有工序上多个偏差流传递累积的影响。为确保加工过程的稳定性,需要对加工过程偏差传递进行动态实时分析,提早发现具有潜在质量问题的关键工序并识别其误差源。提出了一种自适应加权偏差传递网络建模与误差溯源方法。基于实际加工误差的产生与传递机理,构建自适应加权偏差传递网络。借鉴搜索引擎中Page Rank排名算法,提出加权偏差传递网络节点重要性评估指标——AWVPN-Node Rank,提取出多阶段加工过程具有潜在质量问题的关键加工表面。提出基于分层重构的关键加工面的误差源诊断方法,从而确定需要优先改进的工序及其加工设备节点。以一典型主轴承盖零件的多阶段加工过程为分析对象,对所提方法进行验证,结果表明该方法能够有效识别工序流的薄弱工序及其加工设备节点。     

基于误差传递网络的工序流波动分析

减少工序的波动水平是提高工序加工质量的关键,在多工序加工过程中,由于工序间存在着复杂的交互影响效应,波动源的有效识别是一个重要问题。针对这一问题,提出一种基于误差传递网络的节点波动效应评价方法,基于线性关系建立工序间波动传递方程,进而构建由零件加工特征、加工要素节点组成工序流误差传递网络,在此基础上,定义节点的波动传递系数,并给出不同节点的波动效应值量化方法,通过考察各节点波动效应值,确定工序流需要优先进行改进的工序及加工要素节点。一个三工序加工过程被用于验证提出方法,结果表明该方法能够识别工序流薄弱工序节点。     

基于Petri网的表贴产品质量溯源建模

表贴产品生产通常需要经过多阶段加工,加工过程中的质量信息参数多样且在多道工序间传递累积,且存在耦合关系。为了确保表贴产品的产品质量,提出了一种基于Petri网的质量溯源模型。首先分析实际企业车间信息、质量特征信息与工艺流程信息。然后对制造过程进行工序模块化建模,对每一道工序进行层次化建模,对产品制造过程中易导致产品质量失控的关键加工参数进行统计。同时提出质量评价指标的表达式,对导致关键加工质量源、加工工序及关键设备节点进行量化;最后以某企业表贴加工过程为研究对象,验证了模型的有效性,该模型可溯源加工过程中的关键薄弱节点及其质量源,确定需重点监测与改进的加工工序及设备节点。     

基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测

加工质量实时预测是工件多工序加工质量控制的关键。航空制造领域关键零部件的异形空间大尺寸、材料难加工与小批量加工等特性,导致加工样本数据不足与加工误差监测困难。针对上述问题,提出一种基于赋值型误差传递网络的多工序加工质量预测建模方法。通过将质量特征引入多工序误差传递网络来描述加工过程中节点间的影响关系,形成赋值型的误差传递网络。并以关键质量特征节点为基础,采用基于粒子群算法优化的支持矢量回归机方法,构建单工序质量预测模型。在此基础上,基于赋值型误差传递网络的拓扑结构,合并单工序加工质量预测模型,以构建多工序加工质量预测模型。最后,开发了一个面向多工序加工质量预测的软件平台并以起落架零件的加工为例验证上述模型,结果表明该方法能够有效地预测加工误差,并从多工序的角度为异形零件的加工过程控制提供依据。     

调节片关键特征尺寸偏差的分析与预测

为了分析加工过程中误差对调节片质量的影响,基于调节片设计和工艺要求,以关键特征为载体,提出了分析和预测调节片误差的方法和流程。在定义误差源的基础上,确定了静态误差源与尺寸偏差的关系,建立了误差模型。在此基础上,定义了调节片关键特征,并分析了关键特征随工序的变化过程。采用旋转平移等变换方法,在UG中实现了调节片尺寸偏差的定量预测。最后,给出了尺寸偏差分析与预测的流程,对零件加工过程中质量控制具有指导意义。     

基于小波实时去噪与MEPC的加工过程调整方法

现代制造过程中,工件的质量受到多种误差源的影响,在辨识出加工过程的误差源之后,如何调整过程来补偿加工误差已成为一个重要的技术难题。考虑加工过程调整中噪声信息对调整效果的影响,提出了一种基于小波实时去噪的多元工程过程控制调整方法。首先采用小波实时去噪方法对含有噪声信息的测量数据进行实时滤波处理,再根据滤波状态来预测生产过程接下来可能出现的加工误差,进而通过多元指数加权移动平均控制器计算调整夹具定位销的长度来补偿加工特征误差,提高产品加工精度。最后以叶片的简化模型为例,通过产品加工特征输出误差值的变化验证了加工过程误差调整方法的有效性。     

不同构型的加工系统中尺寸偏差预测模型与方法

为快速评估不同构型的可重构加工系统中零件的质量,提出了一种基于误差传递模型的尺寸偏差预测方法。利用CAD和CAPP信息,综合各工位中安装误差和加工误差的影响,建立了串联多级加工系统中零件的尺寸偏差在各工作站间传递的系统级模型。给出了采用3-2-1定位方式中夹具误差、基准误差和随机误差源的关系式。基于偏差传递模型,以加工过程随机参数为输入,采用蒙特卡罗仿真方法得到零件的尺寸偏差。通过实例验证了预测方法的有效性。     

基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源建模与关键加工节点识别

为了解决多任务复杂制造过程中的工作流变异导致的流程和资源的不确定性,进而导致制造资源模型出现实时变化,提出了基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源模型,得到了流程与资源信息集成的资源复杂网络模型与分析方法。首先,从制造过程中实时产生的事件日志出发,提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法,解决了制造过程工作流重构问题,可实时发掘实际制造过程中的工作流模型。接着,通过集成过程挖掘算法和复杂网络理论,构建了集流程信息与资源信息于一体的资源网络模型,提出了资源节点与流程节点的关联性分析方法,识别制造过程中的关键加工节点。最后,结合一个复杂的锥齿轮轴-轴承套组件装配过程实例,全面验证了所提出方法在制造过程工作流重构、资源网络模型建模、资源特性分析与关键加工节点的识别上的有效性。     

数控加工过程多源数据实时采集与同步方法

数控加工状态的实时监测是实现加工过程自动化、无人化的重要手段,多源数据的同步采集是实现状态监测的关键技术,是数控加工过程数据挖掘与预测分析的重要基础。然而,数控加工是一个复杂的过程,其数据具有多源、多通道等特点,很难满足数据同步采集的要求。针对以上问题,提出了一种数控加工过程多源数据实时采集与同步方法。采用锤击试验和铣削加工的方式对采集系统进行同步性测试和验证,试验结果表明,同步偏差在20μs以内,验证了系统的可行性和精确度。     

虚拟加工中的加工误差分析与预测

分析了影响虚拟环境下复杂曲面产品数字化端铣加工误差产生的主要因素,综合考虑刀具和工件的柔度,同时考虑加工表面的变形敏感度,讨论面向虚拟制造的加工尺寸误差预测模型总体框架,提出了一个端铣加工过程表面加工尺寸误差预测模型。所给出的表面误差预测模型较全面地考虑了端铣加工过程,适于多种加工条件,能够反映端铣加工过程由切削力导致的系统变形对加工误差所造成的影响。最后给出了一个仿真实例。     

刀具轨迹优化及多轴数控加工仿真研究

三轴数控机床加工复杂曲面零件时,一次装夹无法完成整个加工过程,为了避免由多次装夹造成的定位误差,需要采用多轴数控机床进行加工。提出一种刀具轨迹优化算法——改进的等距偏置法,将其嵌入到SIEMENS NX软件中,并应用VERICUT软件进行五轴数控加工整体叶轮的加工仿真。该算法既保证了刀具轨迹的分布均匀,又提高了加工效率。     

基于敏感度分析的制造系统工位设计布置评价

针对制造过程中产品特征和控制特征偏差沿工位不断传递和累积影响了最终产品质量,提出基于敏感度分析的多工位制造系统工位设计布置评价方法。将工位参数代替时间参数,对多工位制造系统进行状态空间建模,建立了关键控制特征点的偏差传递和累积以及对关键产品特征点影响的系统化模型。提出三级层次敏感度指标(元件级/工位级/系统级),全面描述关键特征点的相互影响和不同的工位设计布置对偏差传递的作用。根据敏感度分析计算结果,提出了设计评价改进流程,以选择最优的系统设计方案,识别关键工位及确定单个最大的元件级偏差源。通过实例验证了评价指标和分析方法的有效性和可行性。     

基于VB的非圆曲线轮廓等误差加工的数控编程

用数控机床对非圆曲线轮廓进行加工时,为了控制加工误差,获得较好的表面品质,需要在数控编程时用一定的算法进行节点坐标的计算,而节点坐标的计算是数控编程数值计算中最烦琐、最复杂的部分。设计了非曲线轮廓等误差加工时节点坐标的算法,利用VB语言程序格式,以椭圆轮廓的等误差拟合为例,实现了对该算法的计算机编程并进行了曲线图形仿真,给出了VB程序与用户宏程序的转换关系及相关程序。     

基于机器视觉的薄壁件加工误差检测方法

针对薄壁件加工误差在线快速检测的需要,提出一种利用机器视觉技术对薄壁件加工误差进行检测与补偿的方法。通过制作特定标志贴于工件上,用CCD相机获取标志图像;通过数字图像处理算法对所获图像进行分析处理;根据对同一标识位置上的偏差,计算机床在对薄壁件加工过程中造成的误差,实现薄壁件加工误差的辨识和测量。试验结果表明,检测方法简单、高效,实现薄壁件加工误差的快速检测,为在线误差补偿提供准确的误差数据。     

一种白车身多工位装配偏差源诊断方法

针对白车身多工位装配偏差源耦合复杂,诊断困难的问题,提出一种新的多工位装配偏差源诊断方法。基于多工位装配偏差流传递的状态空间模型,将连续的装配过程以检测站为节点分解成不同的装配模块;引入"两种质量诊断理论",通过对比分析装配模块的计算机仿真装配偏差和实际装配偏差,获取装配模块"分质量",将偏差源定位到具体模块,降低状态空间模型状态变量维数,实现偏差源的快速诊断。最后通过实例验证了方法的有效性。     

融合工艺信息的复杂零件加工状态识别方法

为解决基于物理信号的加工监控系统在复杂零件数控加工过程中易受工艺波动影响而导致误报警的问题,提出两种融入零件工艺信息的方法来提高加工状态识别的准确率。为验证其可行性,基于数控系统OPC接口开发了一套远程监控系统原型,结合工艺信息和主轴实时切削功率对加工状态进行识别,一旦发现异常,立即控制机床停止加工。在典型飞机结构件上开展了应用验证,结果表明：融入工艺信息后,加工状态识别准确率明显提升。     

基于CAPP采集数控加工过程实例应用的分析

在实际生产过程当中,由于数控加工的零件品种复杂,采用人工观测,手工记录加工信息,导致影响了加工效率。因此,在数控加工过程中的一些加工信息,采用CAPP系统进行采集,实现对车间底层数控机床的加工工件进度进行监控,使得单人管理多台数控机床加工成为可能。     

基于网络空洞边界节点检测的DV-Hop改进算法北大核心CSCD

针对存在空洞的各向异性的传感器网络中,DV-Hop算法由于跳数估计不准确而导致精度降低的问题,提出了一种基于网络空洞边界节点检测的DV-Hop改进算法。首先利用一些可移动的锚节点标记并定位空洞边界上节点的坐标,再通过边界节点进而优化未知节点与信标节点间的跳数值,最后用改进的加权最小平方法进行未知节点自定位。仿真结果表明,当传感器网络中含有面积较大的空洞时,利用提出的算法能够让定位误差很大程度上减少,并且该算法可以更好地应用于实际场景。     

基于特征实体模型上的截面轮廓自动特征识别方法

复杂零件特征实体上的相交特征自动识别问题，仍是CAD／CAPP领域未解决的难点。本文提出了基于特征实体模型上的截面轮廓造型自动特征识别方法，并制定了一系列各类特征的合理识别规则和识别算法。这种方法探索了一条实现自动特征识别的新途径，实现了对复杂箱体类零件的加工加工特征自动识别与信息自动提取，从而实现了CAD／CAPP系统的信息自动传递。     

加权网络支持的工艺路线稳定性分析

针对复杂零件生产稳定性问题,提出一种加权网络支持的复杂零件工艺路线稳定性分析方法。利用加工元的概念,构建复杂零件制造过程的加权网络,通过建立多工艺路线决策模型将制造过程中生产成本和制造时间转化为网络的权重,对工艺路线进行初步决策。引入复杂系统脆性理论,通过分析加工元中刀具磨损、设备负荷等脆性事件引起加权网络崩溃的因素,建立加权网络中各个加工元的脆性风险熵,分析加权网络节点脆性风险的指标,预测整个网络中易发生故障的子系统即加工元,同时追溯易导致加工元发生故障的脆性事件,从而得到稳定性高的合理工艺路线。以某航空发动机叶片制造过程为例验证了该方法的正确性和有效性。