基于西门子802D数控系统的螺纹磨床改造

介绍了某螺纹磨床数控改造的总体方案，对控制系统及附件改造进行了详细描述。经数控改造后的螺纹磨床，其传动链的误差可由控制系统自动补偿，并可对工件磨削过程中产生的热伸长实现分段补偿；磨削的滚珠丝杆达到P4级（GB／T17587～1998）精度标准要求，很好地满足了日常生产加工需要。     

数控车床刀具补偿技术的研究

数控车床加工中能否对刀具半径进行合理补偿是提高零件加工质量和加工效率的关键.在深入分析刀尖圆弧引起的误差、刀具补偿原理的基础上,提出了刀具补偿的具体措施.应用该刀具补偿的具体措施于车床加工中,对大量零件进行加工,证实了正确应用刀具半径补偿措施,能够有效地提高零件的加工质量和加工效率.     

基于CAD模型引导测量的自由曲面定位及轮廓度误差评定

提出将粒子群优化算法与拟随机序列法相结合对基于CAD模型引导测量的自由曲面进行高精度检测和轮廓度误差评定的方法。为解决用三坐标测量仪检测自由曲面时存在的设计坐标系与测量坐标系不重合问题,提出用拟粒子群优化算法来实现被测曲面与设计曲面精确定位;针对自由曲面特点,采用轮廓峰谷误差和轮廓均方根误差综合评定自由曲面的形状误差。最后,阐述了用拟粒子群优化算法实现曲面匹配时目标函数值的计算方法,确立了用拟粒子群优化算法优化求解参数向量的具体步骤。对仿真实例和大量实测零件自由曲面轮廓度误差的计算表明:采用本文方法能够实现自由曲面精确定位,其轮廓度误差评定精度比由三坐标测量仪内置软件计算的结果高8%～15%,适用于对高精度自由曲面零件形状误差的评定。     

三维表面粗糙度的研究

本文介绍了三维表面粗糙度的特征参数，阐述了当今表面粗糙度的一些新的检测方法，同时编制出三维表面粗糙度特征参数的数据处理软件，为三维表面测量技术走向实用阶段奠定一定基础。     

枪械零件柔性检测系统研究

对生产全过程进行柔性化技术改造,以适应多种品种,批量化商品市场竞争大趋势,是我国机械和兵器工业所面对的共性课题。本文以枪械行业为对象,重点研究了实现生产柔性化的一个重要子课题一检系统的柔性化及其软件系统研究。本研究成果对机械行业有广泛参考价值。     

改进遗传算法与拟随机序列结合评定自由曲线轮廓度误差

为了高效率、高精度检测自由曲线和曲面零件并计算轮廓度误差,提出将改进遗传算法与拟随机序列结合来评定自由曲线轮廓度误差.首先,针对自由曲线因没有已知的解析表达式而常用离散点表示其轮廓的特点,采用非均匀有理B样条(NURBS)来表示自由曲线,并用改进遗传算法优化重建自由曲线;然后,应用拟随机Halton序列均匀产生参数值精确计算点到曲线最短距离.阐述了自由曲线重建时控制顶点及目标函数值的计算方法,确立了改进遗传算法重建自由曲线及采用拟随机序列生成参数值求解点到曲线最短距离的具体步骤.最后,针对仿真实例计算并实测零件曲线轮廓度误差.结果显示,自由曲线轮廓度误差评定精度高于99％,表明提出的方法算法简单、计算速度快、精度高,适于在工程计量中推广应用.     

基于双目视觉的双臂协作教学机器人研究与设计

为弥补智能制造、机器人工程等新专业实验装置短缺、学生创新实践能力亟待提升等问题,本文设计了一种基于双目视觉的双臂协作教学机器人.双臂机械部分设计呈对称结构,底座大而稳定,可以降低制造成本及协作抓取难度;研究设计的示教动作还原算法和重投影误差最小化算法,可以提升机器人末端位姿数据采集精度,使双臂协作抓取更准确稳定.该系统不仅能够通过上位机拖动控制双臂运动完成示教编程及动作组实验,而且还能够进行基于视觉引导的图像处理及单臂抓取实验、运动分析实验、在线编程与协调抓取开放实验.该系统成本低、功能丰富、综合性强,且兼具拖动示教与开放性特点,有助于提升学生创新实践能力,非常适合在智能制造、机器人工程等专业实验教学过程中推广应用.     

教学机器人综合实验平台设计与研发

为了提升机器人工程专业学生综合实践能力,本文设计了一款集机、电、控、图像处理于一体的教学机器人实验平台,将机器人机械结构设计、运动学分析、运动控制、图像处理等技术有机融合,不仅提供了机器人关节装配及实物图演示实验,易于学生理论联系实际深入掌握机器人机械结构及工作原理,而且基于开放的控制实验平台,能够完成机器人的运动学分析、驱动控制、轨迹规划、图像处理及基于视觉引导的物体识别与抓取等实验.该实验平台具有很强的综合性和可操作性,激发了学生的学习兴趣,使学生工程实践与创新能力得到有效提升.     

微机在万能测齿仪中的应用

介绍了万能测齿仪的基本原理、检测方法及利用MCS-51单片对万能测齿仪的改进。详细描述了测头安装部分的改进及信号处理电路的设计,同时阐述了数据采集及信号处理方法。该对其它测量仪器的改进具有参考价值。     

基于进化策略的测试系统非线性校正研究

提出了将进化策略算法用于对测试系统中信号转换电路的非线性误差进行校正.该算法基于实数编码,采用(μ λ)选择策略和高斯变异算子,即父代种群参与竞争;同时建立了用进化策略校正非线性误差时目标函数的数学模型.实验结果表明,用进化策略对信号转换电路进行非线性校正不仅能够自动搜索到最优多项式,而且精度高于最小二乘法和改进遗传算法.该方法同样适用于对测试系统中传感器等其它电子测量元件中存在的非线性误差进行校正.