基于EMD与BP神经网络的齿轮故障诊断

针对基于传统BP神经网络的齿轮故障诊断方法存在收敛速度慢，误差较大等问题，提出经验模式分解（EMD）与BP神经网络相结合的齿轮故障诊断方法。首先简述经验模式分解和BP神经网络的基本原理，然后采用EMD方法提取齿轮时域信号中的各个IMF分量，计算IMF分量中故障信号能量特征参数，将这些能量特征参数作为BP神经网络输入参数进行故障诊断。在齿传动故障实验台上采集足够的样本数据进行实验研究。结果表明:与传统的BP神经网络相比，可将训练误差从0.01降低至0.001左右。此外，训练迭代次数可减小至10次以内。     

基于MBD的飞机结构件数控加工方法

为解决飞机结构件数控加工工艺决策效率低下的问题,提出基于MBD的飞机结构件工艺设计方法。该方法采用MBD技术,在CATIA环境下对飞机结构件进行标注,通过特征识别技术提取相关加工特征的几何信息和非几何信息并进行刀轨规划,经后置处理导出NC程序并完成加工。     

一种双面凸轮的反求设计方法

提出一种双面凸轮的反求设计和误差控制方法。从动件类加速度对轮廓曲线误差敏感,通过修正从动件类加速度曲线,以间接提高凸轮廓线精度。通过数字化测量,获得凸轮双面轮廓的点云数据,对点云数据进行精简并进行重构、装配对齐,获得凸轮轮廓实体模型。对获得的凸轮轮廓数据二次求导并拟合,获得从动件类加速度曲线和类加速度误差值。基于类加速度误差与从动件位移误差的关系函数,对轮廓线进行修正,从而消除反求误差。     

基于振动信号的齿轮可靠性评估

为了保障产品设备能够安全可靠地运行,提出了基于设备振动信号的运行可靠性评估方法。该方法可以把反映设备运行状态的特征指标与可靠性指标之间建立联系,将提取并优选出的敏感特征指标与比例故障率模型相结合,建立适用于齿轮箱设备的可靠性评估模型,从而实现设备运行可靠性的有效评估。将该方法应用于减速齿轮箱的可靠性分析中,并在试验中随机抽取60个数据文件进行识别验证,对齿轮性能退化状态识别率达86.67%,表明此方法的合理性和有效性。     

基于UG的MIKRON五轴加工中心后置处理的研究

在UG/Post Builder通用后置处理器的基础上,针对MIKRON UCP 600 Vario五轴加工中心和配置的Heidenhain iTNC 530数控系统,设定了机床参数、程序和刀轨参数,在程序的相应位置添加了M128/M129、M126/M127等指令,采用TCL语言编写了自定义用户命令,使得开发的专用后置处理程序所生成的NC代码能够直接用于MIKRON五轴加工中心的加工.     

基于AR模型的铣刀磨损诊断

传统的铣刀磨损故障诊断大多采用小波分析结合神经网络的方法，该方法的缺点是算法复杂，计算量大，很难实现铣刀磨损的在线识别并对其进行反馈控制。本文引入自回归（AR）模型来表征刀具切削过程的正常工作状态，用Levinson-Durbin递归算法求解Yule—Waker方程获得AR模型的系数。将建立的AR模型作为线性滤波器处理其它各种状态铣刀振动信号，获得预测误差信号，之后对预测误差信号进行各种统计特征分析。试验结果表明，预测误差信号的方差是有效的与刀具磨损相关的指标，可以用来在线识别加工过程铣刀磨损状态。     

基于知识的零件切削加工工艺性评价

提出一种基于知识和典型案例的零件切削加工工艺性评价方法。以箱体类零件为例 ,分别从材料和毛坯、零件热处理、结构和标准化四个方面讨论了评价内容。     

并行制造方法的研究

并行了工程是一种减少开发周期，提高质量，减少费用以提高产品竞争力的有效方法，普遍认为并行工程属于设计领域，但由于制造过程的动态性和市场的多变性，不可能随时修改产品设计方案，因而实施并行工程存在一定的困难。需要将并行方法应用于制造领域。提出并行制造的概念，分析并行制造工艺设计系统的特卢、及体系结构，探讨并行制造实施策略。     

基于虚拟仪器的金属切削过程在线监测技术研究

研制了一种基于虚拟仪器界面、供现场使用的高精度、高效率的金属切削过程在线监控系统 ,初步探讨了虚拟仪器在金属切削过程中的应用。