基于切削稳定性与表面质量约束的 铣削工艺参数优化研究

铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工 的工艺规划具有不确定性。 针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度 的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/ 精加工阶段铣削 用量为优化变量,以粗/ 精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法( SSA)对模型进行寻优求解。 以 某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优化配置进行加工实验,总切削时间 12. 577 min 与表面粗糙度值 3. 01 μm 验证了优化模型的可行性和有效性。     

基于数字单元法的三维正交织物微观几何结构建模

为了反映织物内部纱线的空间构型和微观几何结构,针对在织物建模过程中,因忽略纤维间的相互作用而引起的纱线截面形状变化的问题,基于数字单元法理论,提出了一种计算纤维间摩擦力的方法。通过纱线纤维化离散,用数值模拟和仿真方法模拟三维正交织物成型过程,建立了5种精度递进的微观几何结构数值模型。5种模型中的每根纱线分别由4、7、12、19和37根数字纤维表征。研究结果表明:随着纱线纤维化离散程度的提高,仿真时间延长,织物厚度减小,纤维体积分数增大,节点平均作用力下降速度变缓,势能变小;当每根纱线由19根数字纤维组成时,所建织物的微观几何结构数值模型与真实织物样本在显微镜下的内部切片图像较为吻合。     

芳纶平纹织物单纱抽拔力学性能分析

为探究芳纶平纹织物抽拔力峰值和横向预张力受各因素影响机制和变化规律,通过在电子万能试验机上加装自主设计的快速对中夹具和力传感器,进行了以横向预张力、抽拔速度、试样规格和纱线类型为变量的单纱抽拔实验。结果表明：抽拔力和横向预张力在抽拔过程中发生同频率零相位差的震荡下降,抽拔力峰值与抽拔纱线的交织点数量、交织点处的张力和变形程度呈正比关系;当初始横向预张力从100 N增加至400 N时,抽拔力峰值从5.63 N增加至10.58 N,横向预张力的上升值降低,下降值增加;当织物纵向长度从30 mm递增至110 mm时,抽拔力峰值增加,峰值增幅降低;抽拔过程中,横向预张力的上升值和下降值都随着织物纵向长度的增加而增加;纱线织造密度越小,预紧后的卷曲程度越高,抽拔力峰值越大。     

基于芳纶平纹织物微观几何结构的纱线抽拔力学性能分析

为研究芳纶平纹织物纱线抽拔力学性能及各参数的影响规律,建立纱线抽拔数学模型,为后续数值模型提供理论基础.采用数字单元法模拟芳纶平纹织物织造过程,获得其微观几何模型,并计算得出纱线轮廓.在此基础上,使用ABAQUS模拟单纱抽拔过程,建立纱线厚度方向单层网格划分准则和纱线材料属性,获得横向预紧力、纱线间摩擦因数对纱线抽拔力...     

考虑塑性变形和相变耦合效应的NiTiNb记忆合金管接头装配性能模拟

基于考虑塑性变形和相变耦合效应的记忆合金(SMA)本构模型,对NiTiNb SMA管接头从扩径预处理到装配服役的全过程以及拉拔过程进行数值模拟。计算结果表明,由于相变和塑性变形的耦合作用,装配过程管接头内的von Mises应力、等效相变应变和等效塑性变形演化存在明显的规律。在一定尺寸范围内,随着扩径量的增加,拉拔力降低;不同壁厚尺寸配比的9种方案中,拉拔力随壁厚非线性变化,存在最优连接性能的方案;在室温变化范围内(0～40℃),服役环境温度对管接头连接系统的性能影响较小。随着临界相变应变的增加,管接头内的von Mises应力集中层由内侧向外侧移动,拉拔力在临界相变应变0.07～0.14的范围内逐渐增加。研究结果表明,接触时端部von Mises应力集中会显著增加系统的拉拔力。     

NiTiNb记忆合金热力学性能的试验及其唯象本构模型

现有形状记忆合金(Shape memory alloy, SMA)管接头数值分析中没有考虑塑性变形及其影响,基于不可逆热力学框架,考虑塑性变形对逆向马氏体相变的影响,构建相变和塑性耦合的NiTiNb SMA唯象学本构模型,基于有限元软件ABAQUS二次开发功能,编译用户自定义子程序,对SMA热机耦合作用过程进行数值模拟,并与NiTiNb合金低温下的拉伸和约束升温性能试验研究结果对比。结果表明,数值分析结果能够很好地描述试验所得的应力应变曲线和升温过程的应力温度曲线特征,能够描述材料预变形提高逆向马氏体相变温度的规律,得到低温变形及升温恢复过程中材料内部Mises应力、等效相变应变和等效塑性应变的演化规律。结果表明数值仿真与试验取得了较好的一致性,为进一步的SMA管接头装配性能模拟及设计优化奠定基础。     

多参数变化下基于参数辨识的永磁同步 电机偏差解耦控制方法

针对矢量控制下永磁同步电机d-q轴电流无法动态解耦,导致电机参数的动态变化影响其控制系统稳定性问题,提出一种基于参数辨识的永磁同步电机偏差解耦控制(PI-DDC)方法。以d-q轴电流控制器耦合系数为零推导完全解耦下偏差解耦项的传递函数,由此考虑电阻、电感和永磁体磁链等电机参数的动态变化对偏差解耦效果的影响,引入带遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机各参数,通过实时修正偏差解耦控制模型中的电机参数实现d-q轴电流解耦。以一台永磁同步电机为例,不同工况下的仿真和实验结果表明,所提的PI-DDC方法相比于传统偏差解耦控制方法,d-q轴电流响应时间缩短约50%,超调量分别减小约60%和70%,最大波动幅值分别减小约30%和37%,具有更好的控制精度和动态性能。     

电动汽车用数字型直流-直流转换器设计

随着传统汽车污染的不断增加,以电动汽车为代表的新能源汽车迎来了机遇.而直流-直流( DC-DC)转换器是电动汽车中不可缺少的一种装置.为了吸纳数字型转换器的优点,以及符合宽范围输入电压的要求,电动汽车中用数字型DC-DC转换器已经成为新能源汽车领域中一个热门研究.然而,这种方法需要快速的动态响应.因此,根据其小信号模型仿真结果设计了一个两级转换拓扑的DC-DC转换器,并且设计了基于汽车级数字芯片控制的硬件电路平台和软件算法程序,并给出了DC-DC转换器的元件参数及测试结果.结果表明由数字芯片控制的DC-DC转化器是实时可编程的,也满足汽车电子的要求.     

有限样本下基于迁移学习的铣削稳定性预测方法

传统铣削稳定性分析因采用静态刀尖点频响函数和平均切削力系数而使其在真实工况下的预测精度降低。 为此,引入 迁移学习提出一种基于少量实验样本的铣削稳定性预测方法。 首先,生成静态刀尖点频响函数和平均切削力系数在全转速范 围内多个系列的随机值,并在各系列下进行铣削稳定性分析,通过计算少量极限切削深度实验值与对应的预测值之间的误差, 确定最优系列并以其构造源域稳定域数据;然后,利用大量源域数据建立极限切削深度的预训练模型,通过少量实验样本全局 微调此模型使其适应真实加工场景。 以 40 组颤振实验样本展开实例验证,所提方法比采用少样本建模的预测精度提升 32% , 并对比不同数据规模下各类模型预测精度,共同验证所提方法的有效性。     

基于非线性观测器和无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计对比

针对车辆主动安全控制系统中控制变量难以实时准确获取的问题,分别提出了基于非线性全维观测器和无损卡尔曼滤波(UKF)的车辆状态估计方法。首先,基于非线性七自由度整车模型,结合车辆传感器设计非线性观测器和UKF观测器。其次,利用稳定性理论对设计的车辆状态估计方法进行了稳定性分析。最后,采用E级轿车的车辆参数应用CarSim对几种典型工况进行了离线仿真和对比分析。结果表明,设计的两种车辆状态估计方法都具有实时性好、估计精度高的优点。