发动机缸体智能清理打磨生产线的设计及应用

针对发动机缸体铸件内腔及外表面的浇冒口、批缝、毛刺等人工清理效率低、打磨环境恶劣的难题,提出了采用机器人、双工位转盘式的缸体铸件智能打磨生产线设计方案,该系统包含上料机构、输送线、冲切站总成和打磨站总成,以工控机作为上位监控机、PLC作下位实时控制机,智能控制打磨过程状态参数,实现铸件内腔及外部的浇冒口、毛刺等的自动清理打磨,满足缸体铸件所有要清理部位的打磨精度,解决了数据难以高效协同、高精度打磨难以实现的难题.系统运行稳定可靠、操作简单。     

工业叶片磨抛加工过程接触控制优化

应用机器人磨抛技术对叶片进行磨抛加工过程中,由于非零逼近速度和不连续动态特性等因素使得磨抛加工接触过程存在力振荡与力过冲问题,严重影响叶片表面加工质量和系统稳定性.针对此问题,文章提出了一种磨抛加工过渡过程的优化振动抑制方法.以机器人砂带磨抛技术为研究对象,在输入整形技术的基础上引入正负交替的脉冲序列,设计出改进具有负...     

基于环境模型优化的机器人磨抛阻抗控制

对比传统加工机床,机器人的刚度与定位精度较低,为提高机器人辅助磨削的加工质量,需要控制其加工过程中的接触压力。基于球形弹性磨具磨削时的接触特性,以磨具的下压量为自变量,磨具与工件的接触压力为因变量进行有限元仿真,对下压量-接触压力仿真结果进行曲线拟合,并通过接触实验验证其准确性,以此建立基于环境模型修正的阻抗力学控制模型,从而进行自由曲面力控实验。结果表明:建立的基于环境模型修正的阻抗控制方法能有效改善球形弹性磨具的力控性能,自由曲面力控精度达到±0.5 N,且可为球形弹性磨具复杂曲面的磨削加工提供稳定的磨削压力。      

轨道车辆转向架横梁非常规焊缝自动打磨系统及工艺研究

针对人工打磨轨道车辆转向架构架横梁非常规焊缝存在劳动强度大、质量低等问题,设计了一种轨道车辆转向架构架横梁非常规焊缝自动打磨系统,使用恒力控制装置(AFD)以控制打磨压力,使用激光扫描模块以确定焊缝的位置、高度等必要的打磨工艺信息,设计新的打磨刀具以便于机器人能够更好地对燕尾区及环形焊缝实施打磨作业,根据转向架构架横梁非常规焊缝的特点制定合理的打磨工艺。通过打磨实验,证明了所设计的轨道车辆转向架构架横梁非常规焊缝自动打磨系统的优越性以及打磨工艺的合理性。     

基于神经网络的工业机器人力控制研究

针对工业机器人夹持工件进行磨削时的力控制问题,提出一种基于神经网络算法的机器人力控制方法,搭建一套工业机器人磨削系统,并在Visual Studio软件环境下开发了相应的上位机软件。通过分析神经网络算法的原理,设计神经网络结构,使用从实际磨削过程中获得的训练数据对神经网络进行训练;将力传感器实时采集的力信号输出给训练好的神经网络模型,预测出机器人磨削加工的轨迹修正值并传给机器人,对磨削轨迹进行实时修正,从而实现工业机器人的间接力控制。最后,在搭建的工业机器人磨削系统上进行了力跟踪实验和钛合金试件磨削实验,验证了所提出的力控制方法和机器人磨削系统的有效性和实用性。     

考虑廓形特征的机器人异型盘磨削接触力建模

目的 为表征具有尖端小、比压大廓形特征的机器人异型盘磨削接触力,针对异型盘薄板与橡胶板双层结构形式,提出一种考虑廓形特征影响的包含薄板挠曲形变和橡胶板弹性形变的机器人异型盘磨削接触力建模方法。方法 首先,基于弹性薄板弯曲理论,分析薄板挠曲形变与接触力关系。其次,依据静态弹性理论,建立橡胶板在弹性形变区域内弹性形变与接触力模型。再次,开展有限元数值模拟实验求解橡胶板弹性形变参数和薄板挠曲形变参数,并通过变量替换建立接触力与异型盘法向进给位移数值形式反函数模型。最后,搭建机器人异型盘磨削实验平台,分别开展1种平面与3种曲率曲面工件的机器人异型盘接触力模型验证实验和1种侧曲面圆台铸铁工件的机器人异型盘磨削一致性验证实验。结果 机器人异型盘接触力模型验证实验结果表明,当盘倾角较大时,能够较为准确地预测接触力。机器人异型盘磨削一致性验证实验结果表明,在相同的磨削参数条件下,3条磨削路径(路径1、2、3)的磨削深度平均值分别为0.066 3、0.063 2、0.064 5 mm,最大偏差分别为0.013 9、0.009 0、0.010 8 mm,变异系数分别为11.2%、6.4%和9.6%。实验验证了所提方法的有效性。结论 所提方法考虑了异型盘廓形特征,将工件表面曲率、盘倾角、廓形参数和异型盘尺寸等参数包含在磨削接触力模型中,并描述了磨削接触力与异型盘法向进给位移的数值形式反函数关系,能够度量异型盘磨削作业接触区域和解释磨削接触力影响因素,可为机器人异型盘的高效率、高质量恒定接触力磨削提供理论依据。     

An efficient method for solving the Signorini problem in the simulation of free-form surfaces produced by belt grinding

Industrial robots are recently introduced to the belt grinding of free-form surfaces to obtain high productive efficiency and constant surface quality. The simulation of belt grinding process can facilitate planning grinding paths and writing robotic programs before manufacturing. In simulation, it is crucial to get the force distribution in the contact area between the workpiece and the elastic contact wheel because the uneven distributed local forces are the main reason to the unequal local removals on the grated surface. The traditional way is to simplify this contact problem as a Signorini contact problem and use the finite element method (FEM) to calculate the force distribution. However, the FEM model is too computationally expensive to meet the real-time requirement. A new model based on support vector regression (SVR) technique is developed in this paper to calculate the force distribution instead of the FEM model. The new model approximates the FEM model with an error smaller than 5%, but executes much faster (1 s vs 15 min by FEM). With this new model, the real-time simulation and even the on-line robot control of grinding processes can be further conducted.     

Optimal planning of an adaptively controlled robotic disk grinding process

In this paper, an adaptive control optimization (ACO) robotic grinding system is described. An industrial robot equipped with a pneumatic grinder, a six degree-of-freedom force sensor, and two non-contact inductive proximity sensors inter-linked with a PC are the integrated part of this system. The system is designed to grind the workpiece with maximum possible metal removal rate (MRR) within the constraints on workpiece burn and surface finish which, in turn, depend on the degree of disk dullness. A model-based approach has been used for the optimization. To perform the cutting operation, normal grinding force and robot feed speed have been selected as control parameters. The normal grinding force is effectively tracked on-line using an Adaptive Generalized Predictive Controller (GPC) algorithm, which was experimentally tested. The optimal robot feed speed is tracked due to the robot system's capability to accept on-line end effector path modifications by means of the robot's “ALTER” command. This system is able to plan and efficiently execute a multi-pass grinding sequence for removing large amounts of unwanted material. Several illustrative results are presented that confirm the practical feasibility of the optimization concept and demonstrate the performance of the ACO robotic grinding system.     

机器人在零件清理打磨中的应用及发展趋势

许多金属零件存在飞边、毛刺,需要在成形后进行清理打磨。通过介绍飞边清理和去毛刺的常用方法以及机器人在清理打磨行业的应用现状,分析了清理打磨机器人的关键技术要求,并展望了其发展趋势。     

双臂机器人的轨迹跟踪控制方法研究

针对工件在实际加工中打磨空间局限、精度不高等问题,为提高机器人作业的轨迹跟踪效果,提出一种双臂机器人轨迹跟踪控制方法。以轮毂打磨为研究背景,主从架构中夹持机器人采用PD控制,夹持待打磨工件进行位置跟踪运动控制;打磨机器人采用基于位置的阻抗控制,实现力控和末端位置补偿,提高定位精度。基于MATLAB/Simulink设计仿真模型验证可行性,并完成实验验证。实验结果表明：当机器人末端在外界干扰力作用下,能自适应地跟踪及修正轨迹,满足双臂机器人轨迹跟踪控制的要求。     

钎焊金刚石铣磨刀具磨粒粒度尺寸与排布间距对CFRP磨削质量的影响

碳纤维增强复合材料（carbon fiber reinforced plastics,CFRP）由于其低层间结合力和各向异性导致其加工过程中易出现分层、毛刺、撕裂等加工缺陷和刀具耐用度低等问题。采用有序排布钎焊金刚石磨削刀具及"以磨代切"加工工艺能够有效减轻分层缺陷。为制备出适合CFRP磨边加工的钎焊金刚石刀具,本试验制备了不同磨粒排布间距与不同磨粒粒度尺寸的5种刀具,对比分析了刀具结构变化对CFRP磨边加工磨削力与加工表面质量的影响。试验结果表明:在一定范围内,在相同磨粒排布间距和加工参数下,随着磨粒粒度尺寸变大,磨削力变化很小,加工表面质量变差;在相同磨粒粒度尺寸与加工参数下,随着磨粒排布间距减小,磨削力先增大后减小,加工表面质量变好。      

大型磨盘座的铸造工艺优化与实践

通过对磨盘座的工艺优化,解决了冒口根部清理过程产生的裂纹及加工周期长等诸多问题,满足了用户质量及进度的要求。     

基于负压吸附的船体清刷机器人研究

为了减少因船体附着污损物对船舶航行造成的阻力,提高船舶运输业的效益,研究设计了水下船体清刷机器人。介绍了水下船体清刷机器人的移动方式、吸附方式和驱动方式,设计了一种以轮式行走、液压驱动、负压吸附方式的船体机器人本体结构方案,并对船体清刷机器人进行了静力学分析,建立了其在船体表面运动的运动学模型,分析了机器人能够稳定安全地吸附在船体表面所需要的吸附力、驱动力矩以及运动过程中的回转半径。     

打磨机器人控制系统设计与研究

为解决卫生陶瓷行业中的干胚打磨粉尘浓度高,噪声大,工作环境比较恶劣,影响工人的身体健康的问题,设计并开发了一套基于6轴工业机器人的自动打磨系统。通过设计机器人末端的力控法兰打磨机构,基于Labview开发了打磨机器人末端力控法兰的上位机软件,与工业机器人通讯,运用PID控制系统,进行恒力打磨实验,结果表明:打磨机器人可以控制输出相对平稳的接触力,验证了力控法兰设计的可行性,满足了卫生陶瓷打磨对接触力控制的需求。     

Force modeling and forecasting in creep feed grinding using improved bp neural network

The object of this study is to model and forecast the grinding force for the creep feed grinding process, using back propagation (BP) neural network. The BP neural network is improved by integrating an error distribution function (EDF), a process that proves to be useful in overcoming local minimum problems effectively, so as to find the global minimum solution, and greatly accelerate the convergence speed. Compared with the theoretical force model, the force model implemented by the improved BP neural network is found to be accurate and to predict the grinding force satisfactorily.     

磨头磨削镍基高温合金仿真

镍基高温合金磨削过程中磨削力是影响表面质量的重要参量。为构建磨削力有限元仿真预测模型,基于电镀磨头实际表面形貌,通过调用分布函数的方法,建立磨粒高度随机且整体服从二维高斯分布磨头整体模型,进行磨削过程有限元仿真与磨削力试验验证。结果表明：磨头整体模型具有真实磨头的随机特性,优势在于充分考虑多磨粒相互作用的磨削特性;磨削仿真过程中可观察到划擦、耕犁、切屑成形3个典型阶段,高度还原实际磨削过程;磨削力试验与仿真的单位宽度切向与法向磨削力在不同参数下变化趋势相同,平均误差分别为8.2%和8.6%。仿真模型对镍基高温合金磨削力有很好的预测效果。     

Study on the system matching of ultrasonic vibration assisted grinding for hard and brittle materials processing

Ultrasonic vibration assisted grinding (UAG) is an effective processing method for hard and brittle materials. Compared with common grinding (CG), both of grinding force and workpiece surface quality is improved by UAG, but the principle of improvement is still unclear. In order to reveal the mechanism of grinding force reduction and grinding quality improvement in UAG, this paper presents a mathematical model for system matching in UAG of brittle materials. Assuming that brittle fracture is the primary mechanism of material removal in UAG of brittle materials, the system matching model is developed step by step. On the basis of this mathematical model, the mechanism of grinding force reduction and surface roughness forming are discussed. The advantage of UAG processing brittle materials is pointed out in theory. Using the model developed, influences of input variables on grinding force are predicted. These predicted influences are compared with those determined experimentally. This model can serve as a useful foundation for development of grinding force models in UAG of brittle materials and models to predict surface roughness in UAG.     

GCr15钢平面磨削力仿真分析与实验研究

目的 对不同磨削工艺参数下的平面磨削力进行预测,对磨削机理进行研究,进而控制磨削加工质量。方法 考虑CBN砂轮表面磨粒形状的多样性、姿态的多样性和空间分布的随机性,建立CBN砂轮模型,对GCr15材料模型进行有限元砂轮磨削仿真。同时使用CBN砂轮,采用不同的工件进给速度对GCr15进行单因素平面磨削实验,使用三坐标测力仪测量不同磨削参数下的磨削力。结果 建立的仿真砂轮模型的表面形貌与真实砂轮接近,仿真砂轮上的磨粒出刃高度均服从正态分布,与实际砂轮一致。对比随机多面体磨粒模型和真实CBN磨粒照片,两者形貌相似。磨削力实验和仿真结果表明,工件进给速度由3 m/min增大到18 m/min时,磨削力逐渐增大,仿真所得法向磨削力最大误差远小于切向磨削力。结论 实验结果与仿真结果具有一致性,证明了砂轮磨削有限元仿真模型可用于磨削力预测。因为仿真中无法考虑实际砂轮尺寸和砂轮表面结合剂对磨削的影响,结果具有一定误差,仿真的准确性有待进一步提高。研究结果为使用有限元方法研究磨削机理和控制磨削加工质量提供了思路。     

钎焊金刚石磨抛盘基体结构设计与仿真研究

根据磨抛高强度钢用树脂砂轮片的磨抛特性,仿形设计出适合于制备钎焊金刚石磨抛盘的基体结构,确定了与基体形状有关的几何参数,其中磨抛面由磨抛盘外缘面、斜面及上平面组成;对磨抛盘各结构参数进行了优化,确定了参数设计范围。采用ABAQUS仿真软件对磨抛盘磨抛受力状态进行仿真分析,结果表明:影响基体磨抛形变的因素主要为进给力,沿磨削面的切向磨削力以及离心力对磨抛变形影响较小;最大应力集中区在弯角R2处,并随进给力的增大而增大;弯角R2最佳弯曲半径在6~10mm区间。     

不同加载作用下砂轮片破裂失效的有限元分析

针对实际磨削加工中砂轮片的破裂失效机理进行研究,通过ANSYS有限元分析软件对不同加载状态下的砂轮片进行应力分布分析,揭示失效的原因。建立砂轮片有限元模型,对砂轮模型分别施加离心力、磨削力、端面力,模拟砂轮片实际作业中的不同受力情况,分析和比较砂轮工作过程中不同受力状态下的应力、应变和位移变化。结果表明:对砂轮应力影响程度由大至小依次是离心力、端面力和磨削力;对砂轮应变影响程度由大至小依次则为端面力、离心力和磨削力;过大角速度带来的大离心力和端面磨削带来的端面力是造成砂轮破裂的主要因素。