粗糙集-基于实例推理的凸轮轴数控磨削工艺专家系统

针对凸轮轴数控磨削加工过程中工艺方案选择困难等问题,在集成粗糙集理论及基于实例推理各自优点的基础上,提出一种新的粗糙集-基于实例推理(Rough set-case-based reasoning, RS-CBR)凸轮轴数控磨削工艺专家系统.在该系统中,利用粗糙集理论的离散和约简算法实现对工艺特征属性权重的自动计算,利用基于实例推理方法实现对加工实例相似度的计算.在CNC8312A数控高速凸轮轴磨床上进行试验加工,采用均匀设计原理安排试验方案,采集多组工艺实例建立工艺实例库,构建凸轮轴数控磨削RS-CBR模型,进行磨削方案的智能匹配试验.将匹配成功的工艺实例用于生产实际,获得良好的效果.     

基于RBR-GA-BP集成的凸轮轴数控磨削工艺智能推理

磨削加工工艺方案智能推理一直是困扰制造企业的难题。当前选择磨削加工工艺方案的方式仍以传统的试切法和经验法为主。为此,提出一种基于规则推理理论(Rule-based Reasoning,RBR)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(BP neural network,BP)等多种智能技术集成的凸轮轴数控磨削工艺智能推理模型体系结构。建立了基于变量+事实+规则的三层结构体系,推理策略采用正、反向混合推理、置信度和活性度综合排序的方式来进行冲突消解;构建了5×12×8三层GA-BP网络拓扑模型,采用测试样本对模型进行测试,结果表明,85.42%的预测值的百分比误差处于±10%以内。以某型凸轮轴毛坯加工为例,验证了凸轮轴数控磨削工艺智能推理模型的有效性。     

凸轮轴磨削加工速度优化调节与自动数控编程研究

为进一步提高凸轮轴的加工精度、表面质量和加工效率,根据X-C轴联动磨床的运动原理,建立了凸轮轴恒线速加工理论数学模型,依据该数学模型采用三次样条拟合插值法,建立了凸轮转速优化调节的数值计算模型。结合具体凸轮轴零件及其磨削加工工艺方案的具体参数,计算出机床各运动轴加工过程的运动数据,在确保无工艺故障的前提下,最终把各轴的运动数据自动转换为对应数控控制系统的数控加工程序,从而实现了凸轮轴磨削的自动数控编程。最后在CNC8312A数控高速凸轮轴磨床上,对钱江32F型号凸轮轴的进气凸轮和排气凸轮分别进行磨削加工试验,得到了预期加工效果。试验验证表明,该加工速度优化调节及其自动数控编程方法在理论上和实践上都是可行的,完全满足实际生产的需要。     

面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务实现

在分析云制造模式下凸轮轴磨削加工特征和工艺智能决策需求的基础上,建立了凸轮轴磨削过程的智能决策云服务模式,设计了面向云服务的凸轮轴磨削工艺智能决策软件整体框架,构建了集成基础数据库、工艺知识库、工艺定义与决策优化等模块的工艺智能决策软件,搭建了面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务平台,并通过实例验证实现了工艺数据与智能决策的协同融合,为凸轮轴的高效智能磨削提供了新的思路和实现途径。     

凸轮轴数控虚拟磨削技术研究

在分析凸轮轴数控虚拟磨削技术特点基础上,综合运用数据库技术、计算机编译技术和图像处理技术,开发了基于编译原理和图像处理的凸轮轴数控虚拟磨削系统.该系统采用链码跟踪方法记录图像的边缘轮廓,同时,结合数控加工的特点,通过误差分析实现凸轮轴轮廓的自动补偿.给出了系统开发关键技术的实现方法.实例表明,该系统为实现凸轮轴数控虚拟磨削提供了条件.     

凸轮轴数控虚拟磨削技术的研究

在分析凸轮轴数控虚拟磨削技术特点基础上,综合运用数据库技术、计算机编译技术和图像处理技术,开发了基于编译原理和图像处理的凸轮轴数控虚拟磨削系统,该系统采用链码跟踪方法记录图像的边缘轮廓,同时,结合数控加工的特点,通过误差分析实现凸轮轴轮廓的自动补偿.给出系统开发关键技术的实现方法.实例表明,该系统为实现凸轮轴数控虚拟磨削提供了条件.     

凹面轮廓凸轮轴成形磨削工艺研究

分析带有凹面轮廓的凸轮轴(简称凹面凸轮轴)数控磨削加工难点,提出采用大砂轮与小砂轮复合数控成形磨削凹面凸轮轴新工艺。给出了小砂轮半径的计算公式,通过计算凹面轮廓的最小曲率半径,对比判断是否需要切换砂轮。详细分析了大砂轮与小砂轮复合数控成形磨削凹面凸轮轴新工艺过程,并在CNC8325B全数控凸轮轴超高速复合磨床上进行了高速磨削加工实验,实验结果表明,该工艺方法可以实现凹面凸轮轴轮廓的磨削成形加工,满足了加工精度要求。     

轴承座零件的智能生产线设计

针对某电机轴承座零件制造智能化程度低、生产效率低、生产成本高的问题,提出了一种适用于底座类零件智能制造车间的解决方案,设计了一套智能制造生产线系统。首先对轴承座零件进行了数控加工工艺分析及智能生产线工艺流程分析,设计了生产线的二维布局图并构建了三维实体模型,然后通过Visual One虚拟调试仿真软件和西门子博图软件实现了生产线的仓储取料、自动上料、数控加工、检测识别等生产环节的智能控制。该生产线实现了零件制造过程的信息化、数字化和智能化,有效提高了企业的生产效率、降低了成本,为企业同类产品智能制造生产线改造提供了参考。     

复杂刀具磨削工艺数据库系统的研究与开发

针对复杂刀具的磨削效率与磨削烧伤之间的矛盾开展研究,采用虚拟加工优化复杂刀具制造的加工工艺和正交试验优选磨削用量参数,实现避免磨削烧伤和提高磨削效率的目的,同时建立了复杂刀具磨削工艺数据库系统,并开发了相应的应用程序.该数据库系统为复杂刀具的磨削制造提供了实用的磨削数据支持,满足了企业的生产制造要求.     

汽车凸轮轴的高速精密磨削加工关键技术

分析了凸轮轴加工的工艺特点,提出了凸轮轴高速精密磨削要解决的关键技术问题,希望为开发我国具有自主知识产权的高速精密数控凸轮轴磨床提供理论依据。     

磨削过程计算机集成智能监控系统

利用神经网络建立了磨削过程计算机集成智能监控系统,该系统将磨削过程监测、故障诊断和反馈控制组成一个有机整体.通过在线提取磨削声发射(AE)信号RMS峰值、FFT峰值、信号标准偏差以及信号累积幅值增量,可以实现磨削烧伤、磨削颤振、砂轮钝化等故障的在线实时诊断.通过反馈控制系统实现磨削参数的实时调整,提高了磨削加工的性能、效率和磨削质量的稳定性.实测结果证明了该系统的有效性.     

基于Vc++的车辆运动中的实时图像处理

智能车辆研究是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点,图像处理是数字车辆的算法核心之一,本文通过对采集到的车辆运动中的动态图像进行边缘检测,主要实现了运动车辆的实时图像处理,通过对运动车辆的视频进行中值滤波,通过Soble算子提取图像的边缘信息,接着进行二值化处理,以便于分析理解和识别并减少计算量。利用VC 编制人机交互友好界面,实现数字逻辑变换及道路图像处理。实验证明,本文提出的算法具有良好的实时性、可靠性。     

基于多智能体的过程企业智能管理模型研究

在过程企业现有的软硬件资源基础上,以过程企业智能管理结构模型为基础,提出了基于多智能体的过程企业智能管理系统模型,建立了相应的管理智能体、通讯智能体、功能智能体,每个智能体可单独实现一定的系统功能,并通过通讯智能体实现系统内及系统与环境之间的信息交换,讨论了过程企业智能管理多智能体系统的运行方式、优化策略。该模型是实现已有软、硬件系统与人的综合集成的有效途径。     

敏捷制造—生产管理信息的流程初探

将生产管理系统的信息分为生产信息、技术信息、物流信息、销售信息四大类,并就这四大类建立了相应的管理模型,同时也阐述了数据流程。     

数控机床切削加工过程智能自适应控制研究

在华中Ｉ型数控系统的基础上开发了智能自适应数控系统,以实现数控机床切削加工过程智能自适应控制,提高切削效率。用模糊控制器对数控铣削过程所进行的智能自适应控制试验结果表明,该智能自适应数控系统性能良好,能提高数控机床在切削加工过程中的智能水平及自适应能力,提高了其切削效率。     

铣削加工过程智能控制试验

在XK5140型立式数控铣床上建立了加工过程智能控制试验平台,其控制系统基于MATLAB的Simulink模型,通过编写S函数创建控制器模块。以铣削力为控制对象,对不同切深的工件采用不同的初始条件,进行铣削加工过程智能控制试验。使用该试验平台能实现铣削加工过程的智能控制,保持铣削力恒定,可防止刀具损坏,提高切削效率。     

基于信息优化的加工过程神经网络控制

为了提高加工过程生产率和保证加工精度,以加工过程的恒切削力控制作为研究对象,将信息论原理和神经网络智能控制理论应用于加工过程控制,以信息熵作为加工过程智能控制系统的性能测度能统一各级性能指标,将神经网络作为加工过程控制输入和系统输出的信息传输通道,确定了神经网络基于信息优化的目标函数,推导出了信息优化的三层BP神经网络学习算法,提出了恒力切削过程中基于信息优化的神经网络控制系统框架.通过加工过程的仿真实例证明,与传统自适应神经网络控制方法相比,基于信息优化的神经网络控制方法收敛精确,速度快,振荡小,系统超调量小,具有较好的综合性能.研究结果为信息理论应用于加工过程控制提供了有效途径.     

虚拟式远程故障诊断分析仪的开发

将故障诊断与计算机网络技术和虚拟仪器技术结合起来，提出了虚拟式远程故障诊断分析仅的系统模型，并详细介绍了其设计原理与工作方式。文中对该仪器的远程客户端模块，信号处理模块、神经网络学习模块和智能诊断模块的设计开发过程做了重点阐述。     

加工过程中基于信息熵的神经网络控制方法研究

不确定性信息的处理是目前控制器设计的关键和难点 ,变切削深度加工过程有大量的不确定性信息 ,本文以其为实验对象 ,研究神经网络控制效果 ,虽然网络学习率已根据实际需要作了修改 ,但系统响应速度较慢。据此 ,提出基于信息熵的神经网络优化控制算法 ,对熵函数中的概率分别采用均匀分布规则和根据最大熵原理求取两种策略。比较发现 ,前者比最初神经网络控制更能显著提高系统响应速度 ,后者能在此基础上将震荡次数减少 2 / 3。实验证明 ,基于信息熵测度的控制对处理不确定性系统具有很好的效果。     

基于知识重用的飞机钣金工艺决策与智能设计

根据飞机钣金工艺设计与网络分布式环境特点,提出了基于知识重用的钣金智能工艺设计方法,阐述了利用该方法进行工艺设计的流程;发展了钣金工艺决策的过程模型,并给出了该模型的形式化描述。采用J2EE平台开发了基于Web的飞机钣金零件工艺设计系统,最后通过实例对上述过程模型及设计方法的有效性与实用性进行了验证。