面向激光加工的自适应测量和神经网络方法

基于测控与激光加工一体化装备 ,在自适应测量的过程中不仅得到测点的位置 ,还得到测点的姿态。利用测量所得到的位姿数据训练神经网络 ,并由神经网络直接生成加工轨迹数据。这种方法 ,不涉及CAX过程 ,使测量和加工紧密结合 ,并且具有智能特性     

基于改进BP神经网络面向STEP-NC 2.5D制造特征的智能宏观工艺规划

智能工艺规划是实现智能制造的关键技术。面向新型NC编程数据接口国际标准STEP-NC(STEP-compliantnumerical control, STEP-NC),一种基于改进BP神经网络面向STEP-NC 2.5D制造特征的智能宏观工艺规划方法被提出。在该方法中,用于STEP-NC 2.5D制造特征加工操作方法决策的集成BP神经网络模型首先被建立。考虑到BP神经网络容易陷入局部最优和收敛速度慢,将混沌算法、遗传算法和BP神经网络算法相结合得到用于加工操作方法决策的改进的BP神经网络。在此基础上,将零件的加工信息归一化处理后输入到改进的神经网络中,进而实现了STEP-NC 2.5D制造特征加工操作方法的智能生成。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

航空发动机数值仿真智能综合集成平台架构研究

目前,航空发动机研发仿真需求日益复杂,具有设计软件众多、跨部门研发协同频繁、多学科知识融合交叉等特点,给传统的数字化研发体系带来了诸多挑战。为突破传统研发体系的局限性,开展了航空发动机数值仿真智能综合集成平台架构研究,从集成平台架构需求出发,研究形成了基于科学工作流仿真流程自定义方法、插件式集成软件扩展机制、跨部件与多学科耦合封装技术、异构仿真工程数据管理技术、本地与远程混合环境部署架构、仿真设计/数据智能优化分析方法六大方法指导平台设计开发。最后给出了平台架构设计实例,构建了一套集成化、平台化、智能化的航空发动机数值仿真智能综合集成平台。     

智能刀具研究综述

智能刀具根据加工中具体用途的不同,可实现对切削状态在线监测、数据处理、切削过程优化控制等功能,通过智能刀具的使用可改善加工过程,提高加工质量与效率,到目前为止学者们对于智能刀具的研究已取得大量研究成果。对智能刀具切削状态监测和切削过程控制两个方面的研究进展进行论述,梳理了学者们应用智能刀具对切削力、切削温度、刀具振动进行监测与控制的研究成果,对刀具结构、监测方式、控制原理、缺点不足、发展方向进行了总结与讨论。对智能刀具涉及的关键技术进行探讨,由于智能刀具涉及多学科交叉,实现的功能及采用的原理各不相同,关键技术多样,需进行多学科交叉融合,并通过产学研协同合作,推进智能刀具关键技术的深入研究及实际应用。     

华东理工打造大型炼油装置“工业大脑”

正据悉,华东理工大学信息科学与工程学院钟伟民教授团队开发成功的大型炼油过程智能制造关键技术及系统,已在九江石化和镇海炼化的炼油装置获得应用,取得了显著的经济效益和社会效益,并受到工业界和学术界的广泛关注,为我国流程工业智能制造转型升级提供了成功的应用案例。钟伟民领衔的炼化一体化智能制造科研创新团队通过多学科交叉与制造流程紧密结合的方式,结合人工智能技术,融合数据、模型和领域知识,研发炼油过程中     

基于多波长协作的切削液残留表面激光位移测量误差补偿方法

在加工测量一体化过程中,工件表面切削液残留形成的油膜会严重影响光学在机测量的精度。 现有的误差补偿方法通 常需要获取油膜介质的先验信息,如成分、厚度等。 而这些信息受加工形质、切削液随机分布等因素的影响难以实时获取。 为 此,本文提出一种基于多波长协作的切削液残留表面激光位移测量误差补偿方法。 首先设计并搭建了基于激光三角位移测量 的多波长激光测量系统,可利用多波长激光测量同一被测点位移。 通过引入柯西色散规律,建立光学系统与激光波长的解析关 系,并基于此推导出多波长激光测量内在的差分特性,最终实现误差补偿。 本文依此方法进行了实验。 结果表明补偿后测量误 差绝对值小于 0. 01 mm,与未补偿的测量数据对比,误差降低了至少 92% 。     

[制造前沿]机器人测量-操作-加工一体化技术研究及其应用

阐述了机器人加工的发展现状与面临的挑战,回顾了机器人测量操作加工一体化所需要的关键技术。以典型的机器人加工过程为例,分析了机器人测量-操作-加工一体化过程中误差的来源,建立了加工误差及其传递模型,并分别计算分析了测量误差、坐标变换误差与机器人执行误差对加工精度的影响。将机器人测量加工一体化方案用于飞机机翼和机身装配垫片的磨削加工,由点云数据得到工业机械臂的加工轨迹和工艺参数规划数据,通过在机械臂末端安装顺应打磨头来消除工件法向的位置误差,实现恒力打磨。实验结果表明,该机器人加工方案能够实现飞机装配垫片的变厚度磨削加工。     

新能源汽车轻量化底盘悬架系统智能制造技术

针对新能源汽车轻量化底盘悬架系统离散制造的特点,研究了适用于混流生产的智能制造技术体系.通过构建研发设计平台、信息数据集成管控一体化平台、互联网供应链商务平台以及多品种混流生产智能制造装备体系,实现从产品设计到销售、从设备控制到企业资源管理整体环节的"全面数字化"和加工、制造、装配、焊接、质量等关键工艺环节的"核心智能...     

机器人测量-操作-加工一体化技术研究及其应用

阐述了机器人加工的发展现状与面临的挑战,回顾了机器人测量操作加工一体化所需要的关键技术。以典型的机器人加工过程为例,分析了机器人测量-操作-加工一体化过程中误差的来源,建立了加工误差及其传递模型,并分别计算分析了测量误差、坐标变换误差与机器人执行误差对加工精度的影响。将机器人测量加工一体化方案用于飞机机翼和机身装配垫片的磨削加工,由点云数据得到工业机械臂的加工轨迹和工艺参数规划数据,通过在机械臂末端安装顺应打磨头来消除工件法向的位置误差,实现恒力打磨。实验结果表明,该机器人加工方案能够实现飞机装配垫片的变厚度磨削加工。     

激光数字化仿形测量与加工系统

简要阐述激光数字化仿型测量与加工系统的基本原理以及在数控加工中心上的实现方法,探讨实现激光数字化仿型测量系统的软硬件条件、部分硬件电路以及集成方式。实践表明,激光数字化仿型测量与加工系统在机械制造领域有着良好的应用前景。     

Intelligent monitoring and diagnosis for modern mechanical equipment based on the integration of embedded technology and FBGS technology

The embedded technology as a technological fundament plays an important role in the intelligent monitoring and diagnosis for modern mechanical equipment (MME). The fiber Bragg grating sensor (FBGS) technology has been rapidly applied to most of the industrial and mechanical engineering fields in recent years. This paper focuses on the new principle and new method of intelligent monitoring and diagnosis system for MME based on the integration of embedded technology and FBGS technology. According to the principle of embedded technology, the embedded network and fieldbus gateway for the integration of monitoring and diagnosis system are investigated, and the embedded high-speed demodulation is studied. Based on FBGS, the new embedded sensor for online state monitoring of MME is introduced. Moreover, the embedded sensing signal processing and data transmission, which can meet the requirements of multi-parameter measurement, synchronous sampling and long-term intelligent monitoring for MME, are proposed. In addition, by integrating the FBGS technology and embedded technology, the embedded integration system of intelligent monitoring and diagnosis for MME is presented.     

智能瓦斯传感器系统的设计

针对煤矿井下环境复杂、参数难以准确测量的问题,将模糊理论与神经网络技术相结合应用到检测领域,构造了煤矿安全监测智能瓦斯传感器系统。基于RBF神经网络重点研究了智能瓦斯传感器系统隶属函数网络样本及模糊推理网络样本的生成和训练,并对智能瓦斯传感器的硬件结构进行了设计。模糊神经网络技术为智能瓦斯传感器设计提供了强有力的技术支持,使该系统能对井下复杂参数进行准确的检测,并将传统数值测量系统的数值输出转变为语言描述输出。实验仿真结果表明,该方法行之有效,为煤矿安全监测提供了一种新的思路。     

神经网络在多传感器信息集成与融合中的应用

多传感器信息集成与融合在处理信息中呈现出较好的实用性和优越性。介绍了有关多传感器信息集成与融合方面的基本知识，分析了传统的信息融合与运用神经网络实现多传感器信息融合的差异、实质，并给出了神经网络实现多传感器信息集成与融合的步骤。通过自动化程度很高的智能机器人对外界信息的集成与融合，用实验证明了神经网络比传统方法更能准确、可靠地描述传感器所获得的信息。     

基于电学测量的智能手势识别方法研究

随着计算机的广泛应用和可穿戴电子设备的发展,将人机交互和可穿戴设备相结合逐渐成为研究热点,其中手势识别技术在人机交互领域扮演着重要的角色。主要提出基于电学测量的智能手势识别方法,利用传感器设备采集手腕边界电压数据,同时利用深度神经网络将采集到的电压数据进行分类,最终实现手势识别的目的。实验验证了通过电学测量数据对手势分类的可行性,将深度神经网络加入到手势识别系统中后,手势正确识别率达到90%以上,从而证明了系统具有较好的便携性、稳定性和实时性,为智能手势识别系统的设计提供了新思路。     

浅谈液压系统故障诊断的方法

介绍了液压系统故障的主观诊断法、数学模型诊断法和智能诊断法,以及各种具体故障诊断方法的特点及应用,指出专家系统与神经网络的有机结合,将成为智能故障诊断技术的发展方向.     

数控机床刀具磨损监测实验数据处理方法研究

数控机床刀具磨损监测对于提高数控机床利用率,减小由于刀具破损而造成的经济损失具有重要意义.有针对性地回顾了国内外各种分析刀具磨损信号方法的研究工作,详细叙述了功率谱分析法、小波变换、人工神经网络以及多传感器信息融合技术的实现形式.通过比较各种数据处理方法的优缺点,提出基于混合智能多传感器信息融合技术是数控机床刀具磨损监测实验数据处理的未来发展的主要方向.     

PID控制算法在加热炉温度控制中的应用研究

主要介绍蓄热式加热炉的发展状况,分别比较了PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法的优缺点,并结合某钢厂高速线材厂的实际情况,提出一种新型的智能控制算法-神经网络模糊PID控制算法.     

液压系统故障诊断技术

介绍液压系统故障主观诊断技术、数学模型诊断技术和智能诊断技术,以及各种具体故障诊断方法的特点及应用,指出专家系统与神经网络的有机结合成为智能故障诊断技术的发展方向。     

智能点焊专家系统集成策略的研究

研究了基于神经网络的点焊专家系统集成性,提出了点焊专家系统的数据库集成、知识库集成和控制集成策略;采用结构化程式语言Visual Basic（VB）,构造了视窗（Windows 98）环境下的智能点焊专家系统集成框架和子系统功能模块,实现了点焊工艺参数智能选取和焊点质量智能评估,为最终实现电阻焊单元制造的智能集成提供了技术基础。