数控凸轮轴磨床磨削参数智能化选择模型研究

数控凸轮轴磨床磨削凸轮的轮廓和尺寸精度与磨削参数的选择有重要关系。为了提高凸轮轴的加工精度和表面质量、提高加工效率，以实际的凸轮轴加工为例，对凸轮轴加工过程中的加工参数智能化选择进行了研究。运用BP神经网络对磨削参数和其各种影响因素进行建模，提出了基于神经网络的磨削参数智能化选择模型。     

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。     

凸轮轴零件的参数化虚拟磨削加工

虚拟凸轮轴零件是凸轮轴虚拟磨削加工的极重要的信息载体。虚拟零件上承载的与加工工艺相关的信息,其准确性与完备性,将直接决定虚拟磨削加工的结果真实性与实用性。通过对凸轮轴零件的几何结构及其与加工相关的各种属性信息的分析,并结合凸轮轴虚拟磨削加工系统数据处理与分析的内在要求,提出了一种凸轮轴零件虚拟磨削加工参数化处理的方法,并根据该方法开发出了实用的凸轮轴虚拟零件参数化定义模块。     

数控凸轮轴磨床的研制及实际加工研究

介绍凸轮轮廓磨削加工的数学模型及研制的数控凸轮轴磨床的机械结构,进行加工实验并讨论凸轮轴磨削的工艺参数。     

基于FANUC 31i数控系统的凸轮磨削方法

围绕凸轮轴随动磨削原理求解凸轮随动磨削中磨削运动参数,对FANUC31i开放式数控系统的高速切削循环功能以及学习控制原理进行研究,在MK8340高速凸轮轴随动磨床上进行试验验证。通过宏执行器以高速脉冲形式将磨削运动参数分配存储至系统P-Code变量中,结合高速切削循环功能实现了凸轮轴随动磨削运动,并采用学习功能完成了伺服控制器的自学习优化,进而改善了凸轮随动磨削运动的伺服跟踪性能,使凸轮轴高速随动磨削加工精度和效率得到提高。     

基于多体系统理论的汽车凸轮轴磨削几何误差建模与辨识技术理论研究

针对汽车凸轮轴磨削加工中存在的精度问题,从提高MKS8332A数控凸轮轴磨床几何精度出发,以达到提高凸轮轴磨削精度和加工效率为目的进行了相关研究。运用多体系统运动学理论,分析并建立了该磨床磨削高精密凸轮轴过程的几何误差模型,推导出了该磨床精密加工运动约束条件方程;在多体系统理论误差参数辨识模型基础上,结合球杆仪测量原理所提出的辨识方法,能够很好地对该磨床的几何误差参数进行辨识;在此基础上研究了精密数控指令和逆变凸轮廓形的求解算法、理想数控指令的生成方法、砂轮轮廓误差的计算方法;最后给出了凸轮廓形曲线的拟合方法和刀具路线的计算方法。      

基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测

将人工神经网络引入磨削加工领域。针对BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部极小值以及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的进化神经网络预测模型。实验和仿真结果表明。基于进化计算的BP神经网络可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度较高，对提高外圆纵向磨削加工的自动化程度具有重要的意义。通过在线监测磨削拳数。所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。     

WC-10Co4Cr涂层高速磨削表面粗糙度预测研究

为了优选WC-10Co4Cr高速磨削参数,实现高精度加工,满足实际生产的迫切需求,研究了一种基于响应曲面法的表面粗糙度预测方法。从高速磨削工艺系统特点出发,给出面向固定工艺系统的WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度预测原理。结合正交试验数据,建立表面粗糙度预测模型。运用方差分析方法,检验预测模型的拟合度。以活塞杆再制造过程中的磨削加工为例,应用上述预测模型和BP神经网络分别进行了表面粗糙度预测,并同实际加工结果进行比较。结果表明,研究的表面粗糙度预测结果与实际加工结果之间相差0.02μm,BP神经网络预测结果与实际加工结果之间相差0.04μm,证明所提出的表面粗糙度预测方法是有效的,更加满足了实际生产的需求,为WC-10Co4Cr高速磨削参数优化、高精度加工提供了技术支持。     

CBN磨削技术在凸轮轴加工中的应用

在凸轮轴是汽车发动机、内燃机等的重要零件,其加工质量会直接影响到汽车产品的质量。随着制造技术的改进和零件加工精确度的提高,凸轮轴加工中经常应用CBN磨削技术,极大程度上提高了成品的质量。文章分析了CBN磨削技术的具体内涵与特点,并介绍了其在凸轮轴加工中应用实例和效果,以此来提高凸轮轴加工的质量,提高整体工艺和技术水平。     

基于BP神经网络的蓝宝石柱加工时间预测模型

针对蓝宝石难加工问题,采用数控精雕机床加工蓝宝石柱,在加工工艺参数正交实验的基础上,应用BP神经网络,建立数控磨削加工时间预测模型,并通过仿真验证了预测效果,确定了优化的加工时间为最优参数.