面向清洁生产的磨削工艺方案多层多目标优化模型及应用

为了实现磨削过程的节能减排,提出了一种面向清洁生产的磨削工艺方案多层多目标优化模型。从清洁生产“三流（物料流、能量流、环境排放流）”的角度建立了面向清洁生产的磨削能耗与碳排放模型。从工艺路线和工序工艺参数层建立了以磨削能耗、磨削碳排放和磨削时间为目标的多层多目标优化模型,采用基于层次分析法和客观赋权法(CRITIC)法组合赋权的改进遗传算法进行优化求解。以某轴承套圈为研究对象进行磨削工艺实验,结果表明：通过算法优化得到的加工方案相较于传统的加工方案,在工艺层面节约了6.48%的加工时间、降低了42.81%的能耗、减少了8.26%的碳排放;在工序层面缩短了25%的磨削时间、降低了18.84%的能耗、减少了8.69%的碳排放。结果验证了模型和方法的有效性。最后依据上述研究结果提出了相应的节能减排策略。     

磨削过程监控及工艺优化技术

为提高磨削零件表面质量,针对磨削过程的多因素影响,利用现代各种传感器信号来监控磨削加工过程的状态信息,分析研究各磨削阶段加工质量与不同监控信号的特征关系,并根据监控信号特征对整个磨削过程进行了工艺优化.通过对轴承套圈磨削的大量试验研究,验证了该技术具有很强的实用性和通用性.     

高速磨削参数的优化

本文针对高速磨削下磨削加工表面质量的要求,综合考虑各磨削参数对其的影响,通过理论分析、试验研究,实现磨削参数的优化。     

基于多传感器融合的智能磨削加工系统研究

建立了基于多传器融合技术的智能磨削加工监测与控制系统。针对加工过程中振动信号和声发射信号的特点,利用小波分析技术提取信号深层特征以识别磨削过程状态。采用自适应跟踪控制算法提高系统对非圆表面轴类磨削的跟踪精度。     

抑制磨削振纹的多目标磨削工艺参数优化

针对蜗杆砂轮磨削齿轮经常出现振纹的问题,采用某型新能源汽车用斜齿轮,通过正交设计实验的方法,探究了磨削工艺参数(砂轮线速度、砂轮轴向进给速度、砂轮径向进给量)对加工振动和齿面粗糙度的影响。采用多元二次回归的方法建立了以减小振动和齿面粗糙度为目标的多目标优化数学模型,采用遗传算法优化了磨削工艺参数。结果表明,优化后的工艺参数可在保持稳定的齿面粗糙度精度的同时大大削弱磨削中的振动,有效防止了振纹的产生,延长了机床的使用寿命。     

基于多传感器信息融合的外圆磨削加工过程监视

多传感信息融合是一个多级别、多层次的智能化信息处理过程.为此,根据系统的某些检测得到故障表征(故障模式),开展了对故障进行识别和定位控制方法的研究.针对外圆磨削过程的监测系统,介绍了一种基于层次结构的信息融合故障诊断模型和框图系统.从原始信号中提取特征量,从各特征量的相互作用关系中制定控制决策.实际应用效果表明,基于多...     

碳化钨HVOF涂层高速磨削工艺参数优化试验研究

针对碳化钨涂层加工过程中钴易析出的难题,基于加工前后涂层表面Co/Cr比值的变化,提出了碳化钨涂层专用磨削液优选的新方法,并通过试验验证了其效果;在此基础上,研究了不同砂轮参数对磨削过程的影响规律,进而开展了磨削正交试验,探究了磨削工艺参数对磨削力及表面粗糙度的影响权重。结果表明:1)分别就3种不同磨削液进行析出对比试验,试验优选出磨削液I(型号为HOCUT 795)对钴析出的抑制效果最佳; 2)砂轮粒度对于磨削过程影响最为显著,粒度越大,表面粗糙度越小,与陶瓷结合剂相比,树脂结合剂砂轮能获得更好的磨削表面质量; 3)在对磨削力以及表面粗糙度的正交试验中,磨削深度对于磨削力的影响权重最大,砂轮线速度对表面粗糙度的影响权重最大。     

基于多传感器融合的高速电主轴振动故障诊断研究

高速电主轴振动故障具有多样性、复杂性、不确定性等特点,本文提出在关键部位安装多个传感器,组成多传感器数据采集系统,采用多源信息融合对振动故障进行融合诊断的方法。针对多源信息融合亟需解决的静态与动态融合诊断问题,提出针对静态融合问题,采用DST(Dempster-Shafer Theory)与DSmT(Dezert-Smarandache Theory)自适应融合方法进行融合;对于动态融合问题,则根据证据源的不同特点,分别应用自由DSm模型和混合DSm模型进行融合诊断的方法。经实例证明,该方法既减小了计算量和复杂度,又提高了置信度,合理地分配了冲突信息。     

国产CBN砂轮高速磨削工艺

采用数控内圆磨床,用国产CBN砂轮替代进口CBN砂轮高速磨削合金铸铁轴承套零件,给出了磨削的工艺方法、工艺参数,以及磨削油的主要技术指标和实用配比。     

面向低碳低成本的磨削参数多目标优化动态模型

磨削是机械制造精加工中广泛采用的加工方法,为实现加工过程中的碳效益提升和成本节约两个目标,建立了磨削加工过程碳排放模型和加工成本模型,并引入根据速度改变的调整函数,动态拟合目标模型变化情况。综合考虑机床设备性能和加工质量要求的约束条件,选择砂轮线速度、工作台进给速度为优化变量,应用改进NSGA-Ⅱ算法对优化模型进行求解,最后通过模糊物元分析评价,得出最优加工方案。     

80米/秒高速磨削工艺试验

一、试验条件: 1.机床一般性能: 80米/秒高速磨削工艺试验是在上海机床厂科研室两台经过改装的M131W外园磨床上进行的,现将此机床的一般性能列于表1。     

面向转速优化的轴承外圆磨削振动检测方法

轴承外圆磨削过程中,砂轮旋转引起的振动干扰是影响轴承外圆表面质量的关键因素。对此,提出了面向转速优化的轴承外圆磨削振动检测方法。对轴承外圆磨削系统进行动力学建模,在此基础上分析检测方法的原理,并设计了与检测方法相配套的检测系统硬件、软件。应用这一检测方法,通过试验得到轴承外圆磨削时的较优的砂轮转速范围,并通过对比轴承外圆表面质量,验证这一检测方法的有效性。     

基于多传感器融合的砂带磨削参数虚拟测试系统研究

在分析目前砂带磨削参数测试过程中所用方法的基础上 ,指出了多传感器融合的优点及必要性 ,并与单传感器的测试进行了比较。通过分析模糊神经网络的特点及实用价值 ,建立了基于模糊神经网络的方法 ,并应用多传感器融合技术构造了砂带磨削参数虚拟测试系统。     

高速高光洁度磨削的工艺研究

本文在简述了高速高光洁度磨削表面形成机理之后,对影响磨削表面粗糙度的多个工艺因素进行正交试验和单因素试验的情况作了介绍,结合磨削工艺实践,给出了高速高光洁度磨削时选择工艺参数的合理范围。     

基于多视觉传感器融合的装配过程质量移动智能检测技术研究

针对航空航天领域大尺寸复杂产品装配过程质量检测过程中检测项目类型多、空间跨度大以及检测环境复杂等问题,提出一种基于多视觉传感器融合的装配过程质量移动智能检测框架。该框架以移动机器人为柔性运动载体,以多视觉传感器融合形成检测单元,可实现复杂产品装配过程质量的自动化、智能化检测。重点分析了基于模型驱动的视点与站位智能规划、基于情境感知的移动机器人自适应数据采集、多源数据融合与装配过程质量综合评定等关键技术,并通过实例验证了所提框架的合理性与有效性。     

抽油管缺陷检测的多传感器融合技术

将多传感器信息融合技术应用于抽油管缺陷在线检测系统.油管缺陷定量检测的多传感器信息融合模型的建立分别在数据层、特征层和决策层三个融合层次上进行;选取4路传感器信号进行信号直接融合,通过硬件直接形成油管的偏磨信号;建立了基于插值法的偏磨缺陷的定量分析方法,并给出了实测结果.对于坑状缺陷,通过对28路传感器所观测的目标进行统一的特征融合,提取特征向量,利用神经网络的决策模型完成了坑状缺陷的量化分析.     

基于多线程的多传感器融合空瓶检测系统

该介绍用于在线检测的多传感器融合空瓶检测系统的硬件结构和系统工作原理，结合Windows环境下的多任务并发机制和MATROX图像采集卡的特有功能，以VC＋＋为工具，开发了基于多线程技术的多传感器融合空瓶检测系统的软件部分，并验证了系统的可靠性。     

基于多传感器融合的车载酒精检测系统设计

为了能有效防患因驾驶员酒后驾车而造成的事故发生,设计出一种以ARM系列微控制器LPC2294作为核心控制器,并采用高灵敏度电化学酒精传感器ME3A-C2H5OH和半导体酒精传感器MQ-3多个传感器进行数据采集,利用模糊控制算法融合多传感器信号的车载酒精检测系统。该系统能提供检测、显示、报警、控制、记录等多种功能,具有成本低、体积小、智能化强的特点。通过仿真知其有较高的精确度。     

基于多传感器融合的目标检测方法研究

为了提高智能汽车对行驶区域障碍物的感知能力,设计了相机图像与激光雷达点云融合的双模中融合模型。选用YOLOv3-tiny作为图像目标检测算法,PointRCNN作为点云目标检测算法,将点云检测获取到的ROI图像与原始图像进行加权融合,在融合后包含障碍物位置信息的图像上进行目标检测。通过与基于图像或基于点云的单模目标检测模型进行比对,在选用合适加权融合系数下双模中融合模型得到了更好的目标检测效果,在KITTI数据集上总类别的mAP@.5:.95上提升了3.3%,在Cyclist障碍物类别的AP@.5:.95上有了5.7%的显著提升。激光雷达点云的引入大大提升了纯视觉目标检测模型在小目标障碍物上的检测能力。     

无心磨削工艺参数优化

在切削工艺参数优化的问题中,一般是根据机械产品的生产经济性要求,以机械加工成本极小化或单位时间内金属切除率最大化作为决策目标,并用相应工艺参数的函数关系表达成目标函数。在满足产品的技术要求(如零件的形位与尺寸精度,表面质量与表面层性质等)及切削加工条件限制(如机床主电动机的功率与允许的最大切削动力,