对置正交多回转轴机床刀具姿态优化算法的研究

叶轮叶片是航空发动机核心零部件,其加工精度对发动机的性能有重大影响,加工效率制约着加工成本。针对叶片特征前后缘螺旋加工方式刀轴曲率变化过大导致加工过程中机床轴负载不均衡的问题,提出了机床轴负载增量均衡的叶片缘面加工刀具姿态优化模型,采用粒子群算法对刀轴进行优化。以某航空叶片为对象进行了试验验证,分析该叶片特征前后缘处螺旋轨迹刀具姿态优化前后路径,对两种路径采用虚拟等步长分析方法在五轴联动对置正交回转轴机床上进行运动性能分析,获得机床各回转轴的速度和加速度绝对值曲线,结果显示优化后路径能使各回转轴绝对角加速度标准差明显降低。     

数控凸轮轴磨削指令曲线的优化

工件恒角速度磨削和工件恒线速度磨削是目前精加工凸轮轴的主要磨削加工工艺。工件恒线速度磨削的因其能有效地提高加工质量,而日益受到重视。但恒线速度磨削会导致各个联动轴的加速过大,对机械及伺服系统的要求很高,难于实现。本文提出了通过优化指令曲线来减小加速度等不利提高加工质量的因素,来提高磨削加工精度目的。     

非圆齿轮数控滚齿加工误差PID控制仿真研究

为提高非圆齿轮数控滚切齿面加工精度,基于速度/加速度前馈+PID/PI的伺服控制模型,以数控滚齿机床工件轴C轴和径向进给轴X轴控制器参数为优化变量,以时间乘以误差绝对值积分(Integrated Time Absolute Error,ITAE)为优化指标,通过粒子群算法对两轴控制器参数进行优化,搭建控制模型进行仿真验证。仿真结果表明,机床两跟随轴均可以减小系统的跟踪误差,在一定程度上提升了机床运动轴的跟踪精度和非圆齿轮加工精度。     

对角修形斜齿轮设计与数控磨齿研究

为了减小齿面振动,降低磨削误差,提出对角修形斜齿轮数控磨齿加工方法：通过设计对角修形曲线,经过3次B样条拟合为对角修形曲面;根据齿条展成渐开线齿面原理,建立平面砂轮磨削斜齿轮6轴联动Free-Form型数控磨齿模型,通过齿条与砂轮位矢等效转换,推导各轴运动关系;建立基于CNC机床各轴运动敏感性分析的齿面修正模型,各轴运动用6阶多项式表示,通过判断砂轮与齿面的接触状态,确定磨削齿面的误差,并分析各系数扰动对齿面误差的影响;以齿面误差平方和最小为目标函数,通过粒子群优化方法,得到机床各轴运动参数,该方法计算结果稳定且精度较高。通过算例表明：沿齿向方向压力角、螺旋角、展成角的微调可分别实现一定的对角修形加工;微调6轴联动机床各轴运动参数,可有效减小对角修形斜齿轮的磨削误差,通过机床运动敏感性分析验证理论和算法的正确性。     

基于混合粒子群算法优化BP神经网络的机床热误差建模

为了降低机床热误差对主轴加工精度的影响,采用了混合粒子群算法优化BP神经网络结构,并对优化结果进行实验验证.引用了粒子群算法耦合遗传算法,给出BP神经网络结构简图,通过混合粒子群算法优化BP神经网络结构.构造机床热误差优化目标函数,采用混合粒子群算法优化目标函数,给出了混合粒子群算法优化BP神经网络流程图.建立BP神经网络热误差预测模型和BP神经网络热误差优化模型,采用三轴立式铣床对两种预测结果进行实验验证.实验结果表明:采用BP神经网络热误差预测模型,机床y轴、z轴预测结果与实验结果偏差最大值分别为6.9μm和6.7μm;采用BP神经网络热误差优化模型,机床y轴、z轴预测结果与实验结果偏差最大值分别为3.3μm和3.5μm.采用混合粒子群算法优化BP神经网络结构,能够提高机床热误差预测精度.     

基于粒子群算法的神经网络优化及其在镗孔加工中的应用

采用粒子群算法对镗孔加工尺寸误差人工神经网络预测模型进行优化。实验表明，与误差反传算法(BP)相比较，粒子群算法优化神经网络收敛速度更快，预测精度更高。     

凸轮轴数控磨削工件主轴转速优化建模与实验研究

根据凸轮轴X-C轴联动恒线速度磨削加工数学模型,建立了砂轮架进给位移与速度、凸轮工件主轴转速的理论方程。根据数控凸轮轴磨床加工能力的约束条件,对砂轮架进给中速度、加速度或加加速度值超出限定值的凸轮转角区间,通过积分反求方法求解出相应转角区间工件主轴所允许的转速值,并以该段转速值替换对应的转角区间上凸轮轴恒线速度磨削时理论转速值。对优化计算前后的工件主轴转速曲线进行了凸轮轴磨削加工实验。实验结果表明：采用优化后的凸轮工件主轴转速进行加工,相比于恒线速度理论转速加工,其升程最大误差与最大相邻误差减小,工件表面粗糙度降低,提高了凸轮轴高效精密磨削加工质量。     

蜗杆砂轮磨齿加工参数优化

以蜗杆砂轮磨削加工20CrMnTi齿轮为研究对象,选择均匀设计试验法,研究磨削参数（砂轮线速度vs、砂轮沿齿轮轴向进给速度vw、磨削厚度ap）对齿面粗糙度的影响。采用二级逐步回归方法建立磨削参数与齿面粗糙度的回归模型,构建了以加工效率、齿面粗糙度为多目标的优化模型,采用粒子群优化算法对磨削参数进行了优化。试验结果表明,使用优化后的磨削参数加工可以提高加工效率、减小齿面粗糙度。     

凸轮轴数控磨削轮廓误差分析与补偿

在分析国内外磨削加工误差分析与补偿研究现状基础上,针对X轴和C轴两轴联动的凸轮轴数控磨削的轮廓误差提出一种轮廓误差分析和补偿策略,以提高凸轮磨削加工精度。基于凸轮轴数控磨削的X-C联动运动模型,推导了由凸轮升程表到磨削加工位移表的数学模型;指出凸轮升程与轮廓的误差变化规律在趋势上具有一致性。基于最小二乘多项式方法对多次磨削加工实验的凸轮升程误差进行一系列拟合处理,得到稳定的、可重复的凸轮升程预测误差;将升程预测误差按一定比例反向叠加到理论升程表中,采用最小二乘多项式法进行光顺,得到光顺的虚拟升程表;利用虚拟升程表对同类型凸轮轴进行磨削加工实验。实验结果表明,砂轮架速度和加速度在机床伺服响应范围之内,凸轮最大升程误差与最大相邻误差降低,凸轮轮廓表面粗糙度值满足加工要求,从而证明该误差分析和补偿方法是正确可行的。     

航发叶片前后缘数控砂带磨削关键技术研究

为提高航发叶片前后缘加工精度和加工效率,通过对当前航发叶片前后缘磨削加工中存在的问题进行分析,结合当前叶片前后缘加工工艺要求及数控砂带磨床各轴运动控制算法,考虑到磨料粒度、接触力、砂带线速度及进给速度等磨削要素的影响,优化了刀具轨迹,提出了叶片前后缘磨削工艺方法。最后,对某公司生产的航发叶片进行了磨削加工实验,实验结果表明,此磨削加工方法可使得航发叶片前后缘的加工精度和表面粗糙度得到明显的改善。