圆锥形零件的冲压成形极限

圆锥形零件的冲压成形极限由破裂极限和起皱极限两部分组成。经实验研究，给出了破裂极限和起皱极限的确定方法，以及成形极限的表示方法，并分析了主要参数对成形极限的影响。     

飞机钣金零件多态模型几何信息定义方法

飞机钣金零件成形工件几何信息的定义是其数字化设计与制造的桥梁。文中提出了多态模型几何信息定义流程,采用基于树的数据结构和XML表达方式,建立了钣金零件几何信息模型。对于成形件态,提出了典型钣金零件结构要素设计方法;对于毛坯态和中间件态,提出了基于结构要素的展开算法。基于上述方法开发了多态模型几何信息定义系统,并应用于L15飞机框肋类零件制造,结合实例说明了应用过程。应用表明,该方法提高了钣金零件成形质量,降低了制造成本。     

定制化零件集成设计的几何特征与可制造模型构建

为解决针对航天运载工具普遍存在的定制化零件难于制造问题,文中提出在设计阶段既考虑其可制造性的集成设计思路.讨论了一类定制化零部件的几何特征和描述方式,依照其特点对其特征参数进行了定义;构建了考虑制造设备信息的可制造性评估模型,包括制造资源模型、制造过程模型、特征关系模型和制造对象模型.通过具体实例给出了集成设计过程的可制造模型部分结果.结果表明:模型兼顾了设计和制造信息,设计效率提高,制造成本降低.     

回转体零件工艺设计中的几何特征辨识

回转体零件工艺设计过程中，零件几何形状特征的辨识是生成加工数据的前提，本文提出了一套较完整的算法，特别在槽轮廓辨识及工件台阶轮廓辨识方面作了详细深入的讨论，并给出了算法流程，为加工数据生成奠定了基础．     

CIMS下零件信息模型的研究

零件是产品设计、制造和管理的基本单元,包含零件生命周期的信息模型是ＣＩＭＳ信息集成、敏捷制造和电子商务的基础,是ＣＩＭＳ在数据库级实现信息集成必然解决的问题,本文讨论了基于特征的包括零件生命周期信息的模型结构,进一步讨论了管理特征,技术特征,材料特征、形状特征和精度特征,以及这些特征的属性组和指针。     

几何轴对称及载荷轴对称厚壁零件的应力分析

在对几何轴对称及载荷轴对称厚壁零件进行应力分析的基础上，给出了等强度圆盘厚度的表达式，并给出了以半径为自变量，径向位移和轴向长度为因变量的微分方程及其便于求解的关于轴向长度与半径的关系式。     

轴承副几何形状误差对空气静压圆柱轴承运动精度的影响

在二维流动假设下，研究了轴承副具有几何形状误差时空气静压圆柱轴承的运动精度．对空气静压轴承的设计与制造具有一定的指导意义．     

复杂形状零件冷挤压成形数值分析和工艺优化

通过Deform软件对实际生产中复杂形状零件的冷挤压缺陷进行分析,针对其缺陷原因改进和优化了冷挤压工艺,采用分步冷挤压,并对分步冷挤压进行数值分析.结果表明,分步冷挤压避免了分层流动现象,降低了冷挤压载荷,有利于合格的冷挤压产品的生产.     

自由模式下板料拉深成形性能试验研究

设计了圆筒形拉深试验模具和伺服压力机的三种自由模式,分析了自由模式下一个工作行程中完成多道次拉深成形时,各段次拉深距离下死点位置、速度比例对拉深极限高度的影响,总结了达到最大拉深高度的参数设置规律.试验结果表明,在伺服压力机下,采用多段工作模式,最大拉深高度可以提高20%~30%.靠近下死点时,应设置为低速拉深.试验中,速度设置为压力机正常速度的10%~20%,效果较好.     

梯温充液拉深成形数值模拟分析

提出梯温充液拉深工艺,即在板料温充液拉深实验装置中的凹模和压料板表面分别打上有规律的孔,通过接触加热在板料上形成梯度分布温度场。通过有限元模拟0Cr18Ni9不锈钢板料筒形件拉深过程,对比分析均匀加热与梯温加热2种不同加热方式对板料成形性能的影响。研究表明,与均匀加热相比,梯温加热拉深工艺能进一步提高板料的极限拉深比。     

基于高径比的深锥浓密机底流浓度数学模型

深锥浓密机是膏体处置技术的关键设备,高径比是影响底流浓度的重要因素,有必要探讨高径比与底流浓度之间的关系。以集料物理特性参数平均取值所需深锥浓密机高径比为基准,建立一种基于高径比的深锥浓密机底流浓度数学模型。该模型的核心是对修正系数A的取值,为了便于理论求解修正系数A,构建了一个理论压缩模型,借助理论压缩模型,计算修正系数A的理论值为5.43%;采用深锥模型实验求得系数A的值为5.14%,与理论计算值高度吻合。选取两台具有代表性的深锥浓密机参数对模型进行检验,结果表明,该模型对深锥膏体浓密机底流浓度预测较为可靠。     

拼焊板方盒件拉延实验研究

对相同材料不同厚度，不同材料相同厚度，不同材料不同厚度的拼焊板方盒件进行了拉深实验研究，得到了盒底部焊缝向厚板侧移动，侧壁处焊缝向薄板侧移动的焊缝移动规律，分析了压边力，材料强度对焊缝移动距离的影响，分析了法兰区的起皱和局部过度减薄等工艺缺陷。     

深冲钢连续退火工艺的研究

本文研究了连续温火工艺对深冲钢机械性能的影响。结果表明，均热工艺为８５０℃ × ８０ｓ或８７０℃×４０ｓ时延伸率最高，８７０℃×８０ｓ时屈服强度最低，一次冷却速度影响不明显；过时效工艺对强度影响不明显，３７０℃时效１８０－３００ｓ时延伸率较高。     

金属板材拉深智能化控制系统

运用能量法,建立了板材拉深过程完整的力学模型。针对板材拉深成形中起皱和破裂的具体情况,定量分析了板材起皱和破裂的失稳判据。确定板材成形的压边力三极限,并推导出板材成形的优化压边力控制规律。运用神经网络实现了板材材料性能参数的实时识别和压边力优化曲线的实时预测。利用LabVIEW软件编译了智能控制系统程序,采用基于虚拟仪器技术和产品,建立板材智能化拉深控制系统,实现板材成形的智能化。     

数值模拟分析摩擦与拉深件壁厚变化的关系

分析了摩擦在拉深成形中的作用;讨论了存在摩擦的情况下,数值模拟时摩擦模型和屈服准则的选择：研究了摩擦系数与拉深件最大壁厚变薄率的内在关系。结果表明,摩擦系数与拉深件最大壁厚变薄率之间存在线性增长的关系。     

基于深度学习的核桃外壳缺陷检测

实现了对核桃外壳缺陷的快速识别,提高基于机器视觉的核桃分选效率,提出了一种基于改进的YOLOv5s核桃外壳缺陷检测方法.YOLOv5s网络中大量采用卷积核为3的卷积进行特征提取,为降低网络的计算量,提出利用深度可分离卷积代替残差网络中所采用的卷积核为3的卷积,提高对核桃外壳检测的速度.此外,为了保证精度能够满足要求,采用了改进的均值聚类对检测框进行初始化,提高生成检测框的质量,进而提高核桃外壳缺陷检测精度.由于聚类方法相对整个网络结构计算量较小,因此对核桃外壳检测的速度影响较小.通过实验对比分析,改进后的YOLOv5s能够快速识别出核桃外壳缺陷,而且识别精度基本保持不变.     

基于神经网络的板料拉深成形摩擦系数预测

板料拉深成形过程中，摩擦是一个很重要的参数，受很多因素影响，本文利用神经网络建立了板料拉深成形中润滑油、模具表面粗糙度、拉深速度和板料表面粗糙度与摩擦系数的BP神经网络摩擦模型，对板料拉深成形的有限元分析及优化设计具有重要的参考价值．