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“端盘”是建筑业常用的一种零件 ,此种零件生产批量大 ,品种多 ,因无统一标准 ,孔的数目及孔分布圆的直径都发生变化 ,孔与孔间还需铣通 ,这给生产加工带来很多困难 ,一般采用通用设备加工 ,生产效率较低 ,如果采用数控加工中心加工 ,设备投入较大 ,生产效率也不高 ,面对激烈的市场竞争 ,我厂为用户研制了多台组合机床。DU4 885机床是由大连机床集团设计制造的加工“端盘”零件的组合机床。本机床的研制成功 ,对于被加工零件是在一个圆周上等距分布着许多孔 ,孔的位置和孔的数量可以在一定范围内变化 ,孔与孔间需要加工 (例如铣通等 ) ,… 相似文献
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谈武宗 《组合机床与自动化加工技术》2001,1(1):13-14
DU4484机床是由大连机床集团设计制造,供本集团发动机分厂使用,对6110气缸体侧面8深油孔,Z1/4″螺孔及24 0.62锪平面的加工。本机床所加工的缸体材料为HT200,硬度HB=170~241,其工序要求见图1。本机床为单面斜立式,SEHY400/630滑台上挂TN320/400回转主轴箱,(400直径)见图2:图2 机床总图由回转箱回转4个90°,分别完成锪、钻、深孔钻和攻螺纹工序,第一工位钻11和锪24平面,动作循环为:快进410→Ⅰ工进35→Ⅱ工进5→快退450,第二工位钻11/8,一工位的11孔起自身导向作用,8钻底孔,动作循环为:快进435→工进15→快退450,第三工位钻27… 相似文献
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1 前言组合机床对多孔钻削加工具有较大的优势 ,它按孔的坐标分布位置实行一次加工 ,保证了孔的坐标位置尺寸精度。作为组合机床专用部件的主轴箱 ,有成熟固定的设计模式 :标准的主轴箱体、前后侧盖、主轴、传动轴、齿轴、轴承等 ,以及成熟的传动、布局、结构设计方法可供选用。这是组合机床设计制造的长处。但是 ,如何根据制造工艺技术及组配件的要求 ,在设计上灵活应用并有所创新 ,以更好地适应加工工件的需要 ,是摆在我们组合机床设计人员面前的一个课题。最近 ,我们为重庆合力公司设计的YU0 2排气管接头组合机床进行了有益的尝试 ,并… 相似文献
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谢锋 《组合机床与自动化加工技术》1995,(5):22-24
本文对在组合机床主轴箱中主轴带动主轴的问题进行了分析和讨论,指出了如果对齿轮进行合理的传动设计,就可以用主轴带动主轴,而且不会增加主动主轴的负荷。 相似文献
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陆一平 《组合机床与自动化加工技术》1998,(5):17-21
介绍一个用于组合机床主轴箱设计、生产的CAD/CAM系统。CAM模块用户接口强调了数据流的可见和可视性,有利于保持系统输出的正确性,增强了软件的可信度。 相似文献
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本文介绍了“组合机床BOK主轴箱CAD系统”的设计方法和功能特点。该系统在结构上,采用模块式结构设计;在程序算法上,采用自动优化设计和人机交互设计相结合的方法,可完成主轴箱的设计、校核、绘图和制表等。 相似文献
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介绍一个用于组合机床主轴箱设计、生产的CAD/CAM系统。该系统在原有CAD软件基础上应用软件递进工程的方法建立CAD/CAM的一体化连接,文中以数据流分析方法详细介绍了系统的CAM的设计和构成。CAM模块用户接口强调了数据流的可见和可视性,有利于保持系统输出的正确性,增强了软件的可信度。 相似文献
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1前言 随着汽车工业的迅速发展,刀具高速切削,湿式加工的机床愈来愈多,因此关于主轴箱的密封问题日益突出。如果这一问题解决不好,则会产生主轴箱进水或者温升过高等问题,造成很大的经济损失。 1997年初我公司为重庆雅马哈摩托车有限公司提供了四台曲轴箱的各孔系加工的组合机床。机床运转约一年后发生了主轴箱进水的问题。2事故分析 事故发生后,我们和用户一起对最初的设计图纸进行了详细的分析。原设计结构如图1所示。经过充分的讨论,总结出如下几点: ①用户认为主轴外径的减公差值有问题,通常的公差值一般为h9。 ②选… 相似文献
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文章基于多体系统理论,提出四轴加工中心的热误差建模理论和方法,同是运用RBF神经网络方法对热误差模型进行参数辨识.最后对工件优选了5个测温点,实时测量其温度,作为误差参数辨识的输入值,实现了软件实时补偿.在该加工中心上分别沿4个坐标方向加工工件表面并比较补偿结果,表明补偿效果显著. 相似文献
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针对等离子切割过程非线性、工艺参数相互耦合、参数变化引起的时变性等导致获得最佳切割工艺参数较困难从而影响切割质量和效率的问题,论文利用人工神经网络在非线性系统决策中良好的性能,建立了基于人工神经网络的切割过程参数智能决策模型,实验表明,该模型能够在切割过程中较准确的预测工艺指标参数,预测输出值与样本值间的平均误差小于6%,满足了等离子切割工艺参数决策的要求。 相似文献
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在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。 相似文献