面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务实现

在分析云制造模式下凸轮轴磨削加工特征和工艺智能决策需求的基础上,建立了凸轮轴磨削过程的智能决策云服务模式,设计了面向云服务的凸轮轴磨削工艺智能决策软件整体框架,构建了集成基础数据库、工艺知识库、工艺定义与决策优化等模块的工艺智能决策软件,搭建了面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务平台,并通过实例验证实现了工艺数据与智能决策的协同融合,为凸轮轴的高效智能磨削提供了新的思路和实现途径。     

典型零件磨削加工工艺智能决策系统

磨削作为大多数典型零件终加工方法,开展典型零件磨削加工工艺智能决策是满足其高精、高效的重要手段,因此提出基于6R模型的典型零件磨削加工智能工艺决策系统框架。首先,结合实例推理与置信度计算各实例的综合置信因子开展实例优选。然后,建立异质集成学习与粒子群算法优化的预测模型获得最优工艺方案输出。最后,基于Qt 4.8.7和SQLite 3开发典型零件磨削加工工艺决策系统。以磨床砂轮主轴磨削为例,根据企业应用报告,使用工艺智能决策系统的方案加工后,零件表面质量提高73.25%,工艺方案决策时间从近20 h缩短到2～4 h,零件加工处理时间从10 min缩短到5 min,单个产品的加工效率提高25%以上,最高达47%,工艺决策准确率达到98.2%,实现了典型零件的高效、高精度磨削加工。     

凸轮轴数控磨削工艺智能应用系统研究与开发

针对当前凸轮轴数控磨削加工所面临的严重依赖操作人员经验、数控加工程序采用手工编制及制造企业对生产工艺信息化要求高等问题,提出并开发了满足凸轮轴企业生产制造信息化智能化要求的凸轮轴数控磨削工艺智能应用系统。该系统完整涵盖了凸轮轴数控磨削基础工艺数据库、工件特征自动分析、工艺方案智能优化、运动曲线优化、工艺实例推理和规则推理、工艺质量预报、磨削过程虚拟仿真、误差分析与补偿和数控代码自动编写等多个模块。该系统应用于实际生产的结果表明,该系统能够显著缩短数控磨削工艺系统的操作时间,有效提高整个工艺系统的柔性,降低生产成本。     

三维CAPP的智能工艺决策技术研究

三维CAPP的智能工艺决策技术,从三维CAD模型上获取零件的制造信息,作为工艺推理的参数依据;利用工艺知识数据库作为理论支撑;借助专家系统逻辑推理与工艺知识分离的特点,通过推理机的推理决策,快速准确的得到零件的加工工艺路线。以键槽特征为例,验证了智能工艺决策技术的有效性。     

磨削数据库的研究现状与发展

能根据加工要求向客户提供可靠优化的磨削数据并辅助选择磨削工艺参数的磨削数据库是磨削加工智能化不可或缺的重要组成部分.结合国内外磨削数据库的发展现状,从结构设计和应用软件设计两方面分析了现存磨削数据库建库和应用中存在的问题,最后提出磨削数据库未来的主要研究方向将是智能化和网络化.     

切点跟踪磨削技术综述

切点跟踪磨削技术是一种通过控制工件的旋转轴和砂轮的进给轴联动,使砂轮与被加工表面始终保持相切的磨削技术。从各种切点跟踪磨削的运动模型出发,阐述了变速曲轴回转的控制方法、加工误差产生的原因和补偿方法的研究现状,以及机床设计,电气系统与控制软件开发,编程插补,工艺参数智能决策和自动定位等相关技术的研究现状。并指出恒当量磨削和恒线速度磨削,在砂轮转速远大于曲轴转速的情况下,两者等效。指出砂轮半径变化引起的加工误差,是在已经进行半径补偿的条件下得到的。     

基于Multi-agent的曲轴随动磨削参数智能决策系统

为了实现曲轴随动磨削参数的智能选取及优化,采用多Agent技术构建了参数智能决策系统。分别设计了CBR决策Agent、RBR决策Agent、MBR决策Agent、FR决策Agent及相应功能Agent,这四种推理决策Agent的组合能够互相取长补短,避免仅采用某一技术带来的局限。并且建立了曲轴随动磨削参数的范例库、模型库、规则库和方法库以及各库管理系统。针对曲轴随动磨削参数决策特点,制定统一的协调控制策略,并利用黑板解决各Agent间的通信问题,实现了决策Agent之间的有效协同。     

智能化人机混合工艺决策CAPP系统的研究

提出了智能化人机混合工艺决策CAPP系统的模型。该系统提供了特征检索式、基于实例式、智能决策式、交互式4种工艺设计方法供用户选择使用，并从系统模型，零件特征信息描述，工艺决策，工艺数据库与知识库的建立，工艺资源智能化响应机制等几个方面对该系统进行了详细的分析。     

机电信息

当前磨削技术的发展方向当前，磨削技术除向超精密、高效率和超硬磨料方向发展外，磨削自动化也是磨削技术发展的重要方向之一。目前磨削自动化在CNC技术日趋成熟和普及的基础上，正在进一步向数控化和智能化方向发展，许多专用磨削软件和系统已经商品化。磨削是一个复杂的多变量影响过程，对其信息化及智能化处理和决策，是实现柔性自动化和最优化的重要基础。目前磨削中人工智能的主要应用包括磨削过程建模、磨具和磨削参数合理选择、磨削过程监测预报和控制、自适应控制优化、智能化工艺设计和智能工艺库等方面。近几年来，磨削过程建…     

智能控制型径向切入磨削加工系统

针对径向切入式磨削加工过程 (尤其是薄壁工件 ) ,提出了一套新的磨削工艺程式及与之相适应的递阶式智能控制模式。其上层是一个基于知识并具有学习能力的智能决策系统 ,它根据加工要求 ,按照当前加工条件 ,自动规划加工参数 ;下层的自适应环节能实现对磨削过程的在线监测和实时控制。仿真与试验结果表明 ,该方法能较好地应用于实际磨削过程 ,可在更短的时间内获得更理想的加工效果。这一系统具备了相当的柔性 ,可以适应小批量多品种的加工要求。     

基于最大熵原理的平面磨削工艺参数预测

为提高磨削质量的预测准确性,引入信息熵的概念,提取砂轮转速、X轴进给速度和Y轴磨削深度等3个工艺参数,作为平面磨削工艺特征参数。通过对平面磨削工艺历史数据库中数据的训练,建立最大熵模型,设计了平面磨削工艺预测软件进行工艺参数预测,输出预测结果。对预测结果分析表明,基于最大熵原理的平面磨削工艺参数预测可为工艺专家系统提供最优工艺方案,提高平面磨削生产质量和效率。     

高硬度涂层球面精密智能磨削加工关键问题的理论和试验研究

<正>项目负责人:许黎明(E-mail:limingxu@sjtu.edu.cn)依托单位:上海交通大学项目批准号:510752731.项目简介高硬度球面精密磨削技术是国家重大能源工程中流体、气体控制装置关键阀门零部件的核心制造技术。以自主开发的试验样机为研究平台,系统研究了高硬度涂层球面精密高效磨削工艺基础理论;研究精密球面磨削工艺参数优化与智能控制技术,提高球面磨削的效率和智能化水平;研究球面精密加工中球度在位测量方法,提高球度测量效率;研究高硬度涂层球面     

基于模糊综合评判工艺决策的CAPP系统研究

针对工艺决策在实现C A PP智能化的重要性,在分析了C A PP专家系统的智能工艺决策的基础上提出一种基于层次分析的模糊综合评判的方法。基于典型工艺数据库,建立零件各个因素间模糊关系,结合零件编码加权相似系数检索法,通过采用一级编码和一级编码匹配率以及二级编码和二级编码匹配率的方式分配零件因素的权重。利用模糊综合评判技术来衡量新零件与模板工艺库中某一个实例零件的相似程度,实现简化零件加工工艺决策,为C A P P智能化提供了方法。     

基于西门子840D的轧辊磨削工艺参数智能决策研究

轧辊磨床是工业生产中不可缺少的一种重要生产设备,以往轧辊磨削工艺人员对磨削参数的确定都是通过查询相关的工艺手册结合自身的实际加工经验进行选择,磨削参数选择的好坏在很大程度上决定于工艺人员的水平.研究人工神经网络算法的磨削工艺参数优化,用神经网络来代替人类基于经验的决策行为,使基于开放式数控装置下磨削参数的选择既结合工艺人员的经验同时又基于完善的理论基础,使磨削参数的选择趋于最佳.     

螺纹智能磨削的研究

本文通过试验分析了螺纹磨削过程中影响螺纹加工精度的主要因素及其之间的关系,以此为基础研究了螺纹的智能磨削问题,并介绍了螺纹智能磨削系统的组成原理与实现机制。     

磨削质量智能优化控制策略研究

提出了一种外圆纵向磨削加工质量优化智能控制策略。控制系统-由基于神经网络的专家系统、优化适应控制系统、逻辑智能决策与直觉决策相结合的控制系统组成。系统通过变化磨削速度来控制工件变形的优化适应方法；采用两个模糊神经网络分别控制工件的尺寸和表面粗糙度。仿真和实验证明了此控制策略的可行性。     

智能控制径向切入磨削加工系统

针对径向切入式磨削加工过程（尤其是薄避工件），提出了一套新的磨削工艺程式及与之相适应的递阶式智能控制模式。其上层是一个基于知识并具有学习能力的智能决策系统，它根据加工要求，按照当前加工条件，自动规划加工参数，下层的自适应环节能实现对磨削过程在的在线监测和实时控制，仿真与试验结果表明，该方法能较好地应用可在更短的时间内获得更理想的加工效果。这一系统具备了相当的柔性，可以适应小批量多品种的加工要求。     

基于CBR和RBR的再制造零件修复工艺智能决策系统

考虑再制造零件特征信息和工艺知识,采用CBR和RBR相结合的推理方法,构建了再制造零件修复工艺智能决策方法与模型,分析了再制造工艺知识、实例表达、实例组织与索引、规则表达与推理等过程。通过Java开发平台,采用B/S模式开发了智能决策系统原型,并以液压缸的再制造为例验证了该工艺智能决策模型的有效性与可行性,提高了再制造零件修复工艺智能决策的效率与准确性。     

基于智慧工厂解决方案的显示屏玻璃制程智能生产线设计

通过对手机显示屏玻璃的材料特性、加工工艺的研究,发现了一个合格的产品需要粗磨削、精磨削和精抛光主要制程;其辅助制程有玻璃的清洗,烘干和检测。其工艺制程分为6种,通过打样评估和用户的深入交流,整合各制程工艺环节,设计完成了基于智慧工厂解决方案的智能生产线。     

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。