TS16949质量管理体系过程模块化及支撑软件开发

为开发支持ISO/TS16949:2002质量管理体系的信息系统,从信息化角度分析和建立了TS16949质量管理体系所包含的典型过程的参考模型,通过对过程内部及过程间的相似性分析,得到了过程模块及其连接方式,设计了与过程模块相对应的数据流图模板、实体联系图视图以及可复用软件模块,讨论了软件模块的实现及组装方法,提出了针对TS16949的过程模块化方法以及基于过程模块的支撑软件开发方法。应用该方法实现了TS16949支撑软件的快速、标准化的开发工作,有效地支持了某汽车电机企业质量管理体系的运行实施。     

基于动素的切削功率建模方法及其在车外圆中的应用

为了更加科学准确地建立机械加工过程能量模型,为低碳制造奠定基础,提出一种基于动素的切削功率建模方法.将切削功率分解为空走刀功率和材料切削功率,进一步将两部分功率映射为动素功率并借助实验建立切削功率模型.通过对某圆柱形工件的车削过程切削功率的评估,验证了所提方法的有效性.     

融合自注意力与残差神经网络的3D打印激光在机测量误差修正方法

激光测量能够实现高效地非接触实时测量,被广泛应用于3D打印领域,但激光测量容易受测量条件、外部环境等多种因素的干扰,这些因素错综复杂,难以量化分析。为此,结合直射式激光三角测量原理,在分析测量精度影响因素的基础上,提出了一种基于融合自注意力和残差神经网络的3D打印在机测量误差修正方法。首先,将影响测量精度的因素作为输入变量,采集激光测量值,得到样本数据集;然后利用残差网络提取出样本数据的深层次特征,并引入自注意力机制建立影响因素之间的联系,得到带权重的提取特征;再通过全连接网络对带权重特征进行学习,得到测量误差的预测值,基于该预测值完成对测量误差的修正。自主搭建了一套激光在机测量系统,采用红、绿、紫3种同材质彩色卡纸进行实验验证。结果表明,所提的方法与卷积神经网络和自注意力神经网络相比,均方误差、均方根误差和平均绝对误差均最小,稳定性最好,修正结果最接近真实值;对激光测量结果进行校正后,使其误差由原来的 ±28 μm减小到 ±9 μm以下,显著提高了3D打印激光在机测量的精度和稳定性。     

弹性基体软固结磨料磨具的材料去除机理

基于弹性磨具的磨抛工艺为硬脆材料超精密加工效率与加工质量的兼顾平衡提供了新的解决思路,但其磨抛过程的材料去除机理尚未明确。为研究弹性磨抛过程中的材料去除行为,以硅橡胶作为磨具基体材料,混合微米级金刚石磨料制备弹性基体软固结磨料磨具,利用有限元仿真分析方法研究弹性基体软固结磨粒的受力状态,结合接触力学与运动学分析建立考虑单颗磨粒磨损行为与有效磨粒数量的材料去除模型,通过石英玻璃试件的弹性磨抛加工试验验证预测模型的准确性。结果表明：石英玻璃试件的材料去除率随着磨抛压力、主轴转速、磨具偏角的增大而显著增加,而磨料粒径对其影响程度较小;当工艺参数组合为磨料粒径100μm、磨抛压力7 N、主轴转速1 500 r/min、磨具偏角20°时,经60 min磨抛后,工件已加工表面粗糙度由1.069μm降至0.089μm,材料去除率为8.893×10⁸μm³/min;该试验条件下,建立的材料去除模型预测准确度相比Preston经典模型提高36.7%。研究成果可为实现硬脆材料的确定性材料去除提供技术支持和理论依据。