生产线的设备规划布局设计与加工仿真的实现

生产线的设施规划布局设计作为制造系统设计的重要组成部分,它对生产设备的利用率、产品的生产与等待时间以及生产线的效率等都有密切关系。针对某企业机加工设备布局不合理现状,进行了机械加工设备布局方法及布局方案仿真技术的研究。通过分析设备布局的影响因素,建立了布局系统抽象模型,同时开发了设备布局原型系统,然后通过计算机仿真来预测系统的真实可用性,进而实现混合比加工零件的生产加工,仿真结果能够以图表或者文本的格式输出。通过在企业的实际应用表明,改进后的生产线设施规划布局方案能够有效地提高生产效率和设备利用率,仿真结果与实际结果比较接近。     

基片对间接耦合式超磁致伸缩薄膜静态磁化性能的影响

间接耦合式超磁致伸缩薄膜是一种新兴的具有优异机械物理性能的功能材料，已成为微型器件材料研究的热点之一。由于是在弹性基片上通过物理沉积方法得到该种薄膜材料，因此基片的物理性能对薄膜材料的磁化性能会产生重要影响。通过对物理性能差异较大的铜、聚酰亚胺两种基片的间接耦合式超磁致伸缩薄膜的磁化曲线、饱和磁化强度等进行实验研究与分析比较，得到不同物理性能基片对超磁致伸缩薄膜特性的影响规律，为进一步制备性能各异的薄膜材料奠定基础。     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

车间作业排序的遗传算法解码方法研究

应用遗传算法进行车间作业排序时,编码操作和遗传操作会得到不同的的染色体,这些染色体必须利用解码技术才能被转化成各个机器上工件的实际加工顺序.文中以数据库的数据交互为基础,采用了一种活动化解码算法进行作业排序,同时对模拟遗传算法编码技术、解码算法原理、算法流程设计等几个方法进行了分析研究,最后给出了应用实例,进一步验证了文中研究的解码算法及技术是可行的,可以在工程实际中进行推广应用.     

型料输送管道电感间隙仪的设计研究

介绍了型料输送管道系统中用于测量型料与管道底壁之间间隙的一种电感间隙仪的设计思路和工作原理，并对仪器信号的处理和实验参数的标定进行了讨论。     

超磁致伸缩力传感器及其实验研究

超磁致伸缩材料具有相对磁导率高、磁机转换率高等优良特性,对于传感器装置是一种很好的材料.文中基于维拉里效应原理完成了超磁致伸缩力传感器的设计,并利用有限元分析方法验证了所设计传感器磁场分布的合理性.提出了基于电感测童力传感器输出特性的方法,并进行了实验,确定了该传感器的灵敏度最高状态的最佳偏置磁场强度;并测量了0～10(3)作用力下传感器的输出特性,实验结果表明该传感器输出特性良好,可用于高精度要求的场合.     

多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型

液压阀件系统是一个具有多几何要素影响的多系统特性复杂系统,建立液压阀件特性预测模型,以系统多几何要素作为输入,实现系统特性的预测,将对实际生产具有重要的意义。在深入分析反向传播(Back propagation,BP)神经网络与径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的基础上,结合两类神经网络的特点,提出基于BP神经网络与RBF神经网络的混合神经网络预测模型。利用生产实际中实测的某具体液压阀件特性值及影响该特性的各几何要素值作为预测模型的数据来源,对所提出的混合神经网络进行训练,并进行仿真。实例计算表明混合神经网络预测模型可提高单项神经网络预测模型的预测精度,预测平均相对误差为0.0461。可见,所提出的混合神经网络预测模型能够很好地满足工程实践中液压阀件特性预测要求。     

基于CFRP切削过程仿真的面下损伤形成分析

由于碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced plastic,CFRP)宏观上呈现非均质、各向异性,细观上表现为纤维和树脂的特殊混合形态,导致其制件加工过程中极易产生分层、开裂等损伤,严重影响其制件的加工精度及承载性能。研究CFPR加工损伤产生机理并以此降低加工损伤是提高其加工质量的关键。基于宏观各向异性本构、Hashin失效起始准则及损伤演化,建立了可实现任意纤维角度单向板连续动态切削过程仿真分析的直角切削有限元模型,分析了任意纤维角度CFRP单向板连续切削过程面下损伤,得到了纤维角度、切削参数、刀具结构对面下损伤深度的影响规律。具体结果:纤维角度为影响面下损伤的主要因素,随纤维角度增大,切削力增大同时面下损伤深度也明显增加;面下损伤的主要原因为切削力过大导致的基体破坏及扩展;对于135°单向板面下损伤深度随刀具前角增大呈先增大后减小的趋势。     

基于单目立体视觉的机床几何误差辨识方法

针对视觉测量手段中成本与精度不能兼顾的问题,提出基于单目立体视觉的机床回转轴几何误差辨识方法。为实现回转轴全量程运动精确描述,基于误差放大思想,设计了基于周向均布精密哑光靶球的高匀、高精、高信噪比成像靶标。提出了单目立体成像光路参数仿真分析方法,定量分析并选取系统结构参数。基于单目立体标定结果,根据序列图像重建得到回转轴三维轨迹。精度验证及误差辨识实验表明:系统的RMSE为0. 049mm,小于平均偏差的1/3,满足测试需求。     

基于动态模糊神经网络的机床时变定位误差补偿

为提高数控机床的定位精度,提出基于动态模糊神经网络进行数控机床时变定位误差补偿的方法.针对数控机床定位误差影响因素复杂、模糊规则难于获取的情况,改进动态模糊神经网络,使其能够应用于多输入多输出系统,并实现模糊规则的自动在线辨识与生成.通过测量机床温度和定位精度,应用改进后的动态模糊神经网络建立机床时变定位误差预测模型....