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目的 以某汽车内饰板为研究对象进行虚拟制造,以提前得到相对准确的工艺参数并减少成形缺陷的产生。方法 研究了工艺参数对产品拉延成形质量的影响,并确定了拉丁超立方抽样区间,在抽样区间内抽取60组样本数据,以最大减薄率为目标值,以前50组样本数据为测试集、后10组样本数据为预测集,使用基于GA–BP神经网络的遗传算法得到最优工艺参数,并将其代入有限元分析软件DYNAFORM中进行虚拟制造。结果 训练后GA–BP模型的预测值与期望值最大误差为0.299 7%,最大预测误差率为1.747 38%;遗传算法预测的最大减薄率为16.548%,虚拟制造得到的减薄率为16.167%,虚拟制造值与预测值的大小仅相差0.318%,仿真误差的误差率为2.36%。结论 虚拟制造结合先进算法的优化方法可以指导后续生产。 相似文献
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目的 机器视觉图像处理技术是近年在图像处理领域发展起来的一门新兴边缘交叉学科,二维图像的质量检测是印刷行业中必不可少的环节,分析基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测流程,探索影响基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测精度的相关因素,为后续研究印刷品的二维图像自动化检测和质量控制提供参考。方法 在此基础上,围绕图像预处理中的灰度转换、噪声过滤、固定阈值分割、自适应阈值分割、Otsu法及边缘检测,对图像配准中的基于灰度统计信息分布配准方法、基于特征的图像配准方法进行总结,然后归纳分析图像的缺陷提取和分类。结论 以实际例子对上述研究内容进行了提炼,通过图像预处理中的噪声过滤为后续缺陷提取提供清晰图像,减少伪影干扰;通过图像预处理中的灰度变换、阈值分割、感兴趣区域提取减少系统处理时间,为实现高效的缺陷检测奠定了坚实的基础;通过图像配准消除了机械振动引起的图像位置偏移,确保后续缺陷提取的准确性;通过图像缺陷提取和分类帮助印刷企业找出生产问题,提供有针对性的改进措施,可为生产高质量产品提供支持。 相似文献
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目的 在熔融沉积成形工艺中,挤压宽度是一个被忽视的核心参数,它不仅直接影响层高、进料速率、扫描速率等工艺参数,还间接影响打印制件的表面粗糙度、力学性能、尺寸精度和构建时间。因此,必须严格控制挤压宽度。方法 首先在3D打印挤出原理、黏弹性理论和聚合物流变学理论的基础上,提出了扁平椭圆截面模型。然后将该模型的理论计算结果与实验测量数据进行比较,验证了扁平椭圆模型的准确性,并分析了误差的来源。同时在该模型的基础上,研究了料丝直径公差对挤压宽度的影响、扫描速率与进料速率的匹配范围和最大扫描速率。结果 提出了挤压长丝截面的扁平椭圆模型,得到了理论挤压宽度的表达式,并通过实验验证了该截面模型的误差在6%以内,并研究了料丝直径公差对挤压宽度的影响、扫描速率与进料速率的匹配关系,以及PLA材料在不同层高下的最大扫描速率。结论 为提高打印制件品质和效率提供了重要参考。 相似文献
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为了解决熔融沉积成型制造中存在零件原型构建时间过长的问题,本文在研究了零件原型构建时间产生机理的基础上,给出了构建时间的理论计算方法并分析了影响构建时间的因素。以不同边长的实心立方体为例,通过理论计算得到的构建时间与实验所用构建时间相对比,分析了产生时间差值的影响因素,得出了零件原型体积与构建时间的数学关系式,进一步为缩短零件原型构建时间提供了研究方向。 相似文献
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