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高热点论文 |《制造技术与机床》2022年第11期

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结合知网和本刊官网的被引量、下载量等数据精选往期热点文章以飨读者。

1

拓云天① 崔洁① 王津沓② 杨泞宁① 韩飞① 李富国①

( ①中北大学机构机械工程学院 ②吉林大学机械与航空航天工程学院)

摘 要

滚动轴承的健康状态在很大程度上决定了机械设备的可靠性水平。对滚动轴承进行健康状态预测有助于机械设备的安全性运行。因此,提出了一种基于数字孪生的滚动轴承剩余寿命实时预测方法。首先,该方法基于数字孪生的数字化技术手段获取滚动轴承的实时感知信息,从而建立考虑实时工况变化的滚动轴承数字孪生模型。其次,通过非线性布朗运动建立考虑测量误差的剩余寿命预测模型。然后,采用极大似然估计方法求解模型中的未知参数,并利用贝叶斯理论实时更新参数,从而对滚动轴承的剩余寿命进行实时预测。最后,通过滚动轴承的全寿命周期信息分析验证了该方法的可行性和有效性。

基 金

国家自然科学基金项目(51905496)

山西省基础研究项目(202103021223195)

山西省研究生创新项目(2021Y582)

2

尹昱东 王保建

( 西安交通大学机械工程学院)

摘 要

如果机床当中的零部件信息以及部件之间的关系以图谱的形式展示,能够更为有效获悉零部件周围相连的部件信息以及当前零件定位细节,又可以辅助工厂数控机床装配,解决装配数据分散、无规范以及装配效率低下等机床现状问题。由于当前表述机床三维信息软件有很多,因此相应文件格式也众多,导致复杂装配产品难以数字化管理,同时传统的单一连接关系难以全面描绘三维图形,以至于这方面深度学习模型效率不高,无法真正理解机床模型知识,知识推理能力几乎没有。而知识图谱以图的形式,可以表示多种模型部件连接关系,对知识的理解能力远超单一连接关系,可以提高知识推理能力。通过机床装配数据准备、装配知识抽取、知识推理、知识存储和知识可视化表示环节来完成从三维模型到知识图谱构建。

基 金

3

胡宇航① 张尚盈①② 张晓艳①

( ①武汉工程大学机构机电工程学院 ②武汉誉琼科技有限公司)

摘 要

为了更好地控制液压机械臂在工业生产中作业,以6R液压机械臂为研究对象,运用改进D-H法对其进行建模,建立正运动学方程,通过空间几何法和数值解析法结合的方式得到机械臂各关节角度变量的8组解。通过MATLAB软件中的Robots Toolbox对机械臂建模,在关节空间内对其进行运动轨迹仿真,得到各关节轴的角位移、角速度和角加速度随时间变化的平滑曲线,仿真结果验证了所建立的运动学方程的正确性以及该机械臂参数的合理性。为后续液压机械臂的运动规划及实时控制提供了必要的理论基础和正确的运动学模型。

基 金

武汉工程大学第十三届研究生教育创新基金(CX2021067)

4

蔺梦雄① 王爽① 韦克吉① 张向慧① 曹洪鑫① 张敬彩②

( ①北方工业大学机构机械与材料工程学院 ②中机生产力促进中心有限公司)

摘 要

针对RV减速器在进行摆动疲劳试验时采集到的振动信号存在振动源复杂,噪声影响强,非线性变换等特点,利用传统的傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)分析时存在“频率模糊”现象,不能准确地提取故障磨损点。针对上述问题,提出了一种阶次跟踪分析结合改进小波阈值降噪方法对RV减速器在疲劳实验时采集到的振动信号进行故障特征提取。首先利用阶次跟踪方法对采集到的非平稳时域振动信号进行等角度域转化;再利用改进小波阈值降噪法对等角度域信号进行阈值降噪;对得到的降噪后的等角度域信号进行FFT变换,得到阶次图。对比传统的小波降噪分析结果,该方法可以有效地提取出RV减速器在摆动疲劳实验中内部零部件发生的故障信息,为变转速旋转机械的故障诊断提供了基础。

基 金

5

钟宏扬① 彭乘风①② 廖勇①② 李翔②

(①广东工业大学机构广东省计算机集成制造重点实验室 ②湘南学院机构物理与电子电气工程学院)

摘 要

以具有自动导航小车(automated guided vehicle, AGV)储运系统的智能车间为研究背景,针对作业车间内机床与AGV联合调度优化问题开展研究。首先,分析作业车间AGV联合调度问题特征,以此建立AGV-加工设备联合调度问题的数学模型以便精确算法求解;随后,将联合调度问题解耦成工序排序与AGV选择两个强关联的子决策问题,在此基础上构建了一套组合规则算法生成框架,并嵌入多样化的启发式规则,设计多种组合规则算法;最后,针对差异化场景算例,对比分析商业求解器Gurobi与组合规则算法的求解结果,并深入分析组合规则算法的有效性和场景适应性。

基 金

湖南省自科基金面上项目“考虑自动装卸机器人约束协同作业的柔性制造车间资源配置优化”(2020JJ4565)

郴州市科技发展计划项目“考虑人力资源的定制型装备制造车间资源优化方法研究”(ZDYF2020161)

6

郝亮亮① 刘小娟② 杜婷① 闫献国①

(①太原科技大学机构能源与材料工程学院 ②山西科技学院)

摘 要

提出一种新型2-UPR/2-RPU冗余并联机器人并以其为研究对象,采用螺旋理论和拉格朗日法两种方法对其进行动力学建模与动力学对比研究。首先,采用封闭矢量法在全局坐标系下建立2-UPR/2-RPU并联机器人的运动学反解方程。其次,采用拉格朗日法求解了并联机器人各构件的速度关系并建立了其动力学模型。然后,采用螺旋理论对并联机器人4个支链中各关节和杆件的速度和加速度进行分析,同时结合虚功原理建立并联机器人的动力学模型。最后,以并联机器人动力学模型为基础,在MATLAB中编程得到并联机构的算法,求解得到了基于螺旋理论和拉格朗日方程建立的动力学模型各支链驱动力数值仿真结果,并通过与ADAMS软件的动力学仿真结果进行仿真验证和误差分析。结果表明:螺旋理论建立的动力学模型精度相对较高、方法方便且计算简单、更适用于少自由度并联机构动力学模型的建立和机构动力学的控制。极大地提高了2-UPR/2-RPU并联机器人响应速度和控制精度,满足磨床打磨曲面的精度要求,为机构的实践应用提供了可靠的理论依据并奠定了重要基础。

基 金

2021年太原科技大学教学改革创新项目(XJ2021102)

2020年山西省教学创新改革项目(J2020199)

7

于建华① 李勋② 丁志纯①

( ①中国航发商用航空发动机有限责任公司 ②北京航空航天大学机械工程及自动化学院)

摘 要

涡轮盘毛坯粉末冶金制备工艺过程中形成的内部残余应力是影响榫槽尺寸精度和使用稳定性的重要因素。分析了加工过程中材料残余应力导致变形的机理,提出了“线切割+磨削”的变形控制组合加工工艺。针对涡轮盘榫槽的加工变形特点,设计V形槽实验测量出了涡轮盘残余应力变形规律,进而提出采用大余量粗切释放应力、小余量精切修复变形的加工工艺,此方法可有效控制榫槽加工中的残余应力变形,保证了磨削工序的余量均匀。通过磨削去除重融层并保证精度的使涡轮盘榫槽精加工余量获得较好的一致性。最终,磨削后的精度比设计要求提高了50%以上。

基 金

国家科技重大专项(2018ZX04005001)

8

王峰① 万冶① 陶小亮② 赵世金① 赵鑫①

( ①武汉科技大学机构汽车与交通工程学院 ②一汽大众汽车有限公司佛山分公司)

摘 要

机械产品的质量预测可有效提高产品合格率,提升工厂效益。基于电驱生产工艺中的质量追溯与生产工艺数据,以电驱产线MES系统收集到的数据为训练和测试样本,建立了BP-PSO电驱质量预测模型。依据实际生产数据,确立气密性监测为关键质量特性,经过数据相关性分析提取关键工位数据作为此模型的输入,以气密性检测值作为输出。经过对比实验表明该模型在平均绝对误差和平均绝对误差百分比上比传统BP模型有良好的提升,能够较为精准地对生产质量进行预测。并在此模型基础上利用Sobol全局敏感性分析方法获取生产工艺参数的总敏感度和一阶敏感度并对其进行排序,分析了生产工艺参数对生产质量的影响。

基 金

9

刘宇① 曲嘉伟① 李小明② 阎长罡① 张生芳① 王紫光①

( ①大连交通大学机构机械工程学院 ②哈尔滨地铁集团有限公司)

摘 要

SiCp/Al复合材料因同时具有铝基体和碳化硅颗粒的综合特性,因此在具有低密度,高导热率的同时还具备了高硬度等优良特性,在各领域中备受青睐。然而具有高硬度的脆性SiCp/Al复合材料,使得传统的接触加工方式因切削温度过高,刀具磨损严重和加工精度不满足要求等问题而难以进行,电火花加工通过电极与工件间的连续放电来蚀除材料属于非接触加工,因此常被用来加工SiCp/Al复合材料。在自行搭建的电火花加工试验台上,以SiCp/Al复合材料为对象开展工艺试验,研究了不同加工参数下材料蚀除率和电极损耗对加工过程的影响,并从复合材料的蚀除特性方面分析了影响加工的原因。

基 金

国家自然科学基金资助项目(51875074基金)

10

贺田龙①② 邵明国①② 白晓庆① 曹泽① 李艳鹏①②

( ①中车永济电机有限公司 ②轨道交通牵引电机山西省重点实验室)

摘 要

AGV(automatic guided vehicle)作为物料运输的载体,使生产线物料按节拍流动,是产线设计的关键部分。针对产线初步规划方案中AGV的数量、配送量及速度参数未确定影响产线最佳方案设计的问题,将产线产品生产周期、暂存区总容量、设备平均利用率及AGV平均利用率作为多个目标。采用全因子试验方法,探究AGV的数量、配送量及速度3个因素对多个目标的影响及其变化规律,确定关键因子与优化目标。建立多目标数学模型,采用遗传算法求解,调整并行工序数量,获得优化方案并仿真验证。研究结果表明:该方法能够有效求解问题,使作业的AGV数量减少至1辆,提高资源利用率,降低企业投资成本。

基 金



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