基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证,结果表明改进前的神经网络预测误差为12.23%,改进后的模型预测误差为8.92%,精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。

新工科视域下机械类专业学位研究生创新能力提升研究

研究生作为高层次人才,其创新能力的提升在我国装备制造业发展的过程中起着举足轻重的作用。当前,我国研究生招生规模日益扩大,但是在数量大幅增长的同时,也出现研究生培养质量难以完全满足社会需求的问题。该文基于新工科的基本理念,从课程体系建设、“多师制”培养模式构建、联合培养基地建设等几方面入手进行机械类专业研究生创新能力提升探索。通过近年研究生培养的结果,表明提出的方法对提升研究生创新能力具有较明显的促进作用。后续可根据专业特点推广至其他相关专业,可为提升研究生创新能力提供参考。

基于BiLSTM-LSSVM的螺杆转子铣削加工廓形预测

针对螺杆转子盘铣刀加工过程中的轮廓预测问题,提出了基于双向长短时神经网络-最小二乘支持向量机(BiLSTM-LSSVM)的螺杆廓形预测方法。首先,对加工过程中的振动信号进行采集并进行降噪预处理,降噪后的信号进行降采样处理随后输入BiLSTM中进行时序预测;其次,对时序预测后的信号进行特征提取,将提取后的特征向量输入LSSVM进行廓形预测;最后,以五头螺杆为例通过正交实验对BiLSTM-LSSVM模型进行试验验证,并对预测廓形进行误差补偿实验。实验结果表明,提出的基于BiLSTM-LSSVM的螺杆廓形预测模型可对螺杆转子盘铣刀加工螺杆廓形进行准确预测,进而为螺杆转子加工廓形补偿提供支持。

基于SO-ELM的数控机床进给系统热误差分析

为了对数控机床进给系统热误差进行更加精确的预测,提出一种基于蛇优化(SO)算法和极限学习机(ELM)的数控机床进给系统热误差预测模型SO-ELM。利用模糊c均值聚类(FCM)和灰色关联度分析(GRA)筛选出进给系统的关键测温点;通过蛇优化算法优化极限学习机的输入层权重和隐藏层偏置,利用关键温度测点的温升数据和热误差数据构建SO-ELM热误差预测模型。为验证模型的准确性和适用性,与基于SSA-BP和LSMT的热误差预测模型进行对比分析,结果表明SO-ELM模型预测结果的均方根误差和决定系数均优于SSA-BP和LSTM模型,能够更精准地对机床进给系统热误差进行预测,为机床热误差预测补偿提供一种新的思路。

砂带磨损对螺杆转子磨削去除深度影响分析

为保证螺杆转子表面磨削加工材料去除的均匀性,考虑砂带磨料磨损对磨削去除深度的影响,建立螺杆转子材料去除深度数学模型。根据弹塑性变形理论,结合磨削过程中磨粒的磨损规律,建立单颗磨粒材料去除率理论模型。将磨粒的磨损分为快速磨损阶段和稳定磨损阶段2个阶段。基于单位接触面积上磨粒的数目和磨粒的出刃规律,运用数值积分和接触压力计算出磨粒的最大切削深度,利用积分建立基于砂带磨损的宏观材料去除率数学模型。该数学模型考虑了砂带的磨损,其预测值和试验值相比,最大误差为9.6%,最小误差为4.1%。该试验数据充分验证了模型的有效性,可以为保障螺杆转子廓形精度提供理论基础。

基于改进支持向量机的砂带磨损程度识别

为了准确判断砂带在磨削螺杆转子时的磨损程度,根据砂带磨损过程中表面图像颜色特征和纹理特征的变化规律,对砂带磨损程度进行识别。对磨削加工后砂带表面图像的纹理特征和颜色特征进行提取,根据不同磨削时间段螺杆转子表面粗糙度划分砂带磨损程度。支持向量机的分类性能受到自身核函数与惩罚函数的影响较大,因此提出利用天鹰优化算法对支持向量机的核参数与惩罚参数进行优化,建立AO-SVM砂带图像识别磨损程度模型。利用自主研发的螺杆转子专用砂带磨削装置完成实验。磨削参数设置如下:砂带线速度为10 m/s,工件轴向进给速度为50 mm/min,张紧轮的气缸压力为0.35 MPa,主动轮的气缸压力为0.5 MPa,磨削时间为25 min。AO-SVM对砂带磨损程度模型的识别准确率达到92.5%,比随机森林算法(RFC)和XGboost分类算法分别高出5.0%和3.6%,且收敛速度更快。AO-SVM模型可以通过砂带表面图像的颜色特征变化和纹理特征变化对砂带磨损程度进行识别,可以有效避免砂带磨损过度损伤工件,为砂带磨削螺杆转子时判断砂带的磨损程度和换带时间提供理论指导。

螺杆铣床主轴振动对螺杆转子表面质量影响分析

为探究螺杆铣床的主轴振动对工件表面质量影响规律。通过螺杆转子外包络铣削加工试验,建立主轴振动特性预测的神经网络模型,使用预测模型预测分析不同加工参数下主轴振动特性的变化规律,分析主轴振动与工件表面粗糙度值之间的影响规律。采用压电集成电路型加速度传感器对铣削过程中主轴振动特征值进行测量,采用TR200便携式表面粗糙度仪测量工件表面粗糙度值。针对主轴振动特征值与表面粗糙度值进行灰色关联度分析,结果表明信号峰值与表面粗糙度值关系显著,表面粗糙度值随信号峰值减小而降低。使用粒子群算法在构建的主轴振动预测模型进行工艺参数寻优,利用试验进行模型精度验证,误差在6%以内。加工试验结果表明采用最佳参数组合加工工件可使主轴振动信号峰值减小,从而获得较高的表面质量。该方法对螺杆转子生产实践工艺选择具有一定的启发和指导意义,也可为金属切削加工的表面质量提升提供参考。

ITO导电玻璃单颗磨粒切削机理仿真试验研究

为研究氧化铟锡(indium tin oxide,ITO)导电玻璃材料的去除机理,采用单磨粒对材料进行切削仿真,建立了ITO导电玻璃的材料模型,根据加工表面形貌、应力和切削力情况分析了材料去除机理,之后研究了切削参数对切削力和残余应力的影响,并与钠钙玻璃进行对比分析。结果表明:在磨粒的切削过程中,材料的去除受ITO薄膜层、玻璃基底和内聚力接触行为的共同影响,会产生分层、通道开裂和层间断裂等失效形式;随着磨粒的进给,切削力在一定范围内波动,且呈现上升、稳定、降低的变化,同时磨粒的切削力与切削速度和切削深度呈正相关;薄膜上残余应力相比玻璃基底,数值更大且波动更剧烈;当切削深度接近ITO薄膜厚度时,薄膜的存在对磨粒切削行为的影响显著。

工艺参数对不锈钢管切割表面质量的影响研究

不锈钢管切割质量主要受到切口断面毛刺的影响,对不锈钢管切割时毛刺的形成过程及工艺参数对切口质量的影响规律进行分析。首先,建立解析模型描述切口毛刺的产生过程,分析切口毛刺形成的影响因素;其次,运用有限元仿真软件,建立奥氏体不锈钢316L材料的三维切削仿真模型,模拟切削加工过程,分析切削完成后切口毛刺的形貌特征;最后,针对切口毛刺形成的影响因素,对切削过程进行单因素仿真。对减少切口毛刺的形成和优化工艺参数提供理论指导。

考虑螺杆转子表面质量与硬度的铣削参数优化

为提高多头螺杆转子的加工质量,文章探究了外包络铣削工艺参数对表面粗糙度和硬度的影响,并对工艺参数进行优化。以主轴转速、间歇进给量及加工倍率作为因素进行正交试验,试验结果表明:加工倍率是影响表面粗糙度值最主要的因素,间歇进给量是影响显微硬度值最主要的因素。采用多目标优化算法对工艺参数进行优化,得到最优工艺参数组合如下:主轴转速为191 r/min,间歇进给量为3.1 mm,加工倍率为15%。用该组参数加工可使表面粗糙度值降低17.15%,显微硬度值提高7.60%。文章提出的方法可为工艺参数的优化提供参考。

数控机床直线进给轴温度测点优化研究

为分析数控机床直线进给系统的温度场,需要布置一定数量的温度测点来进行温度数据的采集。然而,测点的位置和数目都会对研究结果产生直接影响。为实现准确布置温度测点,文章提出一种基于统计学理论进行改进的Canopy-FCM-GRA温度测点优化模型。以某数控机床X向直线进给轴为例,首先根据测得的实验数据确定预聚类数,然后通过模糊矩阵和灰色关联度系数筛选出相应的温度敏感点,最后基于SVR理论分别建立温度测点优化前和优化后的温度-热误差预测模型,通过比较两个模型精度来验证温度测点优化的有效性。结果表明,温度测点优化效果良好,通过优化后的测温点可准确探究进给系统的热特性。

螺旋槽专用数控铣床直线进给轴温度热特性仿真研究

为了探究螺旋槽专用数控铣床直线进给轴的热特性,并减少机床运行过程中布置温度传感器的工作量,采用有限元仿真分析的方法实现热特性研究工作,探究机床进给轴的主要热源。建立直线进给轴三维模型并进行化简,并进行网格划分,根据工作环境施加热载荷及确定边界条件后,获得温度场仿真结果。为验证仿真模型的准确性,根据仿真分析得到温度场分布情况布置传感器测量点,进行温升测量实验。由实验测量结果可知,稳态温度最大误差约为6%,瞬态温度变化趋势与实验结果一致。因此,建立的有限元模型可为直线进给轴的热特性深入分析提供理论指导。

新工科背景下工科专业课融入课程思政的探讨——以“机械制造装备设计”课程为例

高校课程思政是实现“三全育人”的有效途径,是新工科建设的重中之重。将思政元素融入专业课教学的各个环节,激励学生以建设祖国为己任,是当前高校尤其是工科专业课教学面临的一个重要课题。以“机械制造装备设计”课程为例,在分析课程特色及学生学习现状的基础上,深入探讨在课程中融入思政元素的实施方法,并充分利用网络教学资源,采用课前提问、课中讨论、课后巩固复习的方式提高学生的参与度和获得感。

基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。

基于热流固耦合的分级注水泥器失效分析

针对分级注水泥器在实际固井使用过程中出现的循环孔打不开、关不上等失效问题,基于热流固耦合分析理论和CFD数值模拟方法,结合某油井的实际固井数据,建立从井口到分级注水泥器位置处的完整三维有限元模型.运用流体计算软件得到不同流体在不同井深位置处产生的压力与温度,将流体域求得的压力与温度传递到固体域,对分级注水泥器变形进行分析.结果表明,固井过程中注入不同流体产生的压力不同,压力对分级注水泥器的变形量有较大影响,本体与滑套的变形是导致循环孔无法正常打开或关闭的主要原因.

基于改进神经网络算法的数控钻攻中心进给轴热误差预测

为降低数控机床热误差对数控钻攻中心的影响,提高工件的加工精度,解决不同工况下热误差预测精度不佳的问题。在进给速度为10 m/min、环境温度20°的工作条件下进行数控机床进给系统热误差测量实验,采用鹈鹕优化算法对神经网络进行优化,确定BP神经网络的最优权值和阈值,建立进给系统热误差的POA-BP预测模型,并与传统BP神经网络和GA-BP神经网络以及SCN随机配置网络进行实验对比分析。结果表明,传统BP神经网络预测平均相对误差为12.23%,GA-BP神经网络平均相对误差为11.5%,SCN预测模型预测平均相对误差为12.71%,POA-BP预测模型预测平均相对误差为9.93%,精度有所提升。结论:提出的鹈鹕优化算法改进的神经网络在热误差预测中具有较强的有效性和精确性,可以提高进给运动精度,为热误差补偿的实现提供理论指导。

螺杆转子盘铣刀铣削表面粗糙度预测

螺杆转子主要应用在压缩机、螺杆泵等设备中,其表面质量对使用性能及工作寿命起到关键性作用。工艺参数为影响螺杆转子表面粗糙度的主要因素之一。为了探究工艺参数对螺旋曲面铣削表面质量的影响规律,设计转子铣削实验,获取预测及实验对比样本。利用改进的北方苍鹰搜索算法(INGO)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,以便提高铣削后的多头螺杆转子表面粗糙度的预测精度。通过实验结果验证所提出算法的预测精度。结果表明,提出的预测模型在平均训练精度及预测精度等方面均优于GRU神经网络及CNN-GRU神经网络模型,其中平均训练精度及预测精度分别约为94.502%和95.523%。故提出的算法具有较高的预测精度,可为合理选择螺杆转子铣削加工的工艺参数提供理论依据。

基于结构光测量技术的DMD自适应掩膜生成

为解决强反射表面物体测量过程中易发生局部镜面反射,影响测量精度的问题。将数字微镜添加到结构光测量光路中并设计搭建测量系统,包括数字微镜、CCD相机、投影仪等器件。完成了系统的匹配、相机和投影仪的参数标定以及相位计算,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的方法建立数字微镜单元和相机像素单元之间的坐标映射关系,映射误差为0.583 pixels。基于PID控制器提出一种自适应掩膜生成方法,并对具有强反射表面的量块进行了测量实验,实验表明该方法能有效降低过曝光区域的灰度,实现了高动态范围成像。提出的方法可为强反射表面的三维测量提供理论支撑。

基于MQL的锆基块体金属玻璃钻削仿真研究

锆基块体金属玻璃拥有强度高和硬度大等优异的物理和化学性能,因此在航空航天、医疗和电力等领域具有广阔的应用前景。在对其进行钻削加工时,加工区域温度高且升温快,因此表面易发生由非晶体向晶体转化的现象,从而影响金属玻璃的优异性能。为分析钻削金属玻璃时热力学特性,探究温度和切削力随切削参数的变化规律,以块体金属玻璃为研究对象,微量润滑(MQL)为辅助,基于有限元仿真分析MQL对钻削金属玻璃温度的影响。研究切削速度、进给速度等切削参数对加工区域温度及切削力的影响,并与未施加MQL工况进行对比。仿真结果表明,MQL可以使金属玻璃表面最高温度降低约40%,刀具最高温度下降约51%。相比于进给速度,主轴转速对温度的影响更大,实际加工时,取主轴转速为1500r/min和较低进给量可以有效降低工件表面升温速率。通过钻削仿真,可以归纳出金属玻璃的钻削过程中温度分布情况、温升规律及轴向力随切削参数的变化情况,为实际钻削试验时切削参数的选取提供参考。

数控机床进给系统热特性分析

为探究数控机床进给系统中部分关键结构的温度分布规律,对i5M1.4钻攻加工中心的滚珠丝杠进给系统进行了有限元仿真,对i5M1.4滚珠丝杠的温度场、热变形场的分布情况进行了分析。仿真分析结果表明:随着温度的增加,i5M1.4滚珠丝杠的热变形增大且热变形呈线性增长。通过对i5M1.4钻攻加工中心热特性仿真实验,能较好地了解机床中温度场和变形场的分布情况,为机床进给系统热特性分析、提高机床的加工精度提供理论指导。