基于热机耦合的缸孔-活塞系统优化设计

针对某款四缸柴油机搭建了活塞动力学模型。通过计算活塞温度场,分别得出活塞在温度应力与缸内燃气压力下的变形,同时计算得出缸孔在螺栓预紧力与热载荷下的变形量,得到热机耦合下的活塞型线与缸孔型线。在此基础上对缸孔-活塞系统进行优化设计,在额定工况(3 200 r/min,110 kW)下摩擦损失功率(P_f)降低了8.13%,活塞敲击动能降低38.6%,在最大转矩点工况下各性能也得到改善。

基于机械臂力控制的玻璃基板自动脱附

针对玻璃基板抛磨工艺中的人工上料(贴片)和下料(卸片)过程,提出一套玻璃基板自动上下料装置及工艺,重点研究其中用机械臂实现玻璃基板的自动脱附过程。建立了机械臂的运动学模型,根据工艺要求规划其运动轨迹。对工艺过程中绝对位置精度要求较高的点,采用接触力反馈的方式实现精确定位;针对玻璃脱附过程对操作力提出的要求,对机械臂采用力控制的方式实现。为节省末端的力传感器,建立了机械臂的动力学模型,把对末端执行器的力的要求转换为对关节驱动电机的扭矩要求,再通过实验的方法对计算出的理论扭矩进行补偿修正,从而满足工艺过程对机械臂末端执行器在水平和垂直两个方向上的力控制的要求。方法均通过实验验证可实现玻璃基板的自动脱附,系统工作过程稳定可靠。

基于深度学习的玻璃基板铲起过程作用力预测

针对现有机器人接触性操作任务中作用力建模方法表征能力不足、通用性差的问题,以玻璃基板卸片这一实际生产过程为例,对复杂接触动力学的建模方法进行研究。考虑到玻璃基板铲起过程中的作用力受多个界面接触动力学的影响,表现出多模态、非线性、非平稳性的特性,将物理先验知识以不同形式融合在深度学习模型的设计以及训练过程中,提出一种结合深度学习与机理模型的铲起过程作用力预测方法——针对玻璃基板铲起过程的受力特点,提出结合多尺度卷积核、注意力机制以及长短时记忆网络的深度学习模型结构;提出动力学参数随机化方法与基于材料力学、断裂力学的接触力补偿措施,使仿真训练数据更鲁棒地反映真实接触情况;在均方误差损失函数基础上,针对不合理的物理“穿透”行为引入附加损失函数进行网络训练。实验结果表明,所提方法在作用力单步预测中的均方根误差为0.286,可以准确地预测水平与竖直两个方向的作用力,多步预测结果也可以满足应用需求,预测性能优于现有的主流模型。消融实验表明,文中方法的优良预测性能是局部特征提取模块、注意力机制模块与时序特征提取模块3个组件共同作用的结果,同时,所提出的改进损失函数提高了模型训练的稳定性。文中方法可以应用于类似场景中对机器人与环境的接触力预测。

玻璃基板无损剥离的建模与分析

化学机械抛光(CMP)是玻璃基板加工的一道重要工序,目前对玻璃基板的夹持方式普遍采用吸附垫进行吸附,抛光后需要将玻璃基板剥离(或称为卸片)。针对自动化剥离过程中玻璃基板容易碎裂造成经济效益损失,基于断裂力学理论,对玻璃基板的剥离过程进行了建模与分析,揭示了玻璃基板剥离与碎裂之间的竞争机制,并定义了竞争指数R来表征剥离与碎裂的竞争行为。为了量化竞争指数R,1)以宏观能量守恒为依据,设计并开展剥离实验,获得了玻璃基板与吸附垫界面的临界粘结断裂能;2)采用有限元软件ANSYS结合虚拟裂纹闭合技术(VCCT)仿真计算得到界面剥离能量释放率。应用竞争指数R,评估玻璃基板厚度与剥离速度对剥离与碎裂竞争行为的影响,确定了抛光工艺中常用的两种厚度的玻璃基板的临界剥离速度,最后开展玻璃基板的自动化剥离试验,试验结果表明本文提出的竞争机制及临界剥离速度的计算方法对玻璃基板无损剥离的自动化实现具有一定的指导意义。

玻璃基板的自动脱附铲刀设计

化学机械抛光(CMP)技术是实现平板显示玻璃基板减薄和表面光洁的一道关键工序。CMP机器对待加工件(即玻璃基板)的夹持普遍采用吸附垫吸附的方式,抛磨工艺完成后需要将玻璃基板从吸附垫上剥离下来(或称为卸片),目前业界均通过人工操作实现卸片。为实现自动化卸片的需求开展研究,主要针对卸片初期破除吸附的过程,研究了破除玻璃吸附的受力特点,提出从直角处铲起玻璃破除吸附作用的方法并设计了铲刀的结构;建立了玻璃基板剥离过程的质点动力学模型,通过对模型的分析,得到了产生脱附的基础条件;分析了破除吸附过程中铲刀的阻力功耗,建立了铲刀功耗模型,分析了铲刀倾角、水流冲击等因素对阻力功耗的影响,得出铲刀倾角设计为15°时阻力功耗和脱附速度综合性能佳;设计了凸弧形滑移面铲刀,通过试验检验了理论分析的正确性和破除玻璃基板吸附方法的可行性。