高校智能制造专业课程思政教学改革实践

智能制造专业的设置具有特殊的历史背景和时代使命,如何通过课程思政改革培养德才兼备的智能制造人才是一项重要任务。为此,分析智能制造专业课程思政存在的问题。从课程思政教学改革的总体设计、教学模式、学习效果评价体系三个方面论述智能制造专业课程思政的教学改革实践,并以智能制造导论为例,阐述如何设计课程思政教学内容。最后,介绍取得的育人效果。该专业对课程思政建设的探索和实践可为新时代其他理工科专业建设提供借鉴与思考。

三自由度微曲面电路3D打印方法及工艺

针对打印微曲面电路技术复杂、成本较高等问题,提出了一种使用三自由度打印机打印微曲面电路的方法,该方法旨在使用三自由度打印机在微曲面上打印共形电路,同时开发了一种自适应微曲面3D打印控制算法。该算法将DXF格式的文件作为输入,提取文件中的线路数据并对其进行离散处理,对离散后的数据逐点测量并根据反馈的数据进行线路重构,最终输出可以直接用于3D打印微曲面电路的G代码。利用三自由度打印机在不同基材制备的微曲面上完成电路打印实验和亮灯实验,验证了该方法的可行性。对3D打印微曲面电路的工艺参数进行研究,通过设计正交试验分析了工艺参数对打印的微曲面电路的影响,得到了最优工艺参数组合。结果表明,在针头直径为0.16 mm的情况下,打印气压为0.3 MPa、打印速度为100 mm/min和打印头高度为0.4 mm时,打印的微曲面电路连续且均匀,质量最优。

AlSi10Mg选区激光熔化表面粗糙度预测、优化及表面形貌分析

目的选区激光熔化制造过程相当复杂,通过理论模型去研究表面粗糙度较为困难,因此采用数据驱动的方式进行研究是一种可行的方案。方法基于麻雀算法优化双向长短期记忆网络来预测表面粗糙度,并对比验证该模型的适用性。首先进行三因素四水平全因素试验,其次,以激光功率、扫描速度、扫描间距为输入,以粗糙度为输出,建立模型。然后,利用遗传算法优化预测模型,从而获得最佳工艺参数组合。最后,分析不同工艺参数下成形零件的表面形貌,探究各参数及其耦合关系对表面质量的影响。结果最佳工艺参数为扫描间距0.12 mm、扫描速度1800 mm/s、激光功率280 W,预测表面粗糙度为10.407μm,调整工艺参数进行实验,得到的样件的平均表面粗糙度为10.897μm,与预测值相比,误差仅为4.5%。工艺参数对表面形貌的影响从大到小的顺序为扫描速度、激光功率、扫描间距,各因素间存在耦合作用,且共同影响激光能量密度,能量密度过高、过低均会使表面形貌恶化。结论基于麻雀算法优化双向长短期记忆网络构建的数据驱动预测模型适用于粗糙度的预测与优化,能够实现对样件表面粗糙度的精准预测,可以指导实践,保证加工质量。

基于在机测量的曲面共形电路3D打印误差补偿方法

基于3D打印技术制备曲面共形电路具有广阔的应用前景,然而,由于曲面基材加工误差和导电线路定位误差的影响,导致曲面电路3D打印头高度难以精确控制,进而影响打印精度。为此,本文以气动式直写打印为研究对象,提出了一种“在机测量+线路模型重构”的打印头高度误差补偿方法。设计了一种曲率自适应测量点选取方法,利用NURBS曲线反算法对测量数据进行重构,还原真实线路模型。通过生成真实线路的打印轨迹,替换原始理论打印轨迹,补偿了打印头高度误差。自主搭建了一套集成了在机测量系统的曲面共形电路3D打印平台,设计了直线、圆弧与NURBS自由曲线3种形状的线路,进行补偿前后电路打印的对比实验。结果表明,未进行补偿前,在线路曲率较大的地方,线路在基板上的波峰处会产生拉丝现象,波谷处会产生堆叠现象,而补偿后的导线线宽比较均匀;进一步对每条导线的电阻进行测量,发现各条线路补偿前的电阻值波动较大,补偿后的电路的电阻值均匀,且相较补偿前平均降低65.99%,最大电阻降幅达85.75%。

融合自注意力与残差神经网络的3D打印激光在机测量误差修正方法

激光测量能够实现高效地非接触实时测量,被广泛应用于3D打印领域,但激光测量容易受测量条件、外部环境等多种因素的干扰,这些因素错综复杂,难以量化分析。为此,结合直射式激光三角测量原理,在分析测量精度影响因素的基础上,提出了一种基于融合自注意力和残差神经网络的3D打印在机测量误差修正方法。首先,将影响测量精度的因素作为输入变量,采集激光测量值,得到样本数据集;然后利用残差网络提取出样本数据的深层次特征,并引入自注意力机制建立影响因素之间的联系,得到带权重的提取特征;再通过全连接网络对带权重特征进行学习,得到测量误差的预测值,基于该预测值完成对测量误差的修正。自主搭建了一套激光在机测量系统,采用红、绿、紫3种同材质彩色卡纸进行实验验证。结果表明,所提的方法与卷积神经网络和自注意力神经网络相比,均方误差、均方根误差和平均绝对误差均最小,稳定性最好,修正结果最接近真实值;对激光测量结果进行校正后,使其误差由原来的±28μm减小到±9μm以下,显著提高了3D打印激光在机测量的精度和稳定性。

基于压电喷墨技术3D打印纳米银墨水的固化工艺研究

为了改善喷墨3D打印纳米银墨水的导电性,研究热台固化、近红外固化和光热耦合固化对纳米银墨水固化后微观形貌和电导率的影响。通过压电喷墨打印纳米银墨水,并用热台和近红外灯对纳米银薄膜进行固化。结果表明:热台固化时,纳米银薄膜的电阻率随固化时间和固化温度的升高而降低,在固化时间25 min,固化温度140℃时下降至99μΩ·cm;近红外固化时,固化功率1000 W,固化时间4 min的条件下,电阻率为33.2μΩ·cm;光热耦合固化时,纳米银薄膜的电阻率随扫描功率和固化时间的增加而降低,基板加热温度160℃、扫描功率为1000 W、固化时间60 s的条件下,电阻率为3.75μΩ·cm。光热耦合固化烧结颈的生长速度明显优于热固化及光固化。

弹性基体软固结磨料磨具的材料去除机理

基于弹性磨具的磨抛工艺为硬脆材料超精密加工效率与加工质量的兼顾平衡提供了新的解决思路,但其磨抛过程的材料去除机理尚未明确。为研究弹性磨抛过程中的材料去除行为,以硅橡胶作为磨具基体材料,混合微米级金刚石磨料制备弹性基体软固结磨料磨具,利用有限元仿真分析方法研究弹性基体软固结磨粒的受力状态,结合接触力学与运动学分析建立考虑单颗磨粒磨损行为与有效磨粒数量的材料去除模型,通过石英玻璃试件的弹性磨抛加工试验验证预测模型的准确性。结果表明:石英玻璃试件的材料去除率随着磨抛压力、主轴转速、磨具偏角的增大而显著增加,而磨料粒径对其影响程度较小;当工艺参数组合为磨料粒径100μm、磨抛压力7 N、主轴转速1500 r/min、磨具偏角20°时,经60 min磨抛后,工件已加工表面粗糙度由1.069μm降至0.089μm,材料去除率为8.893×10^(8)μm^(3)/min;该试验条件下,建立的材料去除模型预测准确度相比Preston经典模型提高36.7%。研究成果可为实现硬脆材料的确定性材料去除提供技术支持和理论依据。

单晶硅磨抛协同加工的分子动力学

磨削与抛光是实现单晶硅材料超精密表面加工的重要工艺方法,磨抛协同加工过程中由磨粒运动状态主导的二体与三体磨损机制对材料去除效率以及表面加工质量具有重要影响。采用分子动力学方法,建立固结与游离运动状态双磨粒协同作用下的单晶硅表面超精密磨抛加工过程仿真模型,分析磨粒切入深度、横向与纵向间距干涉等因素对磨削力、材料相变、表面损伤及材料去除行为的影响规律,阐释单晶硅磨抛协同超精密加工表面形貌演化规律。研究表明:受磨粒运动状态驱动的单晶硅材料表层损伤原子数量随固结及游离磨粒切入深度增大而增加,磨粒切入深度对工件的材料去除、裂纹生长及损伤行为影响显著;法向和切向磨削力随磨粒切入深度增加而增大,且在同等切入深度变化时法向磨削力增加幅度大于切向磨削力;通过单晶硅金刚石结构分析磨粒间干涉区域的损伤情况可知,随着磨粒间纵向间距增加时,工件所受干涉作用减小,六角金刚石晶体结构减少;相比较固结磨粒,游离磨粒对工件的损伤区域更深,产生瞬态缺陷原子更多。研究结果可为实现超精密磨抛协同加工工艺高材料去除效率和高表面质量提供理论基础。

纳米银油墨压电喷墨液滴成形及喷头驱动参数优化研究

为了有效消除单孔式压电喷墨喷头打印纳米银油墨时产生的卫星液滴,提高导电图案成形精度,采用集成式CCD相机观墨模块观测完整的液滴形成过程,研究了喷头驱动参数(包括驱动波的各阶段时间和电压)对腔内压力波的影响,以及驱动电压、液体粘度和表面张力对液滴形成过程中液线形态的影响。结果表明:在电压上升沿1时间2μs、波峰电压持续时间28μs、电压下降沿时间4μs、波谷电压持续时间11μs、电压上升沿2时间2μs,驱动电压45~55 V的喷头驱动参数下,喷头产生了理想的压力波并达到了无卫星液滴产生的稳定喷墨状态。液体粘度越小、表面张力越大,液线越容易破裂形成小液滴进而成为卫星液滴,可通过控制液线长度低于发生破裂的阈值从而抑制卫星液滴的产生。

改进天牛群算法在柔性作业车间调度中的应用

为解决柔性作业车间调度问题,在模拟自然界中天牛觅食行为的天牛须算法基础上,结合群智能优化理论,提出了一种基于莱维飞行、反向搜索和自适应参数调整混合策略的改进天牛群算法(LRA-BSO)。首先,建立柔性作业车间调度模型;其次,提出了基于Tent混沌映射生成初始种群的方法,以提高初始种群质量;再次,应用莱维飞行策略和反向搜索策略,并通过适应度反馈自适应调整天牛群的搜索步长以及搜索距离,以改善算法全局搜索能力,避免陷入局部极值;最后,为验证改进的天牛群算法的性能,通过6个多维度标准测试函数验证了LRA-BSO算法的寻优能力。通过FJSP的10个标准算例和1个实际案例验证了LRA-BSO算法在FJSP中的适用性。测试结果表明:改进的天牛群算法在8个标准算例中的表现均优于或持平于其他智能优化算法,表现出了较好的寻优能力;在实际案例验证中,改进后的算法相对于原始的天牛群算法,在收敛速度上提升了48%。

实验与数据混合驱动的喷墨打印电子电路质量预测研究

当前,喷墨打印在制造电子电路过程中,工艺参数对印制电路的导线线宽和电阻影响尚未明确,这会导致在实际生产过程中难以配置最优工艺参数组合,从而降低产品的最终质量。针对此问题,基于GA-BP神经网络对喷墨打印电子电路的导线线宽和电阻进行了精确预测与优化。首先,通过探究神经网络的神经元个数与模型均方误差的关系,建立了适用于喷墨打印电路导线线宽与电阻的GA-BP神经网络;其次,采用全因子实验的方法,获取基板温度、打印速度、打印层数和延迟时间对印制电路导线线宽和电阻的影响,此外,对比分析BP和GA-BP神经网络对于电路导线质量的预测精度并确定了打印参数对质量的拟合方程;最后,通过遗传算法对导线线宽和电阻进行工艺参数优化,并对二者的优化结果进行实验验证。实验结果表明,导线线宽和电阻的测量值和预测值的相对误差在5%之内,该模型能够准确实现对电子电路质量的预测与参数优化,从而提升电路质量,为产品的研发设计提供了有力参考。

面向U-制造的车间物流实时数据语义分析

针对U-制造环境下"数据有余、信息不足"的典型问题,研究了从车间物流实时数据中有效提取信息的语义分析原理。采用射频识别技术采集工艺路线物流实时数据;通过复杂事件处理方法将简单事件(即射频识别读事件)聚合为6种常见的物流复杂事件;构建物流进度矩阵完整地记录不同时刻复杂事件的发生,以矩阵的秩和元素作为主要参数反映和描述单批次生产任务的执行进度。给出了所提原理的运行模式,开发了对应的原型系统。通过某汽车电机制造商的应用案例验证了所提原理的可行性。

基于动素的切削功率建模方法及其在车外圆中的应用

为了更加科学准确地建立机械加工过程能量模型,为低碳制造奠定基础,提出一种基于动素的切削功率建模方法。将切削功率分解为空走刀功率和材料切削功率,进一步将两部分功率映射为动素功率并借助实验建立切削功率模型。通过对某圆柱形工件的车削过程切削功率的评估,验证了所提方法的有效性。

基于活动的产品车间制造过程碳排量计算方法

借鉴基于活动的成本法思想,提出了一种基于活动的碳排量计算方法。首先介绍了活动碳算法的概念和原理,建立了基于活动的产品车间制造过程碳排量计算模型;分析并给出了计算模型中关键要素的获取和计算方法;最后给出应用实例,验证了所提方法的有效性。研究结果可进一步应用于制造过程的低碳评价和优化。

TS16949质量管理体系过程模块化及支撑软件开发

为开发支持ISO/TS16949:2002质量管理体系的信息系统,从信息化角度分析和建立了TS16949质量管理体系所包含的典型过程的参考模型,通过对过程内部及过程间的相似性分析,得到了过程模块及其连接方式,设计了与过程模块相对应的数据流图模板、实体联系图视图以及可复用软件模块,讨论了软件模块的实现及组装方法,提出了针对TS16949的过程模块化方法以及基于过程模块的支撑软件开发方法。应用该方法实现了TS16949支撑软件的快速、标准化的开发工作,有效地支持了某汽车电机企业质量管理体系的运行实施。

数据驱动的车削和钻削加工能耗预测

为准确快捷地预测零件车削和钻削加工工艺过程的电能消耗,提出一种基于数据驱动的能耗预测方法,包括能耗数据采集和预处理、特征属性预处理、特征选择算法和能耗预测算法4个关键技术。将样本分类和RReliefF算法结合进行特征选择,采用神经网络、支持向量回归、随机森林3种算法预测能耗,并通过对算法进行调参提高预测精度。在此基础上进行了实验研究,应用所提方法预测零件外圆车削和钻削加工能耗,并同实测能耗进行比较。案例分析结果表明,所提方法能够分析得出零件加工能耗的主要影响因素,3种算法的平均预测误差在4.94%~9.94%之间,误差随着训练样本的增加逐步下降,其中神经网络算法的预测误差最小,低于现有方法,具有很大的应用潜力。

响应曲面法3D打印制件表面质量的实验研究

为提高熔融沉积成型(FDM)制件的表面质量,采用回归设计试验与响应曲面法相结合的方法研究打印速度、喷嘴温度、层高、走线宽度以及两两之间的交互作用对FDM制件表面粗糙度的影响。确定了影响表面粗糙度的显著性因素和使表面粗糙度达到最小的工艺参数组合,基于最优参数组分析了倾斜角度对于表面质量的影响。实验结果表明:工艺参数对表面粗糙度的影响顺序为:层高>外壁线宽>喷头温度>外壁速度,当选取工艺参数为外壁速度55 mm/s、喷头温度210℃、层高0.20 mm、外壁线宽0.6 mm时,表面质量最佳。零件斜面倾角越小(不包含0°的情况),表面台阶效应越显著,倾斜角度越接近90°,表面粗糙度越低。试验结果为提高PLA材料FDM制件表面质量提供了参数选择依据。

微通道液冷冷板矩形槽道铣削工艺实验研究

随着电子器件集成化、小型化的发展,电子设备封装密度增大、体积缩小,热流密度急剧增加,对冷却技术提出了更高的要求。微通道液冷系统能够大幅度提升设备冷却能力,满足电子设备日益增长的冷却需求。目前微通道加工的主流方法是高速铣削,然而微通道具有肋片宽度窄、通道直径小、通道高宽比大的特点,切削加工效率低下,且容易造成刀具折断。针对以上问题,分别选择0.2mm、0.3mm、0.4 mm和0.5 mm宽的微小槽道进行加工实验,并在不同切削参数组合下进行微通道铣削。通过切削实验和可行的微通道加工尺寸方案和刀具不折断条件下的合理切削参数,提高了微通道加工效率。

基于机器视觉的压电喷墨墨滴识别新方法

在3D打印电路板领域中,对于压电喷墨墨滴的要求越来越高,传统墨滴观测方法不够完善,精度不稳定,为此,基于机器视觉的非接触式原理对压电喷墨墨滴进行识别观察研究。首先搭建一套远心机器视觉测量系统,采集有效的墨滴图像。然后结合亚像素边缘提取算子和最小二乘法设计了一种改进的边缘最小二乘拟合法,并与区域最小外接圆法和边缘最小外接圆法进行对比分析。实验结果表明,提出的方法获取的墨滴半径误差小,精度高,对边缘进行半径计算得到的结果更精确,且可以用于监测卫星墨滴的存在,研究结果对提高电路喷墨效果具有重要指导意义。

旋转扫描结构光的三维检测系统及其标定

针对传统平移扫描检测系统的缺陷,提出了一种基于旋转扫描线结构光的三维检测与重构系统及对应的系统参数标定方法,建立了点云数据获取模型。被测物体通过旋转实现与线结构光间的相对运动,得到被测物体的外表面二维图像。系统标定获得图像坐标与世界坐标间的转换关系,得到被测物体的三维坐标信息及数字模型。由实验可知,相机的标定精度为0.2 mm,原理样机进行物体测量的精度为0.1 mm。实验证明该系统检测精度高,具有可行性。