航空发动机薄壁环形件装夹布局优化分析

薄壁环形结构广泛应用于航空发动机零件,大径厚比的薄壁环形工件在装夹、加工过程中极易产生变形,导致零件质量一致性差。以带周向特征的薄壁环形件作为研究对象,主要从装夹方案和装夹布局方面分析变形机理。通过建立有限元分析模型,对不同装夹布局下工件的变形情况进行预测,实现薄壁环形件装夹布局的最优化。最后,通过切削试验,验证了优化后的装夹布局对薄壁环形工件加工质量的提升效果。上下端面平行度和内外环同心度有效控制在0.02 mm以内,所提出的薄壁环形件装夹布局设计方案可以在各类薄壁环形件加工中应用。

多轴车铣复合设备在航空发动机领域的智能化提升应用

五轴双驱车铣复合加工设备具有一次装夹完成全部加工工序的能力,其配套软硬件条件的不足限制了设备功能的发挥。通过增加柔性工装接口提高复合运动变换的效率,基于通用软件开发的专用后置处理可实现快速车铣复合数控编程。在采集设备实时运行数据的基础上利用智能控制算法可实现一定程度上的自适应加工,达到提升车铣复合设备在航空发动机领域智能化应用水平的目的。

基于尺度效应的介观尺度零件多工位制造误差建模与分析

针对介观尺度零件制造过程中的加工精度控制问题,提出包括尺寸误差传递模型、多元统计过程控制和误差源诊断的加工精度控制体系,为精密微小零件多工序数字化制造提供了技术基础。通过研究介观尺度零件的特点及其在切削加工中的特性,提出基于微细切削尺度效应的工件变形和刀具变形引起的加工误差模型,构建了介观尺度零件尺寸误差传递的状态空间模型;在此基础上提出集成尺寸误差模型和多元统计过程控制的质量监控策略以及基于协方差分析的误差源诊断方法,实现了对介观尺度零件加工误差的诊断与加工精度的控制。以不锈钢工件微细槽铣削加工为例,验证了模型的有效性和可行性。

基于深度CNN-LSTM神经网络的加工过程实时异常监测模型

为了有效兼顾加工过程实时信号的多维特征和序列特征,以实现精度更高的加工状态异常监测,本文提出了一种基于深度卷积-长短时记忆神经网絡(Convolution Neural Network-Long Short Time Memory,CNN-LSTM)的异常监测模型。该模型以数控系统中采集的实时数据为输入,先利用CNN提取其高维特征并生成特征向量,再利用LSTM进行序列特征提取,最后通过逻辑回归得到异常诊断结果。实验表明,该模型的准确率、精确率、召回率等性能指标均超过98.5%,明显优于其他异常监测模型。