基于灰色关联度分析-响应面法的橡胶软模端面抛磨表面粗糙度预测

为解决复合材料加筋壁板上筋条与蒙皮配合间隙不均匀的问题,需在刚模表面上粘贴橡胶软模,并通过抛磨橡胶软模来消除配合间隙,然而,若打磨参数选择不当,则橡胶软模表面易起毛,致使粗糙度值过大,易吸附磨屑粉尘。针对上述问题,搭建了一套基于机器人的橡胶材料除尘端面打磨系统,探究了磨粒粒度、磨头转速、打磨压力、离边距离等打磨参数对表面粗糙度的影响规律。提出一种基于灰色关联度分析响应面法的机器人橡胶垫抛磨表面粗糙度预测方法,建立了橡胶材料打磨后粗糙度Ra值的预测模型,该模型的拟合系数R^(2)值为0.9878,表明模型拟合效果好。使用该模型计算出的Ra预测值与观测值的均方根误差为0.01447,验证了模型预测的有效性。基于预测模型,获得粗糙度Ra值最小(3.3μm)的参数组合为:磨头转速4158.9 r/min、抛磨压力38.4 N、离边距离30 mm。

面向芒果包装线的分拣机械手臂承载能力研究

目的为了减少芒果包装线上生产事故的发生,解决并联分拣机械手臂承载能力的问题。方法深入讨论芒果分拣机的并联机构与大小臂结构设计问题。通过Solid Works simulation有限元分析各关键构件的应力状态,并且定义安全系数图解以评价其结构设计是否合理。结果大臂所受最大应力为8.056MPa,其许用应力为75.829 MPa;小臂所受最大应力为31.659 MPa,其许用应力为50 MPa;安全系数图解显示大臂和小臂颜色均为蓝色(蓝色则表示处于安全区域)。结论构件所受应力远远小于许用应力,并且构件处于安全区域,证明所设计的芒果分拣机械手结构具有可行性。

基于CAD和PLC协同的智能炒菜机设计

为了提高炒菜自动化程度,设计出一种新型的智能炒菜机。深入剖析对炒菜机的工艺过程,研讨了炒菜机锅具及送料装置两关键机构的构造与控制问题。运用CAD软件对智能炒菜机各关键机构进行建模与仿真,得到其炒勺的位移和加速度等运动学参数,为实验样机的优化设计提供根据。运用PLC对炒菜过程进行控制,采用模块化的编程思想先设计炒菜机各执行机构控制程序,再根据每一道菜的制作工艺编写梯形图程序。以一道家常菜"青椒炒肉"为应用案例,对智能炒菜机进行程序编制和运行,通过与实际炒菜效果的对比,验证了基于CAD和PLC协同的智能炒菜机设计方法的可行性。

面向芒果包装线的智能分拣机械手总体设计

为了提高芒果分拣包装的自动化程度,设计出一种新型的智能芒果分拣机械手。深入剖析了分拣机的工艺过程,讨论分拣机的Delta并联机构与大小臂结构设计问题。通过Solid Works simulation有限元分析各关键构件的应力状态,用Solid Works软件对芒果分拣机械手各关键机构进行建模与仿真。模拟出芒果分拣机械手的包装工作流程,假设给定一定数量大小不一的芒果,在仿真之后按照大、中、小得出对应的数量,为样机的优化设计提供依据。按照上述方法进行试验,将18个大小不一的芒果进行分类包装,大的芒果有6个,中等芒果有8个,小芒果有4个。通过上述方法,构件所受应力远远小于许用应力,仿真过程合理,验证所设计的芒果分拣机械手结构的可行性。

基于小样本数据驱动模型的橡胶材料机器人磨抛去除廓形预测方法

在机器人磨抛加工中,材料去除廓形的准确预测对提高加工形位精度、实现闭环控制具有重要意义。然而,飞机加筋壁板牺牲层等大型复杂构件采用的橡胶类材料具有高弹性与耐磨性,其磨抛后的材料去除廓形预测极具挑战。因此,提出一种基于整体趋势扩散技术与极端梯度提升算法(MTD-XGBoost)的橡胶材料机器人磨抛去除廓形预测方法。首先,分析橡胶材料磨抛去除机理,并确定影响其材料去除的独立因素。然后,提出基于三角隶属度函数的虚拟样本生成方法解决了样本稀缺、模型精度差等问题。进一步对样本数据进行了聚类去噪,并采用极端梯度提升算法建立材料去除廓形与打磨头进给速度、旋转速度、工具倾角、法向接触力以及磨粒粒度之间的非线性映射关系。最后进行了对比试验,结果表明所提虚拟样本生成方法有效解决小样本数据下的预测难题,最大预测误差降低30.3%。相比于支持向量机、贝叶斯回归等方法,所提预测方法在小样本下具有明显优势,并最终实现了平均相对误差小于10%的橡胶材料去除廓形预测。