艉轴管中间支撑对镗杆挠度的影响研究

在大型船舶艉轴管的镗削过程中,镗杆的跨度较大,此时挠度对镗孔质量的影响已经不可忽略。为了减小镗杆挠度变化对加工质量的影响,采用添加中间支撑的方式对镗杆挠度进行补偿。文中从理论分析、有限元仿真及实际测量等方面对添加中间支撑前后镗杆挠度的对比情况进行了分析,验证了通过添加中间支撑可以大幅度减小镗杆挠度对镗孔质量的影响。

船舶艉轴管镗孔补偿系统数字模型的研究

为解决艉轴管镗孔时测量精度不足、效率不高、加工补偿不及时等问题,首先对镗孔设备的各部分结构重新设计,建立补偿加工系统的数字模型;然后基于PLC开发艉轴管镗孔补偿加工系统,对控制核心及电机进行选型和设计;最后对电气系统进行相关设计,阐述补偿系统的控制原理及控制流程。结果表明:艉轴管镗孔数字化补偿加工系统有利于在生产加工中提前发现误差隐患并及时修正,尽可能地避免废品发生,加速了艉轴管镗孔实时补偿的自动化进程,最终实现船舶艉轴管数字化镗孔。

大型船舶艉轴管镗孔评测方法及在线测量系统

为解决船舶艉轴管镗孔时人工检测较为繁琐和精度不足的问题,提高船厂艉轴管制造的效率和质量,将传感器技术应用到艉轴管检测中,系统地分析艉轴管在线测量的采样方案和各项误差的评定方法。通过基于VB开发的在线测量系统,最终实现艉轴管的自动化检测,有效促进船舶艉轴管数字化加工进程。

基于L-M算法的BP神经网络预测艉轴管圆柱度误差

为优化艉轴管镗孔的镗削工艺,研究镗削用量和加工过程中各影响因素对艉轴管尺寸误差的影响,采用基于L-M算法的BP神经网络对影响艉轴管镗孔的各因素进行分析,得到艉轴管镗孔误差与各因素之间的非线性关系。建立多输入单输出的BP神经网络模型,并应用镗孔的实际数据对其进行训练。采用正交试验法得到相应的加工数据,对预测模型的有效性进行验证,结果表明,采用基于L-M算法的BP神经网络建立的艉轴管镗孔误差预测模型,能对艉轴管的镗孔误差进行较为准确的预测。

大型船舶艉轴管加工误差影响因素研究

为了减少船舶艉轴管加工过程产生的误差,提升艉轴管加工精度,通过实地试验,利用SW建立了艉轴管及镗孔所用镗排的三维模型,通过ANSYS对模型进行热影响分析,得到模型在太阳辐射作用影响下的温度场状态,分析了其在热应力作用下的变形情况。通过静力学分析,对镗排在自身重力和中间支撑作用力的影响下产生的挠度进行分析,对艉轴管在切削力作用下的变形情况进行分析,得到了艉轴管在加工过程中受各因素影响产生的误差情况,为艉轴管加工的精益化与补偿加工奠定了一定的基础。