数控机床进给轴综合误差解耦建模与补偿研究

为建立高精度的数控机床综合误差补偿模型,提出一种针对机床定位误差的解耦分离建模方法。通过对数控机床温度场与定位误差进行测量,研究机床在不同工况下温度场与定位误差的变化规律,基于该规律定义机床定位误差敏感度的概念,采用灰色关联度算法建立定位误差敏感度矩阵并优化了测温点。根据机床定位误差变化规律,利用多元回归和GM(1,n)算法对机床几何基准误差和热误差进行解耦分离建模,并将上述模型进行线性叠加构建机床定位误差综合模型。在不同工况条件下对一台VXC-560型加工中心进行在线补偿,试验结果表明机床x轴在冷态条件下的定位误差从11.1μm降低到4.5μm,降幅为59.5%,在热态条件下的最大定位误差由34.9μm降低到8.2μm,降幅为76.5%,并验证了采用误差模型直接驱动机床硬件进行补偿的新思路,具有一定的工程应用前景。

五轴机床误差建模与补偿解析新算法

为了建立高精度的五轴机床综合误差补偿模型,假设机床各部件为刚体连接,简化了机床运动拓扑关系,并解析了59项综合误差分量。基于小误差假设,运用多体动力学对机床几何误差和热误差统一建模,提出了新型综合误差补偿模型。综合机床各轴热误差解析结果,提出了针对主轴热误差和进给轴热误差的新型测量法:5点测量法和6点测量法。考虑到机床热误差测量点分布离散且数据信息不完整,运用灰色系统理论建立了变权系数GM(1,n)热误差预测模型,并完成了热误差曲线拟合。实验证明理论预测值与实验结果一致,主轴模型误差范围在0～2μm之间,进给轴模型误差在0～12μm之间。将该算法用SIMEMS840D数控系统中的PMC单元开发实时补偿软件,实验表明机床在完成补偿后误差变化量在0～29μm之内。

五轴数控机床的空间误差建模与解耦补偿分析

针对五轴联动数控机床的位置与姿态误差补偿过程中各运动轴的误差补偿量与刀具和工件间的误差值耦合关系较为复杂的问题，在解析五轴机床运动学方程的基础上，利用多轴机床的误差运动学原理，建立了用各运动轴坐标系变换矩阵描述的机床误差模型。基于小误差补偿运动假设，分析了误差运动和补偿运动间的相互关系，对五轴机床各运动轴的位置与方向的误差补偿运动进行了解耦，建立了五轴数控机床的一种新的空间几何误差补偿模型和补偿算法。基于此算法开发了具有空间补偿功能的后处理模块，并通过实验验证了该模块在提高机床加工精度方面的有效性。

基于OE-CM算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用GM(1,n)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型(OE-CM)以获取最佳预测效果。在VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明:OECM具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色GM(1,n)模型和LS-SVM模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴Z向最大误差从23.8μm减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。

基于IEGF-AHP算法的机床精度评价

针对数控机床精度评价过程中定性指标不清晰、量化指标不准确等缺点,提出了一种基于区间可拓灰色模糊算法的机床精度评价方法。该方法通过建立机床各评价指标的可拓判断矩阵,求取相应的权重系数,利用灰色模糊综合评价法进行逐次分析,获得综合评价值。以VXC-960型机床为例,对不同时间段的机床精度进行反复检测与评价,以获取机床精度的演化规律与主要影响因素,提出相应的应对措施。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。

PMAC时基控制在非圆零件车削中的应用

为提高曲轴非圆截面零件的加工效率和质量,提出了并构建了基于PMAC多轴运动控制器的非圆截面车削数控系统结构,着重研究了PMAC运动控制卡的时基协调控制功能。采用时基跟随来实现对两个坐标系中的直线电机和主轴位置控制的时序相位协调控制,以完成非圆截面的自动车削。该数控系统在非圆截面零件车床中得到了应用。

数字化设计与制造大平台实验教学研究

数字化设计与制造综合性大平台实验是高等院校实践教学环节中培养学生工程综合素质与工程实践能力的重要实践教学环节。文中针对当前我国机械制造加工急需技术人才的现状,采用UG软件强大的CAD/CAM/NC功能,使学生综合三维造型、加工工艺分析、自动编程、模型加工等几方面的知识,完成综合性训练,从而达到所学知识的全面融合。

曲轴非圆截面开放式数控车削系统的研究

以车削曲轴非圆截面零件为例,提出一种刀具非圆切削速度模型。基于PC机和PMAC运动控制卡开发非圆截面数控车削系统。在x方向加装直线进给系统,实现刀具的高速往复运动。通过分析截面轮廓信息、x轴进给部件跟随主轴圆光栅反馈角度信号运动,以确定刀具运动轨迹。该车削数控系统在汽车非圆曲轴加工生产线上投入应用,极大地提高了生产效率。

一种新型激光微细熔覆柔性布线设备的研究

开发一种基于PMAC多轴运动控制器的新型激光微细熔覆柔性布线设备。与传统的布线技术相比,激光微细熔覆柔性布线技术可以提高电路板制备的效率并降低生产成本。构建了基于PMAC卡的开放式控制系统,开发了相应的控制软件。该PMAC控制器不仅具有常用运动控制功能,同时可将通用软件如AutoCAD、Protel绘制的图形文件直接转换为加工文件,从而大大提高了加工的效率以及扩展了系统的使用范围。

轮式移动操作机移动操作过程中的动力学分析

针对由双轮差速驱动自动引导小车和6自由度操作机构成的移动操作机器人,采用NewtonEuler方法,分别建立了操作机和AGV小车的动力学模型,再将两者联系起来,分析移动操作过程中小车的运动对操作机关节力矩的影响以及操作机关节运动对小车受力状态的影响情况,提出了该种移动机器人相对于单个AGV小车和工业机器人操作机,在设计与控制中应满足的条件。给出的动力学模型为该种移动机器人控制提供了依据。

(Ti,V)C钢结硬质合金的烧结行为、物相及组织结构

以钛粉、钒铁粉、碳粉、铬铁粉、钼铁粉和铁粉为原料,用原位烧结法制备了(Ti,V)C钢结硬质合金。利用XRD、SEM和EDS对相组成、组织结构和微区成分进行了分析。结果表明:最佳烧结时间是1 h;烧结温度影响致密化程度,(Ti,V)C钢结硬质合金的最佳烧结温度是1 400℃;TiC钢结硬质合金的最佳烧结温度是1 420℃。(Ti,V)C钢结硬质合金的主要相组成为α-Fe、Fe3C、(Cr,Fe)7C3、(Ti,V)C。与TiC硬质相颗粒相比,(Ti,V)C颗粒形态更加圆整。

非圆截面数控车削技术研究

针对非圆截面加工中需要解决的问题,提出了一种基于直线电动机的刀具高速摆动加工机构,对机构进行运动学分析,实现刀具恒切削角度加工。采用PMAC(Programmable multi-axis controller)时基控制法,实现刀具进给和工件旋转的协调控制,完成非圆截面的自动车削。该方法在非圆截面数控车床中得到了应用。结果表明,非圆截面加工精度和效率得到了提高。

基于优势关系的质量功能展开中的顾客基本需求

顾客基本需求的确定是产品设计者和决策者关注的重要问题之一。鉴于顾客评价中存在大量的不确定、不一致和偏好关系等信息特征,提出了一种基于优势粗糙集的产品规划质量屋顾客基本需求选项提取的方法。利用对经典粗糙集理论的扩展,以优势关系代替不可分辨关系,通过构造辨识阵进行信息约简消除冗余,借助于概率规则的集成,可以较准确地挖掘和辨析信息系统中属性与顾客基本需求选项之间的内在关系。最后运用实例表明该方法的可行性,获取的基本需求选项更符合实际。

(Ti,V)C钢结硬质合金的烧结行为及物相分析

以钛粉、钒铁粉、碳粉、铬铁粉、钼铁粉和铁粉为原料,用原位烧结法制备了(Ti,V)C钢结硬质合金。利用XRD、SEM和EDS对相组成、组织结构和微区成分进行了分析。结果表明:最佳烧结时间是1h,(Ti,V)C钢结硬质合金的最佳烧结温度是1400℃,TiC的最佳烧结温度是1420℃。TiC/(Ti,V)C钢结硬质合金的主要相组成为TiC/(Ti,V)C、α-Fe、Fe3C、(Cr,Fe)7C3,与TiC硬质相颗粒相比,(Ti,V)C颗粒形态更加圆整。

面向机电设备选型设计方案的精细分类方法

针对机电产品选型设计过程中存在复杂性、模糊性的状况,为了提高其设计进程,改进检索的效率和质量,提出了一种将多种方法与模糊C-均值聚类方法相结合方法。通过构建基于模糊C-均值原理的分类模型,借助于模糊伪F统计判别,可以较快获得更为精细的最佳分类数据,在一定程度上避免了分类的盲目性及人为主观因素的干扰,能较好地为案例设计提供数据支持,提高检索推理质量。通过实际运用验证了该方法的可行性。

基于机器学习的病理组学特征可预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应

目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellProfiler软件提取患者数字病理切片中的高维病理组学特征,利用Mann-Whitney U检验、Spearman相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征逐层筛选。筛选后的最优特征通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法在训练集中开发了病理组学特征(pathomics signature,PS)并在独立验证集中进行验证。PS与单因素有意义的临床病理因素(P<0.05)纳入多因素逻辑回归进行进一步验证。结果:PS的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.749(95%CI=0.672~0.827),验证集中AUC为0.737(95%CI=0.604~0.870)。多因素逻辑回归的结果显示,PS(OR=2.317)与人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)(OR=4.018)是BC患者NAC反应的独立预测因素。结论:PS可以帮助临床医生在治疗前准确预测NAC的反应,促进BC患者的个性化治疗。

基于支持向量机的肝外胆管癌术前淋巴结状态预测模型构建

目的开发一种预测肝外胆管癌淋巴结状态的机器学习模型。方法纳入101例接受根治性手术切除的肝外胆管癌病例,采用MaZda软件对多序列MRI图像病灶进行勾画,并且提取影像特征。利用最大-最小算法对影像特征进行归一化,并通过合成少数过采样算法进行分类数据平衡,生成新样本。采用Spearman相关性分析与最大相关最小冗余特征选择法进一步筛选影像特征,最终得到20个最具代表的特征。从新样本数据中任意选择80%样本作为训练集,剩余20%作为测试集,建立支持向量机(support vectormachine,SVM)预测模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC)评价模型性能。结果预测模型训练集的AUC为0.98,准确率为89.2%,灵敏度为92.9%,特异性为89.4%。测试集的AUC为0.83,准确率为82.2%,灵敏度为82.1%,特异性为80.9%。结论基于MRI影像的SVM预测模型具有良好的预测性能,可为临床医生提供对肝外胆管癌患者个性化的术前预测,辅助评估手术价值并做出适当的临床决策。

面向家族制模具多异型腔不平衡充填的快速优化设计

由于家族制模具多异型腔结构的不平衡性,极易在注射成型过程中产生局部充填不满、迟滞效应等缺陷,很大程度上制约着制品的品质。在对塑料熔体流动分析的基础上,发现流道截面半径和长度是影响熔体体积流量和压力分布的重要因素。针对指示灯柱产品多异型腔组合结构的注射成型特征,提出将不同型腔间充填末端的最大平均压力差作为不平衡因子,集成一种基于均匀设计多维结构变量的快速优化机制,结合遗传算法全局优化获得指标最优的流道方案。模拟验证结果表明,结构参数改进后的流道系统充填平衡效果明显优于初始结果。

三轴义齿雕铣机空间误差解耦与补偿研究

针对三轴义齿雕铣机在加工过程中存在空间误差较大、加工精度较低等缺点,提出了一种对空间误差实施解析与补偿的新方法。首先分析机床拓扑结构,利用多体系统理论确定机床低序体阵列和运动学约束链,建立空间误差模型。然后对三轴雕铣机的各项几何误差进行测量并求解其空间误差值,分别计算各项几何误差相对于机床空间误差的相关性系数,以辨识对空间精度影响较大的重要几何误差分量。最后利用线性回归模型建立空间误差与位置的隐射函数,以便建立空间误差补偿模型。以z轴为例,对所建立的误差补偿模型进行实验验证。结果表明通过补偿后z轴空间误差从1. 26 mm降低到0. 735 mm,降幅为41. 7%,义齿加工精度得到了有效的提高,可见该方法有一定的实用价值。

梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法

针对基于梯度策略的多目标优化算法无法适用于多目标、高维度的生成对抗网络(Generative Adversarial Nets, GANs)及多目标GANs中利用交叉验证产生次优解,极难求得最优解等问题,提出一种基于梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法。该算法采用硬参数共享方式,将多目标优化分解为多个两目标优化,确定多目标权重参数后,沿着梯度方向进行线性搜索,最终确定帕累托最优解。理论上,在弱条件约束下,证明了所提算法能够确切地产生帕累托最优解。实验上,将所提算法应用到图像处理的常见领域,对比所提算法与原算法的性能。结果表明,当目标数量大于2时,所提算法能够产生明显的性能优势。