基于误差修正的激光扫描复杂零件加工系统

针对降低复杂零件加工过程中的零件误差问题,设计基于误差修正的激光扫描复杂零件加工系统。以激光扫描为基础设计复杂零件加工系统的整体架构。基于系统整体架构利用激光扫描模块获取材料信息,并采用网格修正法修正扫描单元中的振镜误差;将激光扫描结果传输至DSP控制模块内,通过直线、圆弧插补运算确定加工模块内不同加工单元的刀具加工路径,同时利用不同伺服单元的位置等反馈信号对比,实现机械手模块运动控制。实验结果显示该系统激光扫描误差控制在0.5 mm以下,符合风机应用标准,加工时间最高为37 min,有效提升了零件可应用率。

基于系统动力学的物联网产业生态系统运行机制研究

物联网产业生态系统是一个由物联网企业种群子系统、营养源子系统和环境子系统组成的复杂动态系统;文章运用系统动力学的有关理论和方法,建立了物联网产业生态系统的动力学基本模型,进而对物联网需求、技术创新2个动力要素的反馈机制进行分析,最后提出了促进物联网产业生态系统有效运行的若干对策建议。

慢走丝线切割机床丝架的热误差建模

慢走丝线切割机床上下丝架的误差受环境温度影响变化较大,且其相对位置的改变直接造成电极丝的位姿发生变化,从而使加工精度降低.针对某大型慢走丝线切割机床,用旋量理论建立其理论热误差模型,采用有限元的方法计算在环境温度改变时上下丝架在x、y、z方向上的变形量,并用MATLAB处理得出电极丝位姿在笛卡儿坐标系中的变化情况.构建实验平台实测不同环境温度下线切割机床上下丝架的热变形,基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的M-RAN算法建立热误差模型.结果表明:该误差模型残差小于1μm,可以良好地反映出热误差分布及变化的规律.

基于POE理论提高机床加工精度保持性的研究

如何预测机床长期不停机使用的精度水平,并且实时调整机床差补范围用以保持精度,是当前制造型企业面临的主要问题之一。在本文中,提出在时域范围内寻找出保持加工精度的解决方案,运用基于POE理论建立机床精度模型,为误差补偿和提高机床精度保持性奠定基础。

基于大数据挖掘的机床加工精度建模的研究

大数据、人工智能已经成为21世纪的技术发展趋势。制造高品质、高精度的合格产品,是制造业追求的目标。如何预测机床长期不停机使用状态下的精度水平,并且实时调整机床差补范围用以保持精度,是当前制造型企业面临的主要问题之一。通常,企业所采取的方式是在一段时间内,定期、重复的测量精度,在庞大的误差数据内分析精度变化范围以作保养时的检修依据。在本文中,基于RS理论的大数据挖掘原理,使用大数据处理的方法,采集并分析机床加工误差,分析其变化规律,为建立机床精度模型提供依据。