基于虚拟仿真技术的收割机零部件智能化装配研究

为准确实现收割机零部件智能化装配,并获取最佳收割机零部件智能化装配路径,该文设计了基于虚拟仿真技术的收割机零部件智能化装配方法。首先采用Pro/E软件构建收割机零部件三维模型;然后构建收割机零部件智能化装配结构树模型反映收割机与零部件间的父子关联特性,并设计零部件装配约束条件,以约束条件完成收割机零部件智能化装配;最后利用遗传蚁群算法获取收割机零部件智能化装配规划的最佳路径。实验表明,该方法既可实现收割机零部件智能化装配,又可计算出收割机零部件智能化装配规划的最佳路径,提升收割机的智能化装配速度。

考虑设备劣化的加工工时预测方法

针对加工设备在不同寿命阶段造成的机加工工时波动问题,提出了考虑设备劣化的加工工时预测方法。针对单工况,构建了基于BiGCU-MHResAtt-Weibull模型的机加工工时预测模型,采用双向门控卷积单元(BiGCU)提取局部特征,利用多头残差自注意力网络,获取不同特征间的影响关系,全连层输出优化后的残余寿命值并通过Weibull概率分布函数实现加工工时倍率映射;针对多工况,结合单工况模型,设计了大数据集和特征迁移模型,并通过聚类和曲线拟合生成加工工时预测谱系。最后,采用美国国家航天局提供的涡扇发动机数据集完成了模型训练和预测,验证了所提方法的有效性。

面向订单装配系统(ATO)两阶段随机库存优化研究

基于零部件的基本库存水平补货策略,在多周期订单产品需求不确定情况下构建两阶段随机优化模型:第一阶段在需求未知情况下,规划不同零部件基本库存水平决策变量,实现系统收益最大化;第二阶段针对订单交货期约束创新性设计订单指派决策变量,考虑在不确定需求收益和订单延期惩罚情况下,最大化订单期望收益.通过采样获取不同需求场景,并将不确定需求转成期望需求,针对该期望需求下的单阶段确定性模型求解,并与随机模型结果进行对比.数值实验表明,随机模型的优化结果远差于确定性模型,即未知信息具有一定的价值;同时通过对模型中参数的灵敏度分析,得到了实际中提升系统收益的策略.

双箱式周浸腐蚀试验箱排水管路节能升级改造

双箱式周浸腐蚀试验箱受设备设计限制,在试验过程中存在浪费溶液的现象,且试验过程中需要经常向溶液箱中补加溶液才能保证设备正常运作。该文优化改造了双箱式周浸腐蚀试验箱的排水管路,即在排水管路中增加支路补充输送残留溶液,并添加管路液位传感器及联动泵送装置,使溶液在两箱之间循环,可避免溶液浪费,节约人力物力,保障试验顺利进行,为试验装置的开发提供参考意见。

基于ITCC系统的空分装置现场仪表故障诊断

为解决空分装置中仪表故障引发的非计划停车问题,结合ITCC系统的快速处理功能,实施多项改造措施:利用温度变化率和振动变化率诊断特殊仪表故障,同时采用二取二算法处理轴位移信号。实践表明,改造后的空分装置能够持续稳定运行,实现了长期稳定生产,为企业带来显著的经济效益。

连续碳纤维/环氧树脂基复合材料增材制造设备研制

课题利用连续碳纤维与环氧树脂原位浸渍的方法,设计出原位碳纤维增强环氧树脂复合材料增材制造设备。采用龙门架结构作为移动机构,铺丝头承担碳纤维预浸丝的铺放动作。由于设备的结构设计以及其重要机构的强度对设备的铺放精度有着巨大的影响,所以要对铺放设备的关键受力零部件进行静力学分析,确保其设计强度满足设备正常工况下的运行。实验结果表明,设备结构满足设计要求,可以完成正常工况下的碳纤维预浸带精准铺放。

绢花叶片批量转运机械手的研制

为提升绢花叶片生产自动化水平,通过实地调研采样,分析了实际需求,设计了一种基于气动元件的绢花叶片批量转运机械手。对其结构和控制系统进行了设计,结构部分由一个升降气缸、一个水平气缸和一组真空发生器作为执行元件完成转运动作,控制系统采用西门子S7-300PLC作为控制器,通过电磁阀控制对应气动元件实现自动转运。

基于数字孪生的精准调装实验平台及教学项目设计

以飞机大尺寸机身筒形结构件插接装配过程为对象,围绕插接部位不可见、不可测问题,基于数字孪生思想,提出了一种虚实结合、以虚控实的迭代递进式精准调装算法,搭建了包含飞机前机身、中机身比例实验件(以MA700前机身和中机身为参考)、六自由度并联调姿系统、手持式激光扫描仪、双目摄影测量系统、集成控制系统的实验教学平台,给出了“以虚控实”的实验流程。构建了大空间测量的实时感知、六自由度并联调姿和基于数字孪生的试装配仿真验证3个实验模块,不仅实现了智能装配、数字孪生等先进技术方法与飞机装配知识互补的理念,更锻炼了学生独立自主解决复杂工程问题的能力。

基于BP神经网络连接端子温挤压成型优化

以某汽车连接端子作为研究对象,结合金属挤压成型流变力学基本理论,基于三维模拟软件DEFORM-3D进行模拟分析,获得大量神经网络的样本信号。建立多输入-单输出的BP网络拓扑结构,以模具温度、坯料温度和挤压时间作为输入变量,以连接端子在挤压工作带处具有最均衡的表面平整度为目标。通过正交实验分析成型设计最优方案,具有函数逼近功能的神经网络加以运用,优化设计连接端子的挤压模具参数。通过预测值和模拟值的对比验证最优解的可行性,并发现训练后BP神经网络模型的相对误差较小,具有很好的预测能力。通过DEFORM仿真验证最优解。该方法和运算思路对同类型的研究具有较大的借鉴价值。

基于FANUC 0i数控系统模拟主轴功能设计与实现

为满足生产企业降低生产成本需求,基于FANUC 0i Mate-D数控系统,采用变频器与变频调速三相异步电机硬件结合方式开发调试模拟主轴功能,通过详细规划定义相应控制信号地址并设计PMC程序,实现主轴点动控制与增减速控制。经过实验调试验证,模拟主轴启停、正反转控制正常,增减速控制准确稳定。

声发射与漏磁检测技术在常压储罐检测中的应用

利用声发射和漏磁检测方法对某石化公司5000m^(2)常压储罐的底板进行现场检测,发现储罐底板存在大量腐蚀,其中最大厚度减薄当量为64%。对漏磁检测、声发射检测测量结果与开罐状态下超声检测结果进行了对比分析,验证了声发射与漏磁检测技术在常压储罐底腐蚀程度检测的可靠性。

混合流水车间插单重调度的超启发式遗传算法

针对带有紧急订单的混合流水车间插单重调度问题,提出了一种双层编码的超启发式遗传算法。针对混合流水车间具有的订单排序和机器选择的双决策特征,在算法低层设计双层编码方案,在个体中表示订单排序和机器选择两类信息,对应一个唯一调度解,进而提出了12种排序和选择启发式对个体进行迭代优化;在算法高层采用自适应遗传算法,用来确定订单排序启发式和机器选择启发式的操作组合以及各组合执行的次序,并设计了自适应变异算子来优化算法的有效性。大规模数据实验的结果表明,该算法具有很好的求解质量和求解效率。

一种改进的煤矿上位机智能监视系统设计

传统视频监控只是摄像头代替人对所监控目标进行视频拍摄,人工对视频中图像进行观察发现异常再进行通知人员进行处理,此种监控方式缺乏实时操作性并且效率低下,对场地设备和人员安全性无法保证。根据煤矿遥视系统无法对馈电开关、综保开关等设备状态进行实时监测的问题,提出一种改进的智能遥视监控系统。基于Snap7与OPC通讯规约,在上位机Python环境中进行通讯协议定义,实现上位机Python与西门子PLC进行数据交互。同时,借助图像处理算法在上位机组态界面中对开关运动状态进行实时监测,当监测到危险区域馈电开关状态发生突然变化时,能够对PLC下发报警置位指令,发出声光报警,警示该区域人员对突发情况能够及时进行处理。

一种10 kV小车开关智能运维装置的研制

变电站现有10 kV开关柜转运小车存在诸多局限性,造成运维效率低下,严重影响送电时间。设计一种可电动升降、调节托盘宽度、翻转小车开关、快速组装的10 kV小车开关智能运维装置,使用该智能运维装置能快速地将多台小车开关一次性转运至地面,还能翻转小车开关以便于对小车开关底部检修作业,实现转运小车的通用性和重复利用,解决10 kV母线停电检修时转运小车数量不足、运维不便等问题。

液体封口机设计开发

液体封口机是专为液体食品、饮品塑料袋包装而开发的全自动灌装、封口设备的一部分,可代替人工完成封口等操作。设备采用数字化设计、分析计算,最后经过实验测试,封口效果良好。设备成本低、工作可靠。主要服务于个体经营者和农村生产者。

液化烃球罐安全仪表系统的改造设计

石化罐区作为生产原料或产品储存的环节。它的安全性直接关系到整个石化生产装置的安全平稳运行。因现有罐区修建较早,很多罐区仪表的设置控制系统的安全等级等均不能满足安全生产的要求。文中根据相关规范要求,从安全的角度考虑,对罐区液位仪表的选型、紧急切断阀门的选型.安全控制系统的选型.安全联锁回路的设定等进行讨论,分析了设计中涉及的各种因素和仪表应用配置等问题,从项目实施的角度提供切实可行的工程设计方法。

基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度..

基于最优权系数组合建模的数控机床热误差在线补偿

针对数控机床热误差建模具有小样本、数据离散的特点,提出一种综合灰色预测和最小二乘支持向量机的热误差在线组合建模方法。根据机床温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,并通过加权系数将两者进行组合。以提高热误差的实测值和组合模型预测值之间的灰色综合关联度为目标,对模型的加权系数进行优化。在一台高架桥式龙门加工中心上进行建模实验,结果表明数控机床热误差最优权系数组合建模方法精度高、泛化能力强,优于灰色预测、最小二乘支持向量机和多元线性回归3种建模方法。利用该方法构建的预测模型进行机床热误差在线补偿,可有效减小热误差对机床加工精度的影响。

基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出了基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,进行了建模实验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别测量机床温度值与主轴热变形量。将获得的数据进行在线最小二乘支持向量机建模训练,构建机床热误差模型。在根据模型得出误差预测值的同时,可以不断根据在线输入的新数据修正热误差模型本身,运算时间短,适用于在线建模。实验结果表明,基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法具有精度高、鲁棒性强和计算时间短的特点。在此基础上,根据在线模型进行热误差补差,可有效消除机床热误差影响,提高数控机床的加工精度。

数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于动态自适应加权最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,对一台XK713数控铣床进行建模试验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量。运用动态自适应算法,优化选择建模过程中的参数;对采样数据进行初始最小二乘支持矢量机建模,根据误差变量确定权重系数,得到基于加权最小二乘支持矢量机的数控铣床热误差模型。试验结果表明,基于动态自适应最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法精度高,泛化能力强,优于未加权最小二乘支持矢量机方法与传统最小二乘法。获得的模型可用于数控机床热误差补偿,以提高数控机床的加工精度。