某重型数控机床可靠性建模及评估研究

与传统的机床相比,重型数控机床存在结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点,因此对它进行可靠性研究比较困难。针对这一问题,分析某厂TH系列重型数控机床的故障数据,利用威布尔分布函数建立某重型数控机床的可靠性模型;为了获得更高的拟合精度,采用最小二乘线性回归分析法、极大似然估计法和灰色模型估计法3种方法来进行参数估计并选取最优值。通过K-S检验证明了以极大似然估计法所建立模型的威布尔分布拟合误差最小、精度最高;以极大似然估计出的模型作为可靠性评估模型,通过计算得到此系列重型数控机床的观测值与点估计值分别为298.155 0、298.675 9 h,二者基本相等,证明了模型的正确性。

S形检测试件五轴联动数控加工方法研究

作为国际标准试件中的新成员,S形检测试件由于其造型复杂,一直是加工领域中的一个难题。在UG NX环境下,通过三维建模、工艺规划、数控编程得到了S形件加工后置指令。基于虚拟机床技术理论,搭建了后置指令加工仿真通用平台,并验证了S形件数控程序的准确性。提出并对比分析了多种编程加工方法下S形件的理论误差。选取最优编程方法进行切削实验,实现了S形件的五轴联动加工。

基于S型检验试件的数控机床动态性能辨识新方法

五轴数控机床动态性能是影响工件加工质量的重要因素,S型试件作为校验机床动态性能的检验试件,在实际应用中取得了一定成果。为进一步确定机床的加工状态,提高工件加工质量,提出了一种基于S型试件切削的五轴数控机床动态因素辨识方法。综合采用了多体运动学、模糊理论、BP神经网络理论对机床动态因素进行辨识。该方法可以用于评估数控机床的动态性能,通过误差溯源给出的机床动态因素,可用于指导机床的维修和调整,保障关键工件的数控加工质量。

基于B/S模式的安装工具研制策略

同C/S模式下的程序安装相比 ,B/S模式下的程序安装除了考虑传统的文件拷贝以及组件注册外 ,还应该更多的考虑站点建设及数据库安全访问等问题。文中简要介绍了创建站点的方法、初始化安装数据库、数据库安全访问方法以及软件保护等问题。

基于“S”件的五轴数控机床加工性能综合评价方法研究

五轴数控机床由于其结构的复杂性,还没有相应的加工性能检验规范。为了对五轴数控机床加工性能进行评价,建立了基于"S"件试切结果的五轴数控机床加工性能综合评价模型。根据隶属关系构造了综合评价指标体系,基于五轴数控机床加工"S"件的加工质量测试数据提取出特征区域与评价指标,根据序关系分析法计算各层指标权重,利用模糊分析建立了机床加工精度等级综合评价集结函数。最后用样本数据验证了评价模型的准确性。

基于“S”形加工样件的复合数控机床几何误差逆向追踪

基于对"S"形加工样件的复合机床误差影响溯源的研究,提出一种辨识影响加工缺陷最大的误差参数的方法。该方法将"S"形样件加工缺陷与复合数控机床成形运动综合考虑,采用三次B样条曲面对"S"形样件加工缺陷进行数学表征,并逆向推导出了"S"形样件加工缺陷处对应的刀具中心的实际位置,求解出了实际加工曲面到机床刀具的映射关系。同时利用多体系统误差分析理论建立了复合机床加工缺陷生成模型,并从机床角度求解出了缺陷处误差的表达方程。接着在"S"形样件缺陷产生的位置处,根据误差参数的敏感度及其实测值计算各项误差参数对加工缺陷的贡献并进行排序,确定对加工缺陷影响较大的5项误差参数。试验结果表明:该5项误差参数和全部误差参数同时作用下各点的误差进行差值比较,发现差值最大不超过±1.5μm,因此ε_(yC_1)、δ_z(B)、ε(C_1)、ε_x(C_1)、ε_(x_1C_1)是对加工缺陷影响较大的5项误差参数。

基于曲率特性的柔性加减速NURBS插补器

为降低非均匀有理B样条段间转接时对机床的机械冲击,提出了一种基于曲率特性的柔性加减速控制方法。研究了满足插补误差要求的非均匀有理B样条梯形加减速的算法,推导了满足S型加减速要求的简化算法。用两种算法进行的基于弓高误差的非均匀有理B样条仿真加工实验表明,在曲率突变处加速度和加加速度均出现突变,对机床造成较大冲击。而基于曲率变化进行的柔性加减速的仿真试验表明,相关特性参数符合加减速的规划要求。将算法集成至自行开发的开放式控制器中,加工实验表明,该算法使数控机床的速度变化更加平稳,并具有良好的实时性。

基于B/S的组合机床设计系统开发

利用PRO/E软件、SQL2005数据库和VS.net编程软件为开发平台,采用Top-Down技术,建立了组合机床的参数化三维模型图库并开发了基于B/S的组合机床异地设计系统。用户通过浏览器在组合机床设计系统的引导下可完成对组合机床设计的动力头功率计算模块、自动匹配组合机床模块、自动装配、生成三图一卡等总体设计和主轴箱等模块的详细设计,提高了产品的开发能力,缩短了产品的设计周期,降低了生产成本。

基于“S”形试件的五轴机床几何误差建模研究

运用多体系统理论和齐次坐标变换方法,以"S"形检测试件为对象,针对一种刀具双摆动五轴数控机床建立了运动学模型和几何误差模型。利用UG NX8.0进行了加工仿真和后置处理,将生成的数控代码代入所建立的运动学模型中,生成了理想情况下刀具在"S"形试件坐标系中的扫描轨迹;在"S"形试件的直纹面上选取了75个点,将每个点的点位数据代入几何误差模型中,得到"S"形试件直纹面上轮廓误差大小分布情况,将所得结果与通过三坐标测量机测量得到的结果进行对比,验证了几何误差模型具有比较理想的预测性能。

基于分段刀轨S曲线加减速控制的进给速度优化研究

针对采用恒定进给速度加工复杂曲面的加工效率不高问题,研究了基于分段刀轨加减速过渡的进给速度优化方法。以刀轨几何特点和机床运动学特性为约束,将刀轨进行分段并为每个刀轨段规划进给速度;在相邻的刀轨段中,以S曲线加减速控制中的加速和匀速或匀速和减速方式对进给速度进行过渡处理。实验结果表明了文中方法是可行和有效的。

基于遗传算法的3-PRS并联机床的运动学标定分析研究

针对并联机床运动中存在偏差的问题,提出了基于结构参数和遗传算法的逆向运动学标定方法,推导出了并联机床误差标定的模型。该方法不需要求并联主轴平台的正向解,避免了并联机构相对复杂的正向运动分析问题。计算表明:利用名义机床结构参数计算的逆向运动误差明显大于标定的结构参数得到的逆向运动误差;标定后的三个圆柱铰和球铰的位置更接近于名义位置,说明误差标定可以对机床结构进行校正。

基于SolidWorks的机床夹具标准件三维图库的开发

机床夹具标准件图形库系统是制造工艺技术信息系统的重要组成部分。本文根据夹具设计的特点,介绍基于Delphi面向对象编程和数据库等技术的基础上,运用SolidWorks特征化、参数化造型方法及提供的二次开发工具,提出了基于SolidWorks环境下的三维机床夹具标准件库子系统的开发方法,为用户提供一种基于三维建模的快速夹具设计环境。

“S”形试件检测方法研究

针对多轴数控机床"S"形试件的特征与精度要求,研究了基于三坐标测量机的检测方法。重点论述了"S"形试件缘条型面和缘条厚度检测理论点位分布原则,测量坐标系建立方法,基于DMIS标准的"S"形试件三坐标测量程序的编制流程,测量环境要求以及对"S"形试件测量前状态的要求。

基于C/S的机床售卖管理系统

应用Power Builder 9.0和SQL Server 2000数据库开发了一个基于C/S模式的机床售卖管理系统.该系统能够有效解决机床信息数据存储、组合查询、数据备份和恢复等技术问题,可基本满足中小型机床代理企业的需要.运行结果表明,该软件系统是可靠的.

D-S证据推理在数控机床可靠性评估中的应用研究

数控机床的可靠性评估可以利用各种有效的信息,以减少试验样本量,节约研制费用、缩短生产周期。针对数控机床可靠性评估中专家系统信息的利用,提出利用D-S证据推理方法,融和专家系统信息,降低数控机床可靠性评估中的不确定性。并给出一个应用实例,结果表明:该方法可以有效降低数控机床可靠性评估中的不确定性。

螺旋桨叶片双面协同加工刀路规划

双面对称加工通过两侧辅助支撑可解决螺旋桨叶片单面加工中存在的加工振颤、变形等问题,但桨叶复杂的表面形状导致双面对称加工无法完全实现,因此提出一种双面协同加工方法,并对其刀路规划算法展开研究。该算法通过引入两个区域划分参数将桨叶表面划分为叶梢区域、内部区域、变速区域和边缘区域4个区域,对不同区域分别采用单面加工、对称加工、变速错位加工和无变速错位加工4种加工方式,并借助6个关键加工点对双面协同加工流程进行规划设计。在变速区域通过Sigmoid组合变速曲线实现单侧刀具的S型变速,进而完成对称加工与错位加工的方式转换。最终通过加工实验得到对比数据,结果表明双面协同加工在振动与变形问题上皆有较大提升,验证了该方法的可行性和有效性。

基于B/S的数控机床故障诊断系统的开发

数控机床发生故障会对机械装备制造业造成不可估量的损失。针对传统故障诊断方法的不足,利用B/S网络技术与数据库技术,建立了一种网络环境下的数控机床故障诊断系统。该系统可快速定位故障并及时报修,为企业节省了时间,降低了成本。

D-S证据理论在机床故障诊断中的应用

探讨D-S证据理论在机床故障诊断中的应用,介绍了基于D-S证据理论的决策,D-S证据理论的不足及其改进方法,并用实例分别介绍了证据冲突不大时和证据冲突较大时D-S证据理论在机床故障诊断中的处理方法。

基于西门子840D sl系统的回转工作台参与五轴插补的伺服优化

从机械间隙、增益、摩擦补偿、冲击、加工编程等方面进行主从驱动的回转工作台的伺服优化匹配,通过切削S试件验证,提高了机床的五轴联动加工性能。

改进DST在数控机床滚珠丝杠副智能故障诊断中的应用

针对滚珠丝杠副多故障问题、单一传感器的不确定性及Dempster合成法则本身存在的不足。提出基于改进DST及RBF神经网络的滚珠丝杠副故障诊断方法。将RBF神经网络的输出结果作为各焦元的基本概率分配,滚珠丝杠副的4种故障类型作为系统的识别框架,引入证据可信度概念,根据新的合成公式进行决策级融合。试验结果表明,改进的新合成公式提高了滚珠丝杠副故障诊断的准确率,使冲突证据合成的结果更理想,取得较好的效果。