刮板三轴钻专机设计

以加工刮板运输机的重要零件—刮板的三轴钻专用机床为研究对象,制订了刮板的加工方案,完成了机床的总体设计、主轴箱设计和机床的PLC控制方案的设计,考虑了刀具、夹具使用的可能性。

基于PLC控制的三轴钻专机控制系统设计

文章对基于PLC(可编程序控制器)控制的三轴钻专机控制系统的结构、控制系统程序进行介绍,对系统硬件和软件设计作了详细阐述。

基于PLC控制的三轴钻专机控制系统设计

对基于PLC(可编程序控制器)控制的三轴钻专机控制系统的结构、控制系统程序进行介绍,对系统硬件和软件设计作了详细阐述。

三轴钻专用机床的PLC控制系统

本文以三轴钻机床为研究对象,实现了机床的PLC控制系统设计。对PLC控制系统中硬件的参数进行匹配,编写了机床定位模块的定位程序以及机床PLC的控制程序,实现了用PLC控制变频器对机床主轴无级调速,用定位模块对机床主轴的进给位置进行精确控制。

基于随钻振动信号与深度学习的岩性智能预测方法

岩性智能预测在地质钻探中具有重要意义,可以提高勘探、开采效率和成果质量。基于钻进过程中钻头破碎岩石产生的振动信号,提出一种岩性随钻智能预测方法。选取7类尺寸相同的不同岩性的岩石,并设计微钻实验方案,对岩石施加不同钻速、转速以采集多钻进条件下的随钻三轴振动信号,对信号进行预处理滤除干扰信息,通过短时傅里叶变换生成表征信号时频域特征的时频图像,再利用多种数据增强方法增加图像数量并建立为数据库,以增强模型鲁棒性和泛化能力。改进深度学习中VGG11(Visual Geometry Group)卷积神经网络算法,将数据库划分为训练集∶测试集=8∶2,对训练集图像的有效信息进行特征提取、学习、迭代训练以获得岩性智能预测模型,并不断调整模型的3个超参数(学习率、批处理大小、迭代次数),拟合测试集和训练集损失函数曲线以提高模型预测精度。最后用测试集对模型进行多指标评估。结果表明:基于随钻振动数据训练得到的岩性智能预测模型泛化能力强,具有高预测精度,岩性整体预测准确率达到96.85%。重点讨论了数据集数量对岩性预测准确率的影响;不同的钻进条件会引起随钻振动信号产生一定规律性的变化,岩石性质会使得振动信号在三轴方向上有所变化;X、Y、Z轴信号表征着钻进过程中钻头破碎岩石的不同过程。提出的岩性实时智能预测方法为钻探工程现场中岩性预测提供了一定的依据和借鉴。

一种多工位可调节钻孔工艺装备设计

设计一种用于立式钻床,方便对孔系(三及三倍等分孔系)定位及钻削加工,且能根据孔系分布的圆周尺寸调整钻削位置的三轴钻工艺装备。在确定该工艺装备适用的机床参数的基础上,通过对比分析确定了其总体方案,对传动系统进行设计并校核了主要零件,同时利用SolidWorks软件辅助设计了工艺装备的箱体结构、连接结构及圆周钻孔零件,建立模型并进行模拟装配,验证了设计结构的合理性。设计结果表明,这种三轴钻工艺装备可在原立式钻床的基础上快速安装、调整和加工圆周孔系,可节约时间成本、降低工人劳动强度,提升钻削加工效率。