CNC机床丝杠热误差实时补偿设计及自动补偿试验

为了降低数控机床丝杠传动系统因热误差引起的定位误差,完成机床工作台各运行阶段的实时补偿。用非接触模式为丝杠非电机连接端安装位移检测器,以电涡流传感器时间监测丝杠端面位置数据,获得丝杠产生的总热误差,通过热补偿得到每段丝杠的热误差程度,确定每段坐标系原点发生的偏移,完成自主补偿机床丝杠热误差的效果。研究结果表明:采用分段补偿方法可以获得比其他热误差补偿模型更优的丝杠全段补偿性能。分别检测丝杠各段发生的热误差再对其实施补偿,可以根据丝杠各部位热误差程度实施补偿。

BTB与CNC同源蛋白1通过调节MYC相关因子X二聚化蛋白1基因对套细胞淋巴瘤发生发展的影响

目的 探讨BTB与CNC同源蛋白1(BACH1)通过调节MYC相关因子X二聚化蛋白1(MXD1)基因对套细胞淋巴瘤(MCL)发生发展的影响。方法 采用靶向剪切及转座酶技术(CUT&Tag)检测BACH1下游靶基因,并通过序列比对分析寻找BACH1与MXD1的结合位点。通过双荧光素酶报告基因系统验证BACH1对MXD1的调控作用,并采用慢病毒技术构建BACH1过表达及敲低的稳转MCL细胞株,采用蛋白质印迹法(Western blot)检测MXD1蛋白表达水平。应用GSE16411数据集分析MCL细胞和正常B细胞中MXD1 m RNA相对表达量。应用GSE132929及GSE21452数据集筛选MXD1共表达基因,对MXD1共表达基因进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。采用噻唑蓝(MTT)法检测MXD1正相关基因应激诱导磷蛋白1同源物含U-框蛋白1(STUB1)的特异性激活剂YL109处理后MCL细胞的活力。结果 BACH1能够靶向结合MXD1并抑制MXD1基因的启动子活性。BACH1敲低后MXD1蛋白表达水平升高,而BACH1过表达后MXD1蛋白表达水平降低。通过GSE16411数据集分析发现,MCL细胞中MXD1 mRNA相对表达量明显低于正常B细胞,差异有统计学意义(P﹤0.01)。在GSE132929数据集中筛选出2222个MXD1共表达基因,在GSE21452数据集中筛选出503个MXD1共表达基因。GO分析显示,MXD1共表达基因主要富集于信号转导、蛋白质磷酸化、细胞葡萄糖醛酸化、类黄酮葡萄糖醛酸化等代谢相关的生物学过程;KEGG信号通路分析显示,MXD1共表达基因主要富集于肝脏发育的代谢途径、蛋白质的消化和吸收、Janus激酶(JAK)/信号转导及转录激活因子(STAT)信号通路等。采用YL109处理MCL细胞后可显著降低细胞存活率。结论 BACH1通过结合MXD1近端启动子负向调控MXD1的表达水平,且BACH1介导的MXD1表达改变很可能通过调控代谢过程参与MCL的发生发展。

基于SKIP宏程序编程CNC无线测头在线智能检测系统设计

针对数控铣削加工精密零件尺寸精度测量时,因离线测量易产生测量误差、效率低、成本高等问题,通过赋值相关检测路径及补偿的参数,编写零件在线检测及误差补偿宏程序,开发了基于三菱M70数控系统跳过指令SKIP在线检测与误差补偿宏程序控制系统。应用结果表明:该系统在线检测重复定位精度能达到0.001~0.003 mm,能适用于精密零件数控铣削加工,具有一定的推广使用价值。

基于最小二乘法CNC无线测头智能检测控制系统设计

为提高CNC在机检测效率和质量,针对现有的接触式测头各种检测误差,研究一种基于最小二乘法曲线拟合插值方法的测量误差补偿模型,该算法通过最小二乘法分别对测头模型标定、系统测量误差补偿模型构建,设计了一套精度较高的CNC无线测头智能检测与控制系统,达到在机测量零件尺寸精度和误差补偿。生产结果证明该系统误差补偿算法的可行性、有效性与优越性较高,提高了生产效率、生产质量,降低了次品率、生产成本,能广泛适用于CNC数控铣削精密加工零件尺寸测量与误差补偿。

转录因子BTB-CNC同源体1通过上调赖氨酰氧化酶促进胶质母细胞瘤中巨噬细胞的募集和极化

目的研究转录因子BTB-CNC同源体1(BACH1)通过上调赖氨酰氧化酶(LOX)促进胶质母细胞瘤(GBM)中巨噬细胞的募集和极化。方法基于公共数据库分析BACH1在胶质瘤中的表达特点和预后情况;构建BACH1过表达的稳转GBM细胞系,并对其进行转录组和蛋白质组联合测序分析;利用Transwell共培养体系将GBM细胞与巨噬细胞共培养,观察对巨噬细胞的趋化和极化影响;构建GL261-C57BL/6小鼠脑胶质瘤原位模型,探索靶向调控BACH1对肿瘤生长以及免疫微环境中巨噬细胞的影响。结果首先,相对于正常脑组织,BACH1在胶质瘤中高表达,且在GBM患者中表达最高;同时还发现高表达BACH1的GBM患者预后较低表达BACH1的患者更差。然后,测序结果发现相对于BACH1空载组,BACH1过表达组中肿瘤相关巨噬细胞趋化因子LOX的转录和蛋白水平均显著升高(转录组,P<0.0001;蛋白组,P=0.0015)。其次,流式实验结果表明,相对于BACH1空载组,BACH1过表达组中M2型肿瘤相关巨噬细胞(CD11b^(+)CD206^(+))明显增加(P<0.0001),当加入LOX抑制剂后,两组中的M2型肿瘤相关巨噬细胞明显减少且BACH1过表达组减少的更明显(BACH1-Vec,P=0.0015;BACH1-OE,P=0.0013)。小鼠脑胶质瘤原位模型结果提示,相对于BACH1空载组,BACH1过表达组中肿瘤体积更大且侵袭能力更强。结论BACH1能够通过促进GBM细胞分泌肿瘤相关巨噬细胞趋化因子LOX进而影响巨噬细胞的募集和极化,最终促进肿瘤的恶性进展。

CNC自动化攻牙技术研究与应用

为适应目前模具行业的发展重要,必须不断地对模具加工方法进行优化改善,提升模具整体质量的同时缩短制造周期降低加工成本,保证在与同行业竞争中立于不败之地。在多数模具加工厂加工螺牙基本都采用摇臂钻加工,但摇臂钻加工出来螺牙无法保证螺牙垂直度从而影响螺牙质量,使用摇臂钻攻牙增加零件流转工序延长加工周期。为保证螺牙质量以及缩短加工周期,提出了用CNC机床通过程序加工进行自动化攻牙,在利用CNC机床加工零件的其余特征时同时进行攻牙加工。

数控技术在农机零部件加工中的优化及应用

随着农业机械加工及制造行业的快速发展,为了满足农业机械多样化设计要求,数控节能加工技术通过精密的计算机控制,能够实现对农机零部件加工过程中各个参数的准确控制。针对传统农机零部件加工过程能耗大及难以控制的问题,基于带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对加工工艺参数进行多目标优化,并进行实验对比分析。研究结果对于提高农机零部件加工精度、降低能耗、减少加工时间等提供技术参考与借鉴。

数控机床电动主轴WPD-TSNE-SVM模型故障诊断

为了提高数控机床电动主轴故障诊断效率,设计了一种WPD-TSNE-SVM组合模型。利用小波包方法分解主轴振动信号,并完成样本集TSNE降维的过程,利用SVM完成重构特征的故障分类。构建数控机床主轴信号混合特征空间向量,并进行故障诊断分析。研究结果表明:TSNE方法训练样数据形成规律分布特点,采用非线性SVM多故障分类器实现小波包混合特征的故障准确分类。根据径向基核函数建立的非线性SVM诊断方法获得更高准确率。该方法诊断轴承运行故障,获得更高维护效率,确保数控机床主轴运行稳定性。

基于Isight的可变角度主轴刀柄机构设计与优化

为实现基于三轴数控加工中心的四轴数控加工功能,文中提出了一种可变角度主轴刀柄机构,其具有低成本的多轴化数控功能升级技术优势。首先,完成可变角度主轴刀柄机构的结构设计,并建立该机构的运动学模型;其次,基于ADAMS∕View建立可变角度主轴刀柄机构的参数化模型,并通过Isight平台搭建多目标优化设计流程,以主动臂平均扭矩、主动臂转角及连杆总长度为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化设计。数值算例的结果表明:相较于原始方案,优化后主动臂平均扭矩减小了15.5%,连杆总长度减小了11.3%,且机构内各部件在运动中不发生结构干涉。因此,基于Isight平台对可变角度主轴刀柄机构进行多目标优化设计的方法是可行的,优化后的机构具有更加合理的尺寸参数,可最大限度地发挥可变角度主轴刀柄机构的动力性和经济性。

数控精密立式磨床空间误差建模及溯源分析

数控精密立式磨床在加工时具有变形量少、圆度更好的优点,广泛应用于机床行业中套筒类、盘类、环类、小型工作台等零件的磨削加工领域。与国外相比,国内机床行业在高端磨床领域存在着生产效率低、加工精度差等问题。以某型号数控精密立式磨床为研究对象,首先通过研究各关键部件之间的运动关系,得出相应的几何误差参数,运用多体系统理论建立了部件之间的变换矩阵,进而得到磨床的精密加工约束方程,从而建立磨床的空间几何误差模型。依据该空间误差模型,建立误差灵敏度模型,得到影响加工精度的关键误差项。最后针对关键误差项进行误差修复,完成对数控立式磨床加工精度的优化,可在立式磨床设计阶段提供一定的设计理论基础。

数控磨床电控系统可靠性建模与评估研究

电控系统作为数控磨床关键子系统之一,尚未有学者对其开展可靠性建模与评估研究。文章对北京第二机床厂提供的MKS型数控磨床电控系统故障数据进行预处理,并绘制概率密度散点图,发现图像趋势符合威布尔分布或指数分布,再利用最小二乘法进行参数估计,经模型检验后引入灰关联度进行模型优选,确定电控系统故障数据所属分布模型为指数分布。最后计算了电控系统平均故障间隔时间MTBF、平均维修时间MTTR和固有可用度A_(inh)。评估结果已反馈给厂家并获得认可,对提升数控磨床整机的可靠性水平有重要意义。

数控装备误差补偿关键技术研究

制造业虚拟工厂模式可以降本增效、优化服务质量,是应对全球化激烈竞争的不二选择。在该模式下,为不断提升产品质量,主要研究与之生产过程相关的数控装备精度提升关键技术即误差补偿关键技术,具体包括误差源分析、误差建模、误差测量及误差数据处理。由此,以五轴机床为数控装备的代表,找出了影响其精度的45项几何误差;并通过误差建模,构建了这45项误差与五轴机床系统总误差的关系;其次,根据五轴机床误差特性,构建了测量系统,并证实了该系统的有效性;最后,针对测量数据,展开误差处理分析,解决了非测量节点数据问题,同时大幅降低了数据量信息,为快速有效地进行误差补偿奠定了数据基础。

一种基于函数逼近的柔性加减速算法研究

嵌入式数控系统优点诸多,但系统资源、处理能力有限。三角函数加减速算法拥有柔性冲击小、精度高的优点,但其计算复杂,当运用在嵌入式数控系统时,难以满足系统的高实时性要求。针对这个问题,提出一种加减速算法,基于最佳平方逼近方法,利用多项式函数逼近三角函数,进而推理、构建出完整的加减速方程,随后分析算法在不同情况下的速度规划。最终对该算法进行了仿真分析并在以MCU为控制器的数控平台进行了实验,结果表明:算法在保留三角函数曲线柔性的同时降低了计算复杂度,提高了加工效率。

五轴数控机床旋转轴综合误差测量与辨识

针对五轴数控机床旋转轴的运动误差和几何误差的综合评估问题,在不考虑直线轴运动误差影响的情况下,提出了一种采用R-test测量仪的测量及其辨识方法。首先,测量过程按照参考球的两种不同高度设置进行,仅移动旋转轴,而不移动直线轴。其次,利用R-test测量仪对旋转轴的运动精度进行了测量。此外,假设旋转轴位置几何误差和工作台上参考球的设置误差是影响测量结果的因素,并通过最小二乘法对这些因素进行分离。采用IBS公司的R-test测量仪,对米克朗公司UCP800Duro立式五轴加工中心C轴的运动误差和几何误差进行了测量实验。研究结果表明,该方法能够正确识别旋转轴的运动误差和几何误差,可以有效地综合评估旋转轴的运动精度,并有助于进一步提高旋转工作台的精度。

数控压机伺服控制系统复合控制器I-ABC与PID优化

为了提高数控压机伺服控制系统的控制精度,针对伺服控制系统运行控制过程构建数学模型,在人工蜂群算法基础上融入了云分析模型,之后采用改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,I-ABC)调节比例-积分-微分(Proportional Integral Differential,PID)参数,建立了一种复合控制方法。研究结果表明:以I-ABC进行PID控制时,可以使幅度差降低到0.4%,相位差基本在-0.54°之内,系统加载精度也获得了明显提升,表现出了更优的跟踪性能。以I-ABC进行PID控制时,能够对多余力起到明显抑制作用,响应速度也获得明显提升,可以有效满足系统的准确控制要求。在系统内加入干扰信号,引入I-ABC实施PID调节可以减小系统超调量,还可以获得更短调节时间,使系统获得更强抗干扰性能。

数控技术课程思政元素挖掘与融入的实践探索

立德树人是高校教育的根本任务,在知识传授的同时开展思想政治教育是新形势下教育工作者需要认真思考的问题。数控技术是机械类本科生的专业课程之一,是一门兼具理论性和实践性的课程,包含广泛的课程思政元素,充分发掘和合理利用这些元素是开展数控技术课程思政的核心要素。该文对数控技术课程的特点进行分析,基于教育部印发的《高等学校课程思政建设指导纲要》,从哲学元素、家国情怀元素、工匠精神元素和工程伦理教育入手,对如何在数控技术授课过程中融入课程思政进行探讨,为传统理工科课程思政的教学提供新的思路。

基于多项式混沌的机床几何误差灵敏度分析

为解决目前灵敏度分析方法普遍存在的样本需求量大且计算效率不高的问题,提出了一种基于多项式混沌展开的全局灵敏度分析方法。首先,以AC型双转台五轴数控机床为研究对象,根据旋量理论建立了完备的空间误差模型。其次,构建了机床几何误差的多项式混沌展开模型,采用正交匹配追踪实现模型的稀疏化,并给出了基于该方法的Sobol灵敏度指数。进而,对五轴数控机床几何误差进行了实例分析,测量并统计出41项误差的近似概率分布,分析了影响各方向位姿误差分量的关键几何误差。通过与蒙特卡洛法和拉丁超立方法进行对比,多项式混沌展开方法的正确性得到验证,且在不降低计算精度的前提下,样本量从1×10^(5)降低到1×10^(3),计算时间分别减少96.8%和98.1%,计算效率显著提高。

可靠性约束下的重型数控机床维修策略

针对TH65140重型数控机床的各个子系统进行危害度分析,制定经济高效的预防性维修策略。通过威布尔分布对重型数控机床进行可靠性建模,在可靠度约束下,建立以最小维修费用和最大可用度为目标的机床子系统定期预防性维修模型,对模型进行求解得到了最优的维修次数及维修间隔期,制定出了重型数控机床的预防性维修策略。

数字孪生驱动的数控车床主传动系统故障诊断研究

数控车床主传动系统是机床的核心部件,其一旦发生故障会造成加工质量甚至作业安全问题。数字孪生技术能降低故障诊断的难度,但目前研究仍存在物理实体到虚拟实体转换效率低和神经网络过拟合问题。为了解决上述问题,提出一种基于数字孪生和正则化BP神经网络的故障诊断方法。建立数控车床主传动系统数字孪生模型,通过OPC UA通信完成了物理实体和虚拟实体间孪生数据的交换,对比分析正则化改善过拟合问题的4种方法,构建了丢弃法正则化BP神经网络故障诊断模型。通过对比不同信噪比下BP神经网络、丢弃法正则化BP神经网络和卷积神经网络的损失函数和预测准确度,验证了诊断模型的可行性和算法的适用性。

数控车床常见问题及解决方案的探索与研究

数控车床具备高精度的加工技术,作为新时代的产物,在现代加工中的地位越来越突出,使用的频率也越来越高。在高频繁使用中不可避免地会出现各种各样故障,设备故障出现后如果无法及时排除,不仅会严重影响零件的加工精度,甚至造成事故。因此,数控车床故障分析、预防措施及排除方法具有重要的意义。