基于深度学习的数控机床状态监测技术研究

深度学习作为一种具有强大数据处理和模式识别能力的人工智能方法,在机床状态监测方面具有广阔的应用前景。本文旨在研究基于深度学习的数控机床状态监测技术。首先,建立了数控机床状态参数目标模型,分析了数控机床稳态过程功率模型和加工过程效率模型。然后,提出了基于BP神经网络的数控机床状态监测模型。最后,通过实验验证算法在数控机床状态监测方面具有优秀的性能和准确率。结果表明,深度学习算法能够更好地处理复杂的机床状态数据,并能够自动学习和识别不同状态之间的模式和特征。

基于神经网络的高效强力复合铣床立柱优化设计

针对整体叶盘高效强力复合数控铣床立柱刚性不足的问题,通过试切钛合金获取盘铣切削时的切削力,运用ABQUS有限元分析模块,计算立柱的动、静态特性,结合变量化分析技术,提取立柱的元结构和框架结构进行优化设计。以结构固有频率最高为优化目标,提出立柱结构的改进设计方案,并结合BP神经网络模型寻找最优设计变量。改进后的立柱结构方案与原型相比,固有频率明显提高。最后,应用该方法对整体叶盘高效强力复合数控铣床原理样机进行了分析,依据分析结果对原结构进行了改进,并进行了加工试验,结果表明,其动、静态特性有了较大的改善,验证了该方法的正确性和可行性。

融合颤振控制的恒功率约束自适应加工方法研究

针对切削颤振降低恒功率约束自适应加工过程效率的问题,研究了融合颤振控制的恒功率约束自适应加工方法。通过切削试验分析了颤振对机床主轴功率的影响,给出了控制恒功率约束自适应加工过程中颤振的必要性。基于模糊理论开发了模糊控制器,通过调整主轴进给实现了切削过程的恒功率约束。基于变转速抑制切削颤振理论调整机床主轴转速,实现了颤振抑制。以加工效率为目标制定了机床主轴进给和转速的调整原则,实现了融合颤振控制的恒功率约束自适应加工。通过切削实验验证了研究结果的有效性。

PVC/钙粉/木纤维复合材料铣削时的机床能量利用率

木塑复合材料(WPC)是一种可回收的环保绿色材料,凭借优越的力学性能,WPC的使用率和市场份额都在逐渐增加。为提高WPC铣削时的机床能量利用率,降低生产能耗,以PVC/钙粉/木纤维复合材料铣削时的机床功率为研究对象,对铣削时的主轴转速(6000,8000,10000 r/min)、铣削深度(0.5,1.0,1.5 mm)、刀具前角(2°,6°,10°)和后刀面磨损(0.1,0.2,0.3 mm)对机床主轴总功率、空载功率、铣削功率和机床有效加工能效的影响规律进行分析。结果表明:在本研究所选铣削参数范围内,保持固定进给速度,空载功率只受主轴转速影响;机床主轴总功率和铣削功率随主轴转速、铣削深度、后刀面磨损增大而增大,随刀具前角增大而减小;机床有效加工能效随主轴转速、刀具前角增大而降低,随铣削深度增大而提高;铣削深度对机床有效加工能效的影响最大,刀具前角次之,主轴转速影响最小。在保证加工质量前提下,WPC铣削加工时选择较大铣削深度、较高主轴转速和较大刀具前角能明显提高机床有效加工能效,达到提高机床能量利用率、降低生产能耗的目的。

我国大理石矿山洞采技术现状及发展趋势

介绍了洞采钻切一体机的设计思路和洞采工艺路线,针对国内多种洞采的方法和工艺进行研究对比,确定洞采钻切一体机的开采技术是一种先进、高效、绿色的矿山开采模式,其特点是全液压、低复杂度、自组织、低功耗、高效率,主要适合用于优质石材的开采。

面向新型材料加工的超声精密加工技术研究及应用

针对碳纤维复合材料、高温合金和石墨等新型材料超精密加工中存在加工精度低、稳定性差和加工刀具寿命短等问题,笔者开展了超声精密加工技术和超声复合机床的相关研究。其中重点分析了超声刀柄、超声驱动器和非接触式电能传输装置这三个超声复合机床的核心装备,验证了超声复合机床能够明显提高高温合金材料的加工表面粗糙度和加工刀具寿命。

基于CNC车铣复合机床的异形零件高效加工工艺研究

近年来,制造业对异形复杂零件的加工效率和精度提出了更高要求。计算机数字控制机床(Computer Numerical Control,CNC)车铣复合机床集车削和铣削功能于一体,在加工复杂异形零件方面具有独特的优势。提出基于CNC车铣复合机床的异形零件高效加工工艺,包括工艺规划与编程、夹具选择、加工执行与监控等关键环节。通过优化刀具路径、切削参数,采用自适应加工策略和在线测量补偿手段,大幅提升了异形零件的加工效率、精度和表面质量,为制造业的转型升级提供了有力支持。