Development of high-aspect-ratio microchannel heat exchanger based on multi-tool milling process

A high-aspect-ratio microchannel heat exchanger based on multi-tool milling process was developed. Several slotting cutters were stacked together for simultaneously machining several high-aspect-ratio microchannels with manifold structures. On the basis of multi-tool milling process, the structural design of the manifold side height, microchannel length, width, number, and interval were analyzed. The heat transfer performances of high-aspect-ratio microchannel heat exchangers with two different manifolds were investigated by experiments, and the influencing factors were analyzed. The results indicate that the magnitude of heat transfer area per unit volume dominates the heat transfer performances of plate-type micro heat exchanger, while the velocity distribution between microchannels has little effects on the heat transfer performances.

基于轨迹修正的曲面抛光机器人终端滑模导纳控制

针对传统抛光机器人力控制算法在位置内环控制上稳定性差的问题,同时为减小力/位控制算法相互切换导致的抛光轨迹误差,提出一种基于轨迹修正的终端滑模导纳控制方法。在抛光过程中,将力传感器反馈的参数与期望力的差值作用于导纳模型产生位置修正量,设计了终端滑模控制模型作为位置内环控制环节,并通过实时反馈位置修正量进行轨迹跟踪。通过实际轨迹信息修正规划轨迹来减小抛光力误差,达到高精度抛光的效果。仿真实验表明,终端滑模导纳控制效果良好,在对轨迹进行修正后抛光力误差相对于修正前有明显改善。利用该模型抛光后表明,轮廓算数平均偏差达到0.035μm,抛光质量得到明显提高。

刀具磨损状态的多步向前智能预测

刀具状态的准确监测对于提高切削加工质量和加工效率至关重要。在当前广泛用于刀具磨损状态监测的间接法中,多以单步或短期预测为主,没有实现多步预测,且累积误差较大。高斯过程是间接法中应用较多的一种机器学习方法,然而传统的高斯过程回归由于模型结构和算法的限制,对刀具磨损预测的精度不高。针对上述不足,提出了改进的自回归递归高斯过程模型对刀具磨损进行多步预测。为了减小预测累积误差,在模型训练中应用了改进的模型更新方式、组合核函数,对样本设置了遗忘因子,在预测中加入了偏差校正方法。研究了各个改进因素对模型的影响并综合所有有利因素,实现了较准确的刀具磨损状态多步预测,在3个测试集上预测误差分别降低了85.68%,20.67%和63.32%。

基于多传感器信息融合的机床测量数据自动补偿系统

机床测量数据自动补偿能够减少加工误差,为提高机床加工精度,设计基于多传感器信息融合的机床测量数据自动补偿系统。首先设计温度传感器、单片机主控与补偿脉冲发生装置,获取机床运动数据,然后采用多传感器融合算法融合采集信息,对信息中误差处理,采用粗糙集理论寻找最佳补偿值,实现机床测量数据自动补偿。实验结果表明,该系统能够有效减少加工误差,可以满足实际应用要求。

结合时空特征的多传感器刀具磨损监测

针对传统深度学习方法监测刀具磨损状况时,相关特征提取繁琐,数据隐含信息提取不全面导致识别精度较低等问题,提出了结合时空特征的多传感器刀具磨损监测模型。首先,将不同传感器采集的波形信号经简单预处理后作为输入,再使用多通道1D卷积神经网络(MC-1DCNN)提取输入数据的空间特征;然后,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取时序特征;最终,由全连接层和Softmax层对特征进行分类。仿真结果表明,监测模型流程简单、识别准确率高,具备较强的可适用性。

基于大语言模型的复杂任务自主规划处理框架

随着深度学习和自然语言处理技术的进步,大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力.尽管如此,它们在处理复杂任务时仍存在局限性,特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合.面向这一挑战,提出国内首个以军事游戏为背景的中文的复杂任务规划与执行数据集(Complex task planning and execution dataset, CTPaE),以及一个基于LLMs的自主复杂任务规划(Complex task planning, CTP)处理框架AutoPlan.该框架可以对复杂任务进行自主规划得到元任务序列,并使用递进式ReAct提示(Progressive ReAct prompting, PRP)方法对已规划的元任务逐步执行.该框架的有效性通过在CTPaE上的实验及与其他经典算法的比较分析得到了验证.项目地址:https://github.com/LDLINGLINGLING/AutoPlan.

基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别

为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。

数控机床数字孪生建模技术及智能应用研究

数控机床作为制造业的基础装备,正朝着高速度、高精度、高柔性和高智能化的方向发展。针对智能制造中数控机床虚拟调试、健康管理、性能评估等智能化的需求,建立面向智能应用的数控机床数字孪生实现框架,提出基于几何、物理和数据模型的数字孪生多领域建模流程,研究数字孪生模型构建过程中的关键赋能技术;构建多层分级数控机床数字孪生功能实现框架,推动数控机床数字孪生智能应用实施;基于工业互联网架构开发数字孪生数控机床应用系统,利用物理空间的数据信息,在虚拟空间构建数控机床孪生模型,建立性能测评、健康管理、虚拟调试等智能应用服务模块,实现数控机床数字孪生的智能应用,提高数控机床智能化水平。

基于激光跟踪仪的数控机床加工误差控制研究

数控机床使用时间延长,会使加工轨迹与实际轨迹轮廓之间偏离出现加工误差,同时存在加工效率差等缺陷,为了获得理想的数控机床加工效果,提出了基于激光跟踪仪的数控机床加工误差控制方法。首先采用激光跟踪仪确定数控机床加工轨迹,引入叉耦合控制器,计算数控机床加工过程中轨迹误差估计值,然后根据误差分配结果确定加工轨迹轮廓误差补偿控制量,并根据插补值进行数控机床加工控制,最后进行仿真测试,结果表明,本方法降低了数控机床加工误差,提升了数控机床加工精度,具有较高的实际应用价值。

网格曲面多轴加工的刀轴矢量生成方法研究

以网格曲面为研究对象,针对其多轴数控加工代码生成的刀具摆角控制问题,研究刀位坐标的刀轴矢量生成方法。基于网格曲面的模型数据存储特征,分析刀位坐标的求取方法与数据特点;研究面向网格曲面多轴加工的刀具摆角控制机理,提出垂直于部件的刀轴矢量直接生成方法;通过刀位坐标与网格顶点连线的夹角计算与判断,快速检索刀位坐标所对应的网格面片,并利用该面片法矢直接生成网格曲面多轴加工的刀轴矢量;借助计算机编程实现网格曲面多轴数控加工的刀轴矢量数据生成,使用UG的CLSF管理器仿真刀路及VERICUT的加工测试,验证所提方法的有效性。测试结果表明,所提方法生成的刀轴矢量可有效驱动多轴加工的摆角控制,实现网格曲面模型的多轴数控加工。

基于政策工具的我国多学科诊疗模式政策内容研究

目的:分析我国多学科诊疗(MDT)模式的政策内容,为政策完善提供参考。方法:基于政策工具、MDT覆盖学科(病种)建立二维分析框架,对2016年以来国家层面发布的30份政策文本进行编码、归类。结果:权威型工具的使用频率最高(55.6%),其次为系统变革型工具(26.3%)、能力建设型工具(9.8%)、象征劝诫型工具(7.5%),尚未使用激励型工具。针对肿瘤疾病的政策最多(64.7%)。结论:MDT政策覆盖学科逐步扩大,但政策工具类型分布失衡严重、使用延续性不足。未来应持续发挥MDT政策工具合法性效用,优化MDT政策工具多样化组合应用。

基于特征融合与域自适应的刀具磨损在线监测

机床状态监测对于机床健康管理以及保证工件加工质量具有重要意义。针对现有刀具磨损预测模型存在训练时间长、收敛速度慢以及泛化能力弱等问题,提出了一种分布式一维卷积神经网络对刀具磨损进行预测。采用残差连接与通道注意力模块顺序堆叠的方式作为特征提取模块,并通过交叉验证以选择合适的网络层数。由于不同传感器所提取到的特征信息可能存在冗余,使用权重差异策略以提高特征提取的有效性以及全面性。此外,考虑到训练集与测试集分布可能存在差异从而影响模型的泛化性能,引入了域自适应方法提高模型在未知数据集中的表现。为验证模型效果,使用PHM 2010铣刀磨损数据集进行实验。实验结果表明,该模型在C1、C4、C6三把刀具上的平均RMSE和平均MAE分别为6.97和6.29,与TCN、TDConvLSTM等模型相比有12%以上的提升。

多因素影响下基于Bagging-NSGAⅡ的数控铣削稳定性预测与优化研究

数控机床铣削过程中出现的颤振失稳是影响数控机床加工效率和加工质量的关键因素。铣削稳定性与工艺参数、工艺系统动力学特性密切相关,而工艺系统动力学特性又随加工位置、刀具悬伸量的变化或刀具的更换而变化。因此,针对多因素影响下的铣削稳定性预测和无颤振工艺参数选择问题,本文以数控机床各向移动部件位置、刀具直径、刀具悬伸量和切削参数为变量,提出一种基于引导聚集算法(Bagging)与带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的切削稳定性预测与工艺参数优化方法。该方法首先采用正交实验设计离散数控机床的工作空间,在每个加工位置对不同悬伸量下的刀具进行锤击实验,由此得到各把铣刀对应的刀尖点频率响应函数;然后,在不同工艺参数方案下进行铣削稳定性理论预测,进而引入Bagging算法建立以各向运动部件位置(x,y,z)、刀具直径d、刀具悬伸量h、主轴转速n、切削宽度a_(e)、每齿进给量f_(z)为输入的极限切削深度a_(plim)预测模型;在此基础上,采用该Bagging模型作为铣削稳定性约束,以加工位置和工艺参数(x,y,z,d,h,n,a_(p),ae,f_(z))为优化变量,建立最大材料切除率和刀具寿命的多目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法求解该模型得到Pareto最优解集,并结合熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)选出Pareto解集中的最佳解。以一台三轴立式加工中心展开实例分析,所建极限切削深度Bagging模型的预测误差为2.99%,且铣削加工实验表明获取的(x,y,z,d,h,n,a_(p),ae,f_(z))最优配置可实现稳定铣削,验证所提方法的可行性和有效性。

基于政策工具的医疗服务信用管理地方政策文本分析

目的:了解医疗服务信用管理地方政策重点,剖析政策工具在信用管理各环节的应用及其不足,为政策优化提供参考。方法:基于Howlett & Ramesh政策工具分类,构建“政策工具-信用管理过程”二维分析框架,对2008-2022年85份地方政策文本进行分析。结果:强制性工具占比85.1%,远超混合型工具(6.96%)和自愿性工具(7.94%)。信用管理各环节的工具应用比例分别为:信息归集和分类(21.95%)、信用评价(25.74%)、评价结果披露与传播(9.87%)、评价结果应用(27.80%)、监督与反馈(14.64%)。结论:混合型政策工具和自愿性政策工具力度偏小,需优化政策工具组合以引导市场、社会力量在信用管理中发挥各自的优势和作用。各环节政策工具分布不均衡,应改进评价结果披露和监督反馈机制。应补齐强制性工具应用短板,促进信用信息共享、评价程序规范化和政府应用场景精细化。

基于插补算法的多轴数控机床刀具加工轮廓误差控制方法

多轴数控机床刀具在高速加工时容易出现振动和弯曲等现象,导致加工轮廓误差增大。为此提出一种基于插补算法的多轴数控机床刀具加工轮廓误差控制方法。首先构建刀具加工轮廓误差计算模型,运用实时采样周期中刀具实际位置与上一周期刀具位置的差值,计算刀具在坐标轴上的轮廓误差分量,获取轮廓误差。然后采用插补算法,建立刀具加工轮廓插补控制器,根据设定的缩放因子对比修正轮廓误差,实现误差控制。实验结果表明:该方法控制精准度高,对刀具加工轮廓误差改善效果好,且轮廓误差控制在0.025 mm以内,刀具加工轮廓运行同步性强。

基于UG NX的数控多轴加工工艺改良和配套夹具设计

首先,简要介绍了UG NX编程软件的相关知识;其次,以金属半环和电机外壳为研究对象,分析了其原有的数控加工工艺并提出了优化改进措施;再次,利用UG对研究对象进行了配套工装的仿真设计;最后,利用UG编制研究对象的目标零件多轴数控加工程序,有效保障了产品的加工质量,节省了人力、物力成本,提高了生产效率。

多级水力冲击解堵技术研究及应用

为解决常规水力冲击解堵技术配套工具仅能实现一次冲击解堵作用的问题,构思并论证了3种新型多级水力冲击解堵工具,优选了国内常用的投球方式进行工具改进,采用高精度破裂盘改进为工具的冲击片,其精度可达90%以上;自行设计的投球式多级冲击器,经改变钢球和球座的尺寸,从而实现不同级数的水力冲击作业。通过井下应用试验,验证了工具冲击片、投球式多级冲击器抗压准确性及工具的可靠性及技术水力脉冲震荡解堵作用,技术具有较好增产效果。改进后的多级水力冲击解堵技术稳定可靠、震荡解堵效果显著,具有较好推广应用前景,为国内外措施技术的应用提供一个新的选择方向和参考案例。

数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制策略

以数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制为研究对象,提出了一种基于多交流伺服电机的同步控制策略。此策略将虚拟主轴和偏差耦合的同步控制方式相结合,并加入反向传播神经网络比例积分微分控制以及自适应鲁棒控制。通过搭建Matlab/Simulink仿真平台模拟了系统的运行状态。结果表明,所提同步控制策略具有良好的同步性能和伺服效果,在提高多电机联动系统的控制精度和响应速度、减少摩擦和齿隙的影响以及增强系统鲁棒性方面表现出优越性。

多维度盈利能力分析在光明乳业的应用研究——以产品维度为例

为了更好地帮助企业理解其经营业绩和利润来源,更好地管理业务,提高企业的盈利能力,实务中已经有很多企业开始利用多维度盈利能力分析法。多维度盈利能力分析法是一种对企业盈利能力进行综合评估的方法,它从多个角度和层面对企业的盈利能力进行剖析,包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度,分析盈亏动因,以期为企业提供更为全面、准确的经营决策依据,进而支持企业精细化管理,满足内部营运管理需求的分析方法。本文根据光明乳业的特点设计了多维度盈利能力分析框架,以产品维度为例,提出了科学有效的决策建议。

既有建筑屋面光伏阵列多目标优化设计研究

基于节能减排背景和双碳目标,既有建筑绿色改造是一项迫切需求。屋面增设光伏阵列是既有建筑节能改造的一项有利途径,但目前常用的基于地域最佳倾角的固定式光伏板铺设方法存在不美观、经济效益低等问题。如何借助数字化技术优化和确定固定式光伏板的倾角,从而收获良好的经济和环境效益,成为人们关注的热点问题。选择四川省成都市一处既有建筑屋面为研究对象,借助Grasshopper工具搭建参数化模拟优化平台,以总日照辐射量和单位面积日照辐射量作为性能评价指标,对坡屋面增设光伏阵列形态设计进行多目标优化研究,得到屋面坡度、面积和朝向确定条件下光伏阵列的一系列几何形态优化设计方案,经筛选后优化方案较对照方案有较大提升。并对其进行数据分析,发现以优化性能目标为方向的几何形态设计建议:阵列倾角取场地条件范围下最大值;同时光伏阵列宽距比满足倾角的正弦函数关系,以此方案设计的光伏阵列的单位面积日照辐射量和总日照辐射量相对符合经济效益需求。明确了该多目标优化方法流程对既有建筑屋面光伏阵列设计的积极作用。