PCA降维技术在弯辊力预设定中的研究与应用

为了提高冷连轧带钢弯辊力预设定模型的计算效率,在原有基于GA⁃BP神经网络的弯辊力预设定模型基础上,引入主成分分析(PCA)数据降维技术,通过PCA将原有10个轧制参数变量转换为3个主成分变量,降维后的主成分变量包含了原始实测轧制参数93.55%的信息,实现了轧制参数特征的有效提取;将其作为神经网络的输入,建立PCA⁃GA⁃BP新形态弯辊力预设定模型,简化了模型结构。以某1450 mm冷连轧生产线数据作为样本比较了2种模型的计算性能,结果表明,2种模型均具有较好的泛化能力,在保证带钢头部板形精度的基础上,PCA⁃GA⁃BP模型与原模型相比迭代次数减少86次,计算时间缩短73 ms,预报效率显著提高。

变刚度柔性夹持装置的研究进展

变刚度柔性夹持装置既保留了软体驱动器的柔顺特性,又有效提高了夹持装置的夹持力。根据结构及驱动方式的不同,变刚度柔性夹持装置主要可分为包含内骨骼或外骨骼结构、基于干扰(阻塞)效应、内嵌低熔点合金或聚合物等3个种类。包含内骨骼或外骨骼结构的夹持装置无法实现刚度的灵活调节;基于干扰效应的夹持装置的两种典型结构中,层干扰比颗粒干扰的刚度调节范围更大,但其结构更复杂,导致制造困难;而内嵌低熔点合金或聚合物的夹持装置,其最大缺陷为响应时间过长,且对设备和驱动器的绝缘以及耐热性能的要求较高。通过分析和总结目前变刚度夹持装置的研究现状,指出目前在该研究领域被忽视的关键问题主要包含3个方面:1)缺少变刚度机理方面的深层次研究;2)缺少变刚度柔性夹持装置可靠性和寿命的研究;3)缺少变刚度柔性夹持装置的应用研究。

WAM机器人辅助上肢康复训练技术应用研究

运用WAM机器人辅助偏瘫上肢进行康复训练,从机器人运动参数和传统医学评估方法两方面分析验证康复训练的有效性.基于WAM机器人搭建实验平台,设计“十”字和“米”字康复训练方式,添加趣味性游戏,招募上肢偏瘫患者跟踪进行康复训练与评估.采集WAM机器人的轨迹和转矩信息,分析康复训练前后轨迹跟踪误差和转矩变化,评价患肢的运动功能,同时由康复医师运用传统评估法Brunnstrom等级分期法进行康复评估.实验结果显示,经过1个月的康复训练,机器人轨迹跟踪误差减小,转矩波动变化趋于平缓,患肢随意运动减少,评估Brunnstrom等级有所提升,且效果优于传统康复训练.研究结果表明WAM机器人辅助康复训练科学合理,康复效果优于传统康复训练方法.

基于姿态与力测量的手功能自动康复评估方法

脑卒中后约70%的患者存在手部功能障碍,需要长期进行康复治疗。康复评估是制定康复治疗方案的科学依据。现有手功能评定方法需要有经验的医生指导患者完成目标任务,其评分机制具有一定的主观性,而且持续时间较长,整个评估过程不仅费力、复杂,还降低了患者的舒适度。目前仍缺乏准确的手功能自动评估系统,开发客观、定量、可靠的测量设备,实现手功能自动评估在康复医学中具有重要意义。因此,提出一种基于柔性阵列式薄膜压力传感器(Flexible Array Pressure Sensor,FAPS)和RGBD相机的自动Fugl-Meyer手功能评估系统。该系统采用Leap Motion双目视觉传感器跟踪手部/手腕的运动姿态,将FAPS分别附着在5种抓握工具上,记录5种抓握方式下手部的力信息。设计包含教学视频的上位机平台,指导患者康复评估动作。分别提取运动姿态和力信息的特征值,设计基于不同条件的逻辑规则分类方法进行每个动作的评定。进行了初步实验,结果证明该系统可用于手部运动功能的康复评估。

型材三维拉弯成型工艺研究现状与展望

型材具有强度高、质量轻等优点,广泛应用于航空、新能源汽车等领域,传统型材拉弯技术存在成型件形状难以精确控制、工艺参数调整不便、模具成本大等缺点.本文简述型材的拉弯工艺,归纳总结现有型材拉弯工艺的理论解析法、试验分析法和数值模拟法,分析各种方法的优缺点.从设备智能化、工艺优化与控制、型材拉弯数字孪生、专用CAE软件开发等方面对型材三维拉弯关键技术进行了展望,从而为型材三维拉弯的从业者和研究人员提供参考.

Ti40阻燃钛合金切屑形成和铣削力波动特性研究

Ti40阻燃钛合金是beta型钛合金,在切削过程中,切削变形复杂、切削温度高、切削力大且波动大,使得刀具磨损破损十分严重。通过对切屑金相图片进行观察,研究Ti40切屑形态及形成机理,同时对Ti40阻燃钛合金的铣削力波动特性进行分析,分析切屑形成过程、机理与铣削力波动特性之间的关系。结果表明:晶粒内部生成大量绝热剪切带,切屑厚度呈不规则变化,形成的锯齿形切屑表面上有大量微锯齿和明显的微裂纹产生;随着切削速度升高,绝热剪切带形成频率提高,显著锯齿形切屑形成,剪切变形带之间亚晶粒数量显著增加和细化。铣削力在波峰上发生了显著波动,波动次数和幅度与显著锯齿形切屑形成相对应。铣削力波动是锯齿形切屑形成过程中发生了绝热剪切和振动导致的切削方向改变等综合因素引起。

轴承过盈配合量对多金刚线切片机主轴轴向窜动的影响

为了提升单晶硅片的切片质量,建立了单晶硅棒多线切割的张力模型,并通过理论数据与实验数据的对比,验证了主轴在料摆辅助切片下轴向力模型的可靠性。以此为基础,设计了主轴轴向窜动实验装置,探究了轴承安装参数对主轴轴向窜动的影响规律。实验结果表明,过盈量将改变轴承结合部刚度,进而影响主轴轴向位移,轴向位移随着角接触球轴承过盈配合量的增大而增大,随着圆柱滚子轴承过盈配合量的增大而减小。当角接触球轴承过盈量为0.01mm、圆柱滚子轴承过盈量为0.03mm时,窜动量最小为1.61μm。该实验结论为多金刚线切片机主轴安装工艺优化及表面加工质量提升提供了理论依据。

基于FLUENT的碟式离心机油水分离效率数值模拟

为研究碟式离心机结构参数和运行参数对内部流场的分离效率的影响,基于FLUENT数值模拟软件,采用标准kε湍流模型和VOF多相流模型对碟式离心机的流场特性以及油水分离结果展开研究,得到不同转鼓转速、入口速度、碟片密度和转鼓高度对分离效率的影响.研究结果表明,转鼓转速对分离效率的影响最大,主次关系依次是:转鼓转速>入口速度>碟片密度>转鼓高度.基于研究结果,得出最优参数组合为:入口流速10 m/s,转鼓转速10000 r/min,碟片密度45个,高度200.5 mm.

数字孪生课程理论与实践教学探索

数字孪生是随着智能制造发展所提出的一门新兴技术,具有强烈的时代特征,最终需要落实在工程教育实践中,而其成效关键在于工程专业教师。本研究通过开展“数字孪生及其在智能制造中的应用”课程的教学工作,研究总结了数字孪生课程理论与实践教学的经验,主要包括理论教学内容和实践教学内容,实践表明,采用的内容与方法能够有效地开启学生对数字孪生技术的兴趣、了解数字孪生的发展概况、掌握相关技术以及其在制造领域的应用,满足新工科人才培养的要求。

基于最佳铣削温度的Ti40阻燃钛合金铣削工艺优化

为优化Ti40阻燃钛合金铣削工艺,采用最佳铣削温度原理对铣削参数进行了试验研究。首先采用正交试验,通过回归分析建立了铣削温度和参数之间的经验公式,分析了铣削用量中,各参数对铣削温度的影响程度大小;后采用单因素刀具磨损对比试验方法,确定最佳铣削温度值,并进一步计算得到最佳铣削温度下切削用量经验公式,并通过试验进行了验证;最后,对不同铣削温度下的表面粗糙度进行了试验对比分析。结果表明:铣削Ti40阻燃钛合金工件的最佳铣削温度为437℃左右;经切削试验验证,基于最佳铣削温度优化出的铣削用量与刀具磨损结果是一致的,同时,经测量对比,最佳铣削温度下铣削加工可以获得较好的表面粗糙度,均表明采用最佳铣削温度优化切削工艺的方法是可靠的。

基于实际径向切深的连续曲面周铣铣削力建模

为提高连续曲面周铣过程中铣削力的预测精度和计算效率,采用参数化曲面描述工件轮廓和刀具路径,研究实际径向切深的计算方法,推导解析算式,给出基于实际径向切深的瞬时切入角、切出角计算公式,从而构建了瞬时铣削力模型,提出了基于实际径向切深的铣削力预测方法.采用仿真法证明了曲率对实际径向切深具有显著影响,加工凹曲面时实际径向切深大于名义径向切深,加工凸曲面时实际径向切深小于名义径向切深.对连续曲面周铣铣削力进行预测,并进行试验验证,预测结果与试验结果在变化趋势和幅值方面均具有良好的一致性,仿真耗时显著减小,表明提出的铣削力预测方法具有较高的精度和计算效率.

一种基于空间曲线焊缝的旋转结构光自标定方法

为实现对旋转结构光平面快速、高精度标定,以空间曲线焊缝为研究对象,提出一种旋转结构光自标定方法。首先对相机进行标定获取相机内外参数,对焊缝轨迹通过图像处理进行预提取,利用二维靶标对舵机的旋转轴进行标定。随后通过舵机云台将结构光固定到初始位姿,利用交比不变原理进行结构光平面标定。旋转舵机云台控制结构光扫描焊件,控制结构光始终与扫描点处的轨迹切线垂直,并获取从初始位姿旋转到垂直位姿所需的旋转角度,通过平面绕任意轴旋转公式完成结构光平面在扫描点位置的自标定。试验表明,通过对比扫描点处分别通过交比不变原理和结构光平面旋转自标定获得结构光平面方程,系数差值均方根为1.35×10^(-3),精度高且操作简便。

脉冲电流处理与回火对碳钢零件残余应力的调控

为了优化残余应力调控工艺,研究了脉冲电流处理与回火处理对45碳钢零件淬火残余应力的影响,产生脉冲电流的电压为2120 V,电容为400μF。结果表明:脉冲电流处理、600℃回火、200℃回火对淬火残余应力的降低率分别为50%、80%、40%左右,有效时间分别为30、20、120 min;脉冲电流处理和200℃回火后零件保持较高硬度,约为51 HRC,显微组织保留原始淬火马氏体组织形貌;600℃回火后零件硬度降低到23 HRC,显微组织发生了较大变化。

基于神经网络集成学习的冷连轧板形预测

为了实现对冷连轧带钢出口板形的预测,基于粒子群算法对小波神经网络进行了优化,将优化后的网络作为基学习器,并通过bagging算法构建集成学习预测模型,进行冷连轧带钢板形的预测。以某1450mm冷连轧生产线数据作为样本,比较了该模型与未经优化的小波神经网络和单个学习器的预测效果。结果表明,集成学习模型预测的带钢出口板形与实测板形的偏差更小,板形预测精度更高,模型泛化性能更好。