激光改性超声振动磨削制孔加工参数优化分析

为提升孔径出孔端面的品质及其控制精度,在超声振动辅助下针对硬质材料激光改性磨削孔加工参数的优化进行试验与研究。通过运用旋转超声方法,显著提高加工效率,有效克服硬脆材料孔加工难度大的问题。为评判孔出口的质量水平(Hd值),分析了孔出口端面崩边区域的范围,并实际测量了孔截面的面积比,进一步探讨了激光改性磨削工艺参数对Hd值的影响。通过试验综合分析,确定最佳的激光改性磨削工艺参数范围:主轴转速为14000~16000 r/min,进给速度为0.5~0.7 mm/min,振幅为7~8μm。与传统的激光加工相比,在最优参数下超声辅助激光改性加工后的表面质量显著提高,划痕大幅减少,显著提升了加工质量。这项研究对于提高硬质材料激光改性磨削的质量具有重要的指导意义,并易于在实际生产中推广应用。

5G+工业互联网在智能制造智慧实训工场中的应用实践

新时代高等职业教育质量提高的新载体,是落实智慧实训工场建设标准。充分利用5G网络的高速率、低时延和大连接特点,搭建工业互联网和设备端边缘计算,设计开发智能制造创新工场智慧管理系统,重点构建实训设备的在线监管和在线设备调试教学,解决远程实训教学的底层数据通信与远端访问滞后问题,实现5G+工业互联网的产学研教融合的应用场景,为校企合作提升高技能人才培养质量,服务区域经济发展,推动人机协同、共创分享的智能时代教育作出应有的贡献。

基于WMFO-BP神经网络的重载AGV故障预测

为了提升重载型AGV故障预测能力,通过研究AGV航迹推算系统,提取与建模编码器、陀螺仪故障信息,提出了基于WMFO-BP神经网络的重载AGV定位传感器故障预测算法。WMFO算法是在飞蛾扑火算法(MFO)的基础上进行改进,增加了动态调整权重;对比改进后的WMFO算法与MFO、PSO、SCA算法,结果表明,WMFO的收敛精度更高、稳定性更好。通过AGV的实测结果表明,基于WMFO-BP神经网络的重载AGV定位传感器故障预测误报率为0.17%,漏报率为0.13%,故障预测准确度有显著提升,且抗干扰能力强,具有较高的工程应用价值。