基于剪式连杆机构撑套机械手的设计与分析

为了实现柔性硅胶隔离套能够沿预设轨迹自动撑开的功能,设计了一种基于剪式连杆机构的撑套机械手。对撑套机械手总体方案和剪式连杆机构进行设计研究,建立剪式连杆机构的运动学方程,进行撑爪杆质心运动轨迹仿真,并利用Adams仿真软件进行运动学分析。结果表明,设计的撑套机械手能够满足轨迹输出要求,撑套过程中无干涉现象且运行平稳,为下一步撑套机械手的优化设计奠定了基础。     

链脚式电动爬楼载物车爬升传动系统设计与分析

设计了一种链脚式电动爬楼载物车,通过固定在链条上的链条脚与楼梯接触的同时链条脚随链条做周期循环运动来实现爬升越障的功能。从使用要求及经济性因素考虑,爬升系统采用齿轮传动和链传动相结合的方式,使得整体结构设计紧凑、传动过程平稳。对链传动参数确定及爬升链脚进行了设计计算,并对所设计的爬楼载物车实物进行了爬楼梯试验验证,结果表明整体结构合理,运行过程平稳,能够满足设计要求。     

车削加工仿真中工件受力变形分析及预测

通过存Vturn-20数控车床上实际测量切削力并与切削力经验公式计算所得结果进行比较的方法,得出最符合实际的切削力预测模型.依据切削力预测结果估算工件受力变形误差,同时利用有限元法进行仿真计算,对比分析两者结果,求得最佳的预测值并应用到车削加工仿真中.     

基于FDM的自适应分层算法的研究

为了兼顾FDM快速成型的成型质量和效率,对基于FDM的自适应分层算法进行了研究。首先对等厚度分层方法进行了分析计算,发现其弊端;其次对CAD模型进行了参数化分析,通过曲率的正负将图形表面分成了正偏差和负偏差两种情况;最后利用ABS丝材和二次开发的CURA软件,分析了不同层厚对熔融沉积快速成型制件成型质量的影响。结果表明,改进的自适应分层算法易于编程,提高了制件的成型质量,且节省了打印时间。     

基于热力耦合的数控车削过程有限元数值分析

针对传统的解析方法难以对数控车削加工过程进行精确分析与求解,提出了利用热力耦合弹塑性变形有限元法分析数控车削加工过程,并对其关键技术进行了探讨。实验证明:该方法可以有效模拟金属加工过程中因热力耦合作用下的工件、刀具及切屑中的非均匀应力场、应变场和温度场分布情况。为深入研究金属切削原理、预测切削力、优化切削参数及改进加工工艺等提供了理论依据。     

车削加工圆度误差预测

针对车削加工时工件装夹的偏心、工件本身的圆度误差、机床主轴的径向圆跳动误差等因素对车削加工产生圆度误差的影响,分析得出了影响车削加工圆度误差的主要影响因素以及车削加工时产生棱圆的原因.对车削加工圆度误差进行了预测,并对理论预测与实际加工结果进行了对比.     

虚拟制造中的数控车削仿真加工

介绍了以Windows2000为开发平台,以VC＋＋6．0为开发工具,采用OpenGL开发了三维数控车削仿真系统。该系统可对工件进行仿真加工,并将加工过程显示在屏幕上。通过对数控程序的碰撞和干涉检验,能够提高工件的加工表面质量,减少刀具的磨损。     

遗传算法优化的BP网络在铣削力预测中的应用

神经网络初始连接权值和阀值的选择对网络的预测精度及收敛速度影响很大,但又无法准确获得,针对此问题,建立遗传算法(GA)优化的BP神经网络预测模型,解决神经网络初始权值和阀值的选择问题。该模型通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阀值,获得最优的初始权值和阀值,并应用优化后的BP神经网络预测模型对铣削力进行预测,最后与优化前的BP神经网络模型的铣削力预测值进行对比分析。研究结果表明,经遗传算法优化后的BP神经网络模型比优化前的BP神经网络模型的预测精度高,同时加快了收敛速度。     

车削加工仿真中工艺系统受力变形分析及预测

介绍了在CAK 5085dj数控车床上,利用KISTLER 9257B对切削力进行实测,并与切削力经验公式和MATLAB神经网络预测模型所得的切削力进行比较,得出最符合实际的切削力预测模型,实现对切削力的快速精确预测;实测了数控车床刚度,估算了工艺系统受力变形误差,并将此预测结果应用到车削加工仿真中.     

基于支持向量机的铣削力预测

针对小样本、低泛化、过拟合和局部极小等问题,建立基于支持向量机(SVM)的铣削力预测模型,对铣削力进行预测,将其预测结果与试验值、BP神经网络预测值进行对比分析。结果表明:在训练样本较小情况下,得到的预测值与试验值吻合较好,且相对于BP神经网络预测模型的预测精度高。