数控强力切削中伺服系统对极限切削宽度的影响

针对数控强力切削中颤振问题,建立了包含切削过程颤振环节的数控强力切削伺服系统数学模型。对模型的理论分析、计算机仿真及正交试验验证表明:增大位置环增益KPP可以提高机床快速跟踪性能,减小速度环积分时间常数τs能迅速消除系统静差,但极限切削宽度blim会随之而下降;过大或过小的速度环增益KPS都会导致blim下;优化调节伺服系统KPP,τs和KPS可提高系统的动、静态特性及blim。正交实验优化伺服系统参数方法简单可行,能有效地提高切削系统稳定性和极限切削宽度,适用于重型机床的数控强力切削。     

砂轮位置对成形磨齿齿廓偏差的补偿

为提高成形磨齿加工的精度,提出一种通过调整砂轮位置实现齿廓偏差补偿的方法.应用包络理论,建立已知砂轮轴向廓形和砂轮位置误差计算齿轮端面廓形的数学模型.通过数值研究发现,齿廓倾斜偏差与砂轮径向位置误差和切向位置误差成正比例关系而且满足叠加原理.应用这些规律,依据测量的齿廓偏差可以方便地计算出砂轮位置调整量.试验结果表明,该方法可以将齿廓倾斜偏差由7级精度(ISO1328-1:1997)提高到2级精度.     

人字齿轮在线测量系统齿向测点算法研究

针对零退刀槽人字齿轮在加工时会在齿轮中间部分产生一个无法进行测量的盲区的问题,提出一种在在线测量系统中规避这一盲区的齿向取点算法。利用在线测量原理得到齿向测点算法,在齿向测点算法中加入控制参数避开人字齿轮中间部分的盲区,并且将此在线测量算法应用于人字齿轮、渐开线斜齿圆柱齿轮等多种齿轮中,使其具有通用性。通过调整某些控制参数进行人字齿轮和普通斜齿轮的切换,消除了传统在线测量方法只能测量某一种齿轮的局限。进行多次齿轮在线测量实验验证新算法的正确性。实验结果表明:新算法避开了人字齿轮中间部分的测量盲区,能够实现人字齿轮和渐开线斜齿圆柱齿轮齿向误差的参数控制测量,提高了测量效率,减少了错误几率。     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

风电转盘轴承综合性能实验台的研制

风电转盘轴承的质量要求近乎苛刻,而且装机运行后一旦发生故障将导致巨大的经济和社会效益损失,转盘轴承在装机运行前应进行严格的实验,确保转盘轴承装机后能够可靠地运行.目前国内外都很少有能够符合要求的风电转盘轴承实验台,本文从加载、驱动、数采与控制等方面介绍了风电转盘轴承实验台的开发,目前实验台已在相关企业投入实验,效果良好.     

直驱转台静压导轨静态性能及流体仿真研究

为研究大型数控成型磨齿机直驱转台静压导轨的承载平稳性能,运用三维建模软件Pro/E及CFD仿真软件FLUENT,模拟分析了恒流式静压导轨内部油液压力场与速度场的分布,给出了静压导轨的静态性能表达式,并将理论计算与数值模拟的结果进行对比分析,最终进行了实验验证。结果表明,油膜压力与速度整体分布成均匀对称分布,油液压力沿油腔最大压力处向四周均匀扩散,压力变化平稳;空载时,径向轴承有助于提高轴向导轨的浮起稳定性,承载时,转台轴向导轨与径向轴承的共同作用使得转台承载平稳,仿真分析的方法有效实用。     

静压导轨几何误差对运动直线度影响研究

为了提高机床的加工精度,研究液体静压导轨几何误差对运动直线度的影响规律。根据静压导轨对置油垫刚度和承载力的计算特征,建立导轨面形方程,对导轨进行运动误差分析,推导立柱运动直线度误差模型。以生产中常见的,因制造误差导致工作表面为凸型的闭式液体静压导轨为例,运用数学软件MATLAB对导轨运动误差进行曲线仿真,分析发现导轨的几何误差,如面形误差、立柱长度、导轨行程、及油垫对数对导轨运动的直线度有显著影响。最后通过实验所测的直线度曲线图和仿真进行对比,证明理论推导的正确性。     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

再生型切削颤振系统极限切削宽度探究

建立了数控再生型切削颤振系统的模型,推导再生型切削颤振的系统极限切削宽度计算公式.通过具体的试验和数学公式,基于Simulink对极限宽度进行仿真,能够很好地归纳出再生型颤振系统极限切削宽度,对实际加工有很好的指导作用.     

基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。