7050铝合金作为一种高强度材料,在铣削过程中存在工件材料在刀具上黏附导致工件表面质量降低、刀具磨损加剧等问题。为了改善刀片的切削性能,提出了一种用直流磁场处理硬质合金刀片以增加其显微硬度的方法。为了研究磁化硬质合金刀片加工铝合金的切削性能,设计了无涂层硬质合金刀片的磁化正交试验,使用直流磁场处理硬质合金刀片并用其铣削7050铝合金工件。研究结果表明,磁处理后的刀片显微硬度得到了提高,铣削后的工件表面质量也获得了改善;相比未经磁处理的刀片,处理后的刀片前刀面磨损面积和后刀面磨损带宽度有增有减,但在适当的磁场参数(磁场强度为0.5 T,磁化时间为40 s,磁场角度为0°)下,硬质合金刀片的显微硬度提高了5.74 %,工件表面粗糙度降低了40 %,前刀面磨损面积和后刀面磨损带宽度分别降低了3.44 %和35.67 %。

为满足离散制造业个性化生产需求并应对突发事件,设计了一种紧急订单插入的多机协作作业车间调度模型。模型将调度过程分为原始调度和重调度两个阶段,以最小化最大完工时间和总拖延时间为目标进行求解。提出改进的多目标粒子群(Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization,IMOPSO-Ⅱ)算法,结合滚动窗口技术将动态区间转化为多个静态区间,选用改进优先操作交叉策略与多轮变异丰富种群,通过快速非支配排序和拥挤度计算选取优秀粒子,采用外部档案策略进一步保留优秀基因。生成5-Job和10-Job算例进行多轮实验,与结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)的GA-NSGA-Ⅱ算法相比,IMOPSO-Ⅱ算法在解的适应度值和C值上表现更优,验证了其在动态多机协作作业车间调度中的有效性。

针对物流分拣搬运系统中分拣工位任务分配与AGV路径规划的协同优化问题,以分拣任务累计完工时间和AGV累计运行时间作为优化目标建立问题模型,设计一种多目标双层仿真优化算法进行求解。该算法的外层为分拣工位任务分配层,内层为AGV路径规划层,将外层中获取的分拣任务分配方案作为内层运行前置条件进行AGV路径规划仿真,依据返回的仿真结果对外层进行优化,实现算法的迭代寻优。在算法外层,提出一种多目标鲸鱼优化算法,根据问题特征对鲸鱼优化算法进行离散化改进,引入交叉、变异操作,并构建邻域搜索算子以提高算法的局部搜索能力;在算法内层,提出一种改进A^*算法,在A^*算法的基础上引入路径负载,并采用降温机制实现路径负载迭代更新。基于算法内外层间的关联反馈实现协同优化。最后通过仿真实验验证所提算法的有效性和优越性。

新能源张力机需要满足结构紧凑和动力性能等要求,卷筒作为其主要的承载部件在工作时受力复杂且需高强度、轻量化,其安装使用方式直接影响设备工作时的结构刚性,因此对卷筒进行结构优化设计是新能源张力机研发的关键。针对新能源张力机轻量化与动力性能协同优化的技术需求,提出一种融合数字孪生与拓扑优化的关键部件设计方法。通过孪生体实时映射卷筒在极限工况下的应力/应变场与失稳临界载荷;以结构刚度最大化和质量最小化为目标,在数字空间中迭代优化腹板减重孔布局及内筒加强筋构型;结合增材制造约束生成轻量化设计方案。实验表明,优化后卷筒减重22.3 %,屈曲临界载荷提升15.64 %,且动力响应特性显著改善。该方法突破传统经验设计局限,可以为高端装备的数字化协同优化提供理论支撑与工程参考。

运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运输机器人,并基于分层控制理论,构建一种拥有腿部扭矩控制器、轮胎转速控制器和TensorFlow腿部角度控制器的控制框架。腿部扭矩控制器基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)算法控制机器人侧倾角、俯仰角和Z方向位移,使其拥有较高的姿态保持能力;轮胎转速控制器利用差速轮运动模型控制横摆角、X和Y方向位移,使其有灵活的转弯性能并减少横向力冲击;引入TensorFlow神经网络框架,依据不同高度的障碍物来控制腿部各个关节角度。对模型进行联合仿真,以验证斜坡工况和台阶工况的效果。结果表明,控制算法能使机器人在斜坡工况中有优秀的姿态保持能力,位置跟踪偏差率均小于5 %,姿态角的偏差率均小于3 %,相比未引入神经网络的情况,引入神经网络后,机器人可翻越障碍物的高度大幅提升,同时在越障过程中的稳定性更高。

针对具有不确定参数机械臂的控制问题,提出了一种数据驱动固定时间复合自适应控制方法,能够在松弛激励条件下实现参数估计误差的有限时间收敛,以及闭环系统的固定时间稳定性。基于回归滤波方法,构造出了系统未知参数的等效表达。为了放宽参数收敛需要的持续性激励条件,提出了一种新颖的有限时间复合参数估计律设计方法。将所提参数估计律与固定时间控制律相结合,并通过Lyapunov稳定性理论,验证了所提方法的有效性。通过数值仿真,验证了所提方法能够在松弛激励条件下实现对未知参数的估计,且具备良好的收敛精度、收敛速度与鲁棒性。

为了降低控制系统的设计难度以及实现对物体的柔性抓握,提出一种腱绳牵引控制的新型欠驱动柔性永磁仿生五指机械手。首先,对新型机械手永磁关节的结构与工作原理进行介绍;其次,将永磁关节进行串联设计,构造出仿生手指,并对永磁关节的磁路进行仿真计算,求解其磁力线分布和磁复位力矩值;然后,以永磁仿生食指为例,对其抓握运动空间进行分析;最后,对欠驱动柔性永磁仿生五指机械手进行总体设计,并分析了抓握不同外形物体时的姿态。研究表明,该永磁关节为一种变刚度柔性关节,通过腱绳牵引控制仿生手指的各个永磁关节顺次发生弯曲、转动,可以模拟人类手指的抓握动作。该仿生五指机械手共15个永磁关节和1个关节模组,共有16个关节自由度,但仅需要6个驱动件进行控制,具有高欠驱动性,可实现以较少数目的驱动件控制较多数目的关节自由度,大大降低了控制难度。该研究为永磁传动技术在仿生机械手领域的应用提供了新思路,具有一定的工程应用价值。

针对智能车辆在横向轨迹跟踪过程中难以兼顾轨迹跟踪精度和行驶稳定性的问题,提出了一种基于强化学习与模型预测控制(Reinforcement Learning with Model Predictive Control,RL-MPC)的智能车辆轨迹跟踪横向控制策略。首先,构建车辆系统动力学模型;然后,依托模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的滚动优化框架实时量化轨迹跟踪精度,同时构建奖励函数,实现控制策略的自主优化,并通过反馈校正模块修正预测偏差;最后,通过Matlab/Simulink软件搭建仿真模型,进行仿真实验,并将RL-MPC控制器与传统MPC控制器进行对比,实验结果表明,在不同工况下,相较传统MPC控制器,RL-MPC控制器对轨迹的跟踪效果更好,并且显著降低了横向轨迹跟踪误差,提升了行驶工况下的操纵稳定性。

机匣型腔内部细长管路是整体铸造机匣复杂型腔的重要组成部分,内部连接方式复杂多样、尺寸变化各异,法向力分布是影响铸造机匣复杂型腔抛磨一致性的关键因素。针对航空发动机整体铸造机匣中空间过渡型腔的抛磨加工难题,基于受限空间激振抛磨工艺方法,采用离散元仿真与试验验证相结合的方法,系统研究了弯管型腔空间姿态对颗粒介质法向力分布及抛磨效果的影响。通过EDEM仿真分析不同方位角φ与极角θ下颗粒接触力的分布规律,确定了最佳加工姿态范围为φ≥60°、θ∈[120°,150°],该条件下有效抛磨面积占比超过60 %,显著增大了有效法向力分布范围。试验结果表明,当振动参数频率为50 Hz、振幅为2.5 mm时,在最优姿态下加工90 min可使表面粗糙度Ra由初始4.93 μm降至2.01 μm,表面粗糙度下降率达59 %。研究表明,当型腔处于优化空间姿态下时法向碰撞主导材料去除,优化了颗粒分布。

针对GH4169高温合金基体与NiCrAlY热障涂层同步磨削中存在的尺寸偏差大、磨削裂纹及涂层脱落等行业难题,开展单晶刚玉砂轮精密磨削工艺研究。通过对比白刚玉与单晶刚玉砂轮的性能差异,发现单晶刚玉砂轮可显著抑制涂层边缘崩裂。基于三因素三水平正交试验,揭示了影响尺寸精度Δ与表面粗糙度Ra的关键工艺参数显著性顺序为砂轮进给速度>砂轮转速>磨削深度与砂轮转速>砂轮进给速度>磨削深度,并优选出最佳工艺参数组合即砂轮进给速度为8 mm/min、砂轮转速为2 500 r/min和磨削深度为3 μm。优化后关键指标提升,尺寸精度差值为1.2 μm(提升42.9 %)、表面粗糙度Ra为0.2 μm(降低46.3 %);缺陷消除,微观检查无磨削裂纹/涂层脱落。批量生产验证表明,金相组织符合HB 6702标准,产品合格率提升至99.2 %以上。该研究为航空发动机高温部件再制造提供了高可靠性磨削工艺方案。

针对航空航天的复杂曲面薄壁类零件,传统加工方法难以精确控制复杂曲面的壁厚,导致加工后壁厚偏差较大,而人工测量壁厚的方式影响产品的加工效率。对航天器盖板的减轻槽等壁厚加工进行了研究,提出了一种基于在机超声测量的等壁厚补偿加工技术,旨在通过在机超声测量获取壁厚差数据从而进行壁厚补偿,实现复杂曲面零件的高精度等壁厚加工。通过理论刀路和补偿刀路的对比加工验证,壁厚差由补偿前的0.671 mm减小到补偿后的0.027 mm,壁厚均匀性显著提高;补偿加工后的壁厚值在目标值的±0.12 mm范围内波动,提高了加工精度,该方法避免了重复装夹和人工测量的繁琐,提高了加工效率。

在钢材表面缺陷检测领域,因钢材表面缺陷存在尺度多变且背景复杂的情况,在检测时常出现漏检、误检以及检测精度不佳等问题。为解决上述问题,创新性地提出了一种钢材表面缺陷检测算法DCE-YOLO。首先,提出一种双路径高效下采样,细节保留分支与特征聚焦分支共同作用,提升模型对目标位置的判断能力;其次,设计一种多尺度通道空间自注意力机制,使主干网络能够更高效地提取关键信息;最后,构建了一种基于Sobel算子的边缘信息增强模块,并将其嵌入到C2f模块中,使模型更好地捕捉边缘和纹理。在NEU-DET数据集上实验结果表明,相较于基准模型,所提的DCE-YOLO模型参数量为2.91×10⁶,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了5.1 %和3.1 %。此外,在GC10-DET数据集上的实验结果证实了该方法具备良好的鲁棒性。

针对钢材表面缺陷检测中存在的复杂背景干扰和缺陷多样性等问题,提出了一种改进YOLOv11与多模态融合机制的钢材表面缺陷检测方法。首先,在YOLOv11的基础上设计了双流架构的网络模型,分别提取RGB图像流和深度图像流的多模态特征信息,并利用空洞卷积扩大深度图像的感受野,通过深度增强模块自适应调整各通道权重来强化钢材表面几何结构的感知能力;其次,利用自注意力机制增加对钢材缺陷关键区域的关注度,确保多模态信息有效融合;然后,设计了梯度感知区域平衡损失函数,通过引入梯度一致性损失和特征对齐损失,并将多个损失项加权求和,旨在提升钢材表面缺陷检测的精度、鲁棒性和适应性;最后,设计了自适应多模态协同量化策略,确保在不损失检测精度的同时提高双流网络模型的推理速度。实验结果表明,提出的改进方法与几种主流的缺陷检测算法相比具有更优的检测性能,且能够较好地平衡检测精度与速度,mAP为92.1 %,检测速度达到了48.3 FPS,较原始YOLOv11分别提升了6.7 %和11.8 FPS,并通过可视化结果展现出其能够适应复杂环境和缺陷多样性的检测任务,为钢材制造和加工领域的自动化质量检测提供了技术支撑。

针对汽车变速箱齿轮生产过程中采用传统方法测量几何参数时自动化水平差、检测效率低的问题,开发了一种基于视觉原理的汽车变速箱齿轮几何参数测量系统,提高了检测效率与自动化程度。首先,通过图像采集平台获取待测图像,并通过图像预处理剥离齿轮图像与背景信息;然后,面对测量过程中齿轮复杂曲面的光照干扰问题,提出了一种改进的卡尺工具测量法,基于Deriche算法对齿廓进行亚像素级边缘提取,并利用卡尺工具获取边缘点信息,并将其输入到Huber算法中进行边缘拟合,计算得到齿轮几何参数;最后,搭建了汽车变速箱齿轮几何参数测量系统,使用C#编程显示测量结果,通过将测量结果与影像测量仪测量结果进行实验对比可知,汽车变速箱齿轮几何参数测量系统测量精度可达0.02 mm,满足现场精度要求,平均检测时间为2.86 s,相比人工方法,检测效率和自动化程度均得到提高,符合实际生产现场5秒/件的节拍需求,适用于生产现场的快速检测。

针对现有智能行车系统在工业场景中面临的部署复杂度高、可移植性差的技术瓶颈,提出了一种基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和ORB-SLAM3算法的智能行车系统。通过功能分析,构建了智能行车系统总体架构,首先,使用深度相机实时采集料堆的环境信息;然后,对ORB-SLAM3算法进行改进,增加了稠密建图线程与安全取料线程,实现行车实时定位、料库区三维重建及目标取料点规划;最后,基于ROS的标准化运动控制接口,确保行车稳定可靠运行。模拟实验表明,智能行车系统定位与三维重建精度高,可实时生成安全高效的取料策略;ROS分布式架构与深度相机的快速部署,降低了部署复杂度,提升了智能行车系统的可移植性。研究结果有望为解决行业现存的部署复杂度高和可移植性差的问题提供切实可行的技术路径。

为了提升复杂工况下电机轴承故障检测的准确性和鲁棒性,提出了一种采用改进ConvNeXt-T的电机轴承故障检测方法。首先,利用剪切波多尺度时频协同策略对振动信号进行多尺度、多方向的时频域转换,并通过提取局部瞬态特征构建出适合深度卷积网络学习的二维图像。然后,通过引入非线性流形融合机制对多层特征进行自适应融合,强化浅层与深层特征之间的融合关系,从而提高特征表达能力。最后,提出了边界约束分类优化策略与加速优化策略,增强类别间的判别力,并通过混合精度训练与结构化模型剪枝提升模型的推理速度。实验结果表明,所提改进方法具有更强的故障特征提取能力和更高的分类准确性,检测精度、召回率、mAP和推理速度分别达到了95.8 %、94.2 %、94.9 %和36.7 fps,较原始ConvNeXt-T模型分别提升了3.2 %、3.1 %、3.1 %和11.1 fps,为复杂工况条件下电机轴承故障的自动化和智能化诊断提供了强有力的技术支持。

针对高压换流阀运行状态监测的迫切需求以及声纹故障诊断中标记样本稀缺、模型可解释性不足的问题,提出了一种融合时频自监督表征学习与因果知识引导注意力机制的高压换流阀声纹故障诊断新方法。首先,采用时频预测网络框架,设计时频双流编码器结构,通过自监督学习任务从未标记声纹数据中提取鲁棒的初始时频特征表征;其次,构建高压换流阀故障-声纹特征关系的因果知识图谱,并将其量化为因果引导参数,用于调整时频自监督学习中跨相关矩阵的生成,诱导模型关注与特定故障相关的特征;最后,利用少量标记样本对诊断网络进行微调。实验结果表明,所提方法在少标签样本条件下,相较于基线模型,能够有效提升高压换流阀声纹故障诊断的准确性和模型决策的可解释性。