针对柔性作业车间调度问题,提出一种扰动机制下的遗传算法,该算法以最大完工时间最小为优化目标。为了克服传统遗传算法早熟的缺点,引入差异度阈值策略对传统遗传算法的结构进行动态调整,同时设计了灾变机制和大变异策略相结合的扰动机制,增强了算法的搜索性能。最后,通过基准案例进行测试并与其他算法的结果进行对比,验证了扰动机制下的遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性和优越性。

针对目前连续碳纤维增强复合材料3D打印机国内外的研究现状,总结关键技术难题与不足,针对连续碳纤维增强复合材料3D打印机设计了一种可拆卸式的碳纤维预浸丝剪丝机构。首先,使用ANSYS有限元软件对碳纤维预浸丝切割动作进行动力学有限元仿真,寻找切割碳纤维预浸丝的合理参数,并进行剪丝试验研究。其次,根据试验结果选取动力机构与刀片,设计连接机构进行剪丝机构的组装。最后,根据实际控制系统,使用STM32系列单片机对剪丝动作进行编程并调试,验证机构的可行性。

为了减少工人因长期保持蹲姿或者重复性蹲起而造成的腿部肌肉劳损,设计了一款工业用下肢支撑外骨骼。该外骨骼有3种工作模式:1)随动模式,可以灵活跟随工人活动,不对其正常行走、蹲起和楼梯攀爬等日常活动造成阻碍;2)锁定模式,可以按工人的要求,在任意高度姿势下锁定,为工人提供一个舒适的支撑座椅;3)助力模式,可以利用自身储能元件将人体所做负功收集起来,并在人体需要站立时释放,以达到辅助的作用。基于ANSYS软件对外骨骼整体进行强度分析。由10名男性参与3种任务,即分别以深蹲(膝关节弯曲60°)、半蹲(膝关节弯曲90°)、浅蹲(膝关节弯曲120°)的姿势保持静止,每种任务分别在穿戴外骨骼和不穿戴外骨骼时测量足底压力和忍耐力时间,以评估辅助效果。足底压力测量结果显示外骨骼承载了58.5%～64.2%的身体重量。穿戴外骨骼时平均忍耐力时间为(12.3±2.7) min。应用该外骨骼将有效减缓制造业工人腿部肌肉疲劳,减轻下肢关节损伤,帮助其提高工作效率。

针对目前机械臂在复杂场景应用不足以及推动和抓握自主协同控制研究不多的现状,发挥深度Q网络(Deep Q Networks)无规则、自主学习优势,提出了一种基于Deep Q Networks的机械臂推动和抓握协同控制方法。通过2个完全卷积网络将场景信息映射至推动或抓握动作,经过马尔可夫过程,采取目光长远奖励机制,选取最佳行为函数,实现对复杂场景机械臂推动和抓握动作的自主协同控制。在仿真和真实场景实验中,该方法在复杂场景中能够通过推动和抓握自主协同操控实现对物块的快速抓取,并获得更高的动作效率和抓取成功率。

在橡胶搬运机器人系统的取料阶段,需要将机器人末端执行器插入橡胶内部,在这一过程中橡胶与末端执行器之间的相互作用表现出黏弹特性,使控制系统设计复杂化。为提高机器人控制性能,提出了一种基于Hunt-Crossley(HC)黏弹性模型及主动观测器的橡胶搬运机器人控制方法。首先,采用HC非线性模型作为末端执行器插入橡胶过程的基础模型,基于该模型建立机器人力学模型,并进行线性化处理;然后,采用基于随机卡尔曼滤波的主动观测器进行状态反馈调节,并通过外加主动状态的方式来补偿建模误差以及机器人控制系统扰动;最后,搭建实验系统,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法对黏弹性模型进行参数辨识,并证明该控制方法的稳定性,通过与基于经典弹性模型的控制方案进行仿真对比分析,证明了所提控制方法的有效性。

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。

氮氧化物是汽车尾气中的重要污染物。采用氮氧化物（NOx）化学传感器进行污染物检测是监控汽车尾气污染物排放量的一种重要措施,但由于传感器是基于电化学反应的原理,温度和湿度会对化学反应有很大影响,从而导致测量结果不准确。为此,提出一种基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络的车载NOx化学传感器温湿度补偿方法。LSTM网络利用传感器测量值和真实NOx浓度值以及测试气体的温度和相对湿度进行训练,从而得到NOx浓度的测量模型。测试结果表明,该方法具有良好的温度和湿度补偿性能,可以有效提高车载NOx化学传感器的精度。

磁流变阀工作时激励方式单一容易使零场下的压降偏低,而增加线圈数量又容易导致系统能耗大,基于此,提出并设计了一种采用永磁体和线圈复合激励的混合流磁流变阀,推导了复合激励下的混合流磁流变阀压降数学模型。在永磁体激励作用下,采用有限元仿真分析了在线圈通不同大小和方向电流时混合流磁流变阀的磁感应强度分布和压降变化。仿真结果表明:与采用线圈单作用的混合流磁流变阀相比,采用永磁体和线圈复合激励的混合流磁流变阀在通相同电流时能够获得更大的压降;输入正向电流为1.2 A时的压降提升了44.4%,且在只有永磁体激励作用时可产生4.78 MPa的压降,系统更节能。

蜗轮蜗杆传动在实现大传动比减速器中应用广泛。为了缩短蜗轮蜗杆设计周期、提高效率及降低研发成本,以某阀门执行装置减速器中蜗轮蜗杆为原型,基于CATIA软件详细介绍了其建模方法。将建好的模型导入ANSYS软件,对蜗轮蜗杆的啮合情况进行有限元仿真,得到其齿面接触应力分布。根据Hertz弹性碰撞理论,在ADAMS软件中进行蜗轮蜗杆刚体动力学分析,得到蜗轮蜗杆啮合力,进一步将蜗轮蜗杆作为柔性体,在ADAMS软件中进行刚柔耦合分析,得到啮合力及齿面齿根处接触应力,将刚柔耦合分析结果与刚体分析结果进行比较发现其基本一致,同时将刚柔耦合分析得到的齿面齿根处接触应力与有限元分析结果对比发现相近,偏差仅为5.3%。加工蜗轮蜗杆组件并在蜗轮蜗杆试验机上根据径向跳动偏差及啮合面接触斑点判定进行啮合测试,结果显示啮合质量良好;应用该蜗轮蜗杆的减速器整机在试验台进行强度及疲劳测试,累计运转1 200 h后蜗轮蜗杆状况良好,无明显疲劳斑,满足合作企业加工要求。仿真分析及测试结果表明基于CATIA软件的蜗轮蜗杆建模方法准确可行,可以为产品开发提供参考。

针对传统制造工艺所面临的工艺环节之间的相互独立及工艺数据难以重用的问题,提出了基于Teamcenter软件的集成三维工艺设计方法。该工艺设计方法将零件规划技术、虚拟仿真技术及资源管理技术统一集成在Teamcenter平台中,能够使零件在统一化的平台中完成工艺设计,并将相关的工艺数据存储在该平台中,便于数据之间的调用,填补了数控仿真加工之后对数据管理的不足。以轮毂型腔模型为例,通过该工艺设计方法完成了零件的工艺设计和相关数据的管理,并对其实用性和有效性进行了分析。结果表明:该工艺设计方法可以在一个平台下完成零件的工艺设计和数据的统一管理;相比传统工艺设计,该方法打破了各个环节之间的壁垒,简化了工艺设计方法,缩短了制造周期。说明该方法可以作为零件在工艺设计过程中的参考。

采用波长为1 064 nm,脉宽为300 fs的飞秒激光对1 mm厚度的Inconel 718高温合金进行逐层环切打孔,比较了与传统环切打孔的区别,发现逐层环切打孔可以明显降低微孔锥度、提高微孔进出口圆度,从而改善微孔质量。通过控制变量法研究了扫描速度、单脉冲能量及重复频率对飞秒激光逐层环切打孔进出口孔径、微孔锥度等质量的影响。发现扫描速度对微孔出口孔径和出口圆度影响较大,提升重复频率对微孔孔径影响较小,略微降低了微孔锥度;随着单脉冲能量的增加,微孔进口孔径增加,出口孔径先增加再下降,微孔锥度先降低后上升。

大型精密天线座研制中需要进行大过盈量的装配及拆解,传统的温差过盈装配法对工件进行整体加热/冷却,需要大量的液态氮和大型加热炉等资源,施工难度大、成本高;同时,对于已经过盈装配成一体的零/部件,整体加热/冷却的方法则无法实现无损分解。结合热力学理论计算和ANSYS Workbench软件多物理场耦合分析模块,数值模拟温度源对配合面尺寸的影响,为天线座等精密构件过盈装配及分解应用提供参考。开发智能陶瓷温控系统施加表面热源,覆盖干冰施加表面冷源,进行天线座精密过盈装配及无损拆解应用研究,工艺技术简单、实用、安全且高效。采用该方法顺利完成某型号天线座的装配及拆解检测工作,运转平稳,探伤检测合格。

对于结构复杂的高立柱类型的零件加工,经常面临大长径比的刀具装夹过程与加工过程,其加工效率、加工精度和表面质量都难以得到保障。为此,设计了精加工工艺优化方案,包括根据零件结构特点设计合理刀具参数、间隙材料粗加工环节的分区域工艺设计以及合理规划半精加工与精加工过程,并采用数控机床实施了验证。结果表明,该优化方案不仅解决了加工效率的问题,还通过提升刀具系统刚性,减少了零件的变形和刀具的让刀,保证了零件的加工精度和表面质量。

通过设计在不同加工工艺参数条件下高速铣削高硬度(48HRC～68HRC)淬硬钢试验,研究了切削温度信号的特征,分析了切削温度与淬硬钢材料硬度、切削工艺参数的关系。结果表明:随着淬硬钢材料硬度的增大,切削温度呈现递增趋势,4种淬硬钢的切削温度随材料硬度变化顺序为:PM60>SKD11>S136>P20,其中,PM60材料的切削温度远高于其余3种淬硬钢材料;随着切削工艺参数(切削速度、每齿进给量、轴向铣削深度和径向铣削深度)的增大,4种涂层铣刀的切削温度基本呈现出逐渐增高的趋势,其中TiSiN和TiAlN涂层铣刀的切削温度增高幅度大于AlCrN和CrSiN涂层铣刀。建立了4种涂层铣刀高速铣削淬硬钢S136的切削温度多元回归预测模型,可应用于淬硬钢S136的切削温度预测。

在激光选区熔化成形设备铺粉过程中,存在刮刀条纹、刮刀撞击、铺粉不完全、超高角和碎屑5种铺粉缺陷。为了实现激光选区熔化成形铺粉质量的在线和离线检测,基于Matlab GUI软件设计了一个激光选区熔化成形铺粉质量检测系统。利用Matlab图像捕获工具箱实现图像的实时采集,或将已采集的铺粉图像进行单张或批量质量检测,提取铺粉缺陷特征并显示结果、缺陷位置和运行时间;铺粉质量检测结果可保存为.txt文件,方便操作人员对激光选区熔化零件成形质量分析。系统对人工智能在灰度粉末铺层表面的均匀性进行了有益的探索,利用计算机图像识别技术代替人眼,判断激光选区熔化成形铺粉表面缺陷,为激光选区熔化成形铺粉质量分析提供了一个强有力的工具。

超精密齿轮精度要求高,使用接触式测量容易造成齿面损伤,影响精度,且只有少部分的接触式测量设备能达到微米级别,测量效率低,所以因为效率、精度的原因无法满足超精密齿轮的测量需求;故从诸多测量方法中选取了线结构光测量系统,对基于线结构光的超精密齿轮齿距偏差测量进行了分析研究。根据ISO 1328—1:2013《圆柱齿轮精度标准》中齿距偏差项目的定义,通过线结构光测量系统对模数为3.0 mm,齿数为30的2级精度渐开线圆柱直齿轮样板进行了齿距偏差测量,得到了左、右齿面的单个齿距偏差分别为1.71μm和1.73μm,以及左、右齿面的齿距累积总偏差分别为5.43μm和5.70μm,并分别与ISO 1328—1:2013和GB/T 10095.1—2008中单个齿距偏差和齿距累积总偏差的许用值进行对比,证明了该线结构光测量系统能够实现超精密齿轮的非接触式测量。

合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。

产品的用户需求具有多层次性,为满足设计人员针对不同层次用户需求获取不同设计方法知识,以提高设计效率,提出一种多层次用户需求与设计方法知识的匹配方法。首先,针对产品的性能、交互和外观3个层次用户需求运用不同的方法进行挖掘与分析,构建多层次的Kano模型将每个层次用户需求进行结构化分类,并且确定各个需求单元在所属结构中的权重;然后,分析用户需求-设计人员-设计方法之间的映射关系,构建基于需求结构属性和层次属性的设计方法分类模型,实现向设计人员匹配恰当的用户需求和设计方法知识;最后,以篮球背包设计为例验证该匹配方法的可行性。

针对工业机器人上/下料在数控机床加工中存在的改造成本高、结构复杂、生产效率提升不明显和适应性单一等问题,设计了面向轴承外圈多工序交叉组合加工的机器人自动上/下料系统。根据系统及轴承外圈加工工艺分析,确定了系统的组成、布局及工作流程;采用欧姆龙可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)实现多台设备之间的通信;通过对夹具、原料输送机、过渡滑道和成品滑道等关键机械部件的设计,实现了对多组不同尺寸工件的输送、抓取、翻面、上料和下料等作业。通过对比企业改造前、后实际生产应用,废品率由4‰降为1‰,员工数量由30人降为3人。该系统结构简单、成本低、生产效率高、适应性强,可为机器人上/下料系统在其他产品生产中的应用提供参考。

在轴承剩余使用寿命预测的研究过程中,全寿命周期数据的波动性是影响轴承剩余使用寿命预测精度的因素之一。为了降低这种因素的影响,结合迭代生成方式生成的数据具有比原始数据波动性更小的优点,提出一种基于迭代生成特征替换的轴承寿命预测方法。首先采用深度学习模型提取信号特征,其次以迭代生成的方式生成新的信号特征,然后使用该信号特征代替原本提取的信号特征参与轴承寿命预测模型的训练与预测。在一个公开轴承数据集上验证了该方法的有效性,将迭代生成的信号特征与原始数据直接提取的信号特征进行对比,结果表明:迭代生成信号特征在时间方向上具有更小的波动性;这种信号特征有利于降低轴承剩余使用寿命的预测误差。

为确保下运带式输送机的安全运行,实现其平稳制动,避免发生飞车、叠带等事故,提出采用电涡流阻尼托辊装置,通过控制其电流的大小来实现制动的调节。简述了电涡流阻尼装置的结构和原理,利用MAXWELL软件的静态场和瞬态场求解器,得到了稳定条件下电涡流阻尼装置的磁感应强度和电涡流密度的分布云图,分析了其分布特点及规律,并计算了电涡流阻尼托辊的阻尼力矩。结果表明,所设计的电涡流阻尼装置在制动时有较好的阻尼效果,有助于保障下运带式输送机的平稳运行。

现代机械设备日趋精密化、智能化,同时工作环境与工况也越来越复杂,一旦零/部件出现故障,不但会对设备本身造成伤害,还有可能造成人员伤亡等事故;因此,及时有效地发现并处理设备故障有着重要的意义。随着人工智能技术的发展,以机器学习为核心的机械故障诊断技术飞速发展。对常用的机器学习理论进行了梳理和总结,主要介绍了基于浅层学习下的人工神经网络、支持向量机及Boosting算法和基于深度学习下的卷积神经网络、自动编码器及深度置信网络这6大类机器学习模型,分析比较了这些模型的优缺点,并总结了各个模型在机械故障诊断领域的应用。最后对机器学习在故障诊断领域未来的发展做出了总结和展望。