传统的线性二次型最优控制(LQR)策略可提升车辆乘坐舒适性及操作稳定性,因此广泛应用在车辆半主动悬架中。对车辆半主动悬架用磁流变阻尼器(MRD)进行阻尼特性试验,并采用Bouc-Wen模型建立MRD的力学模型。为确定Bouc-Wen模型中的未知参数,利用遗传算法(GA)对其进行参数辨识。结合所辨识的Bouc-Wen模型,建立1/4车辆磁流变半主动悬架模型。针对LQR控制器存在的加权矩阵Q和R的取值易受主观因素影响的问题,设计了一种基于遗传算法的线性二次型最优控制(GA-LQR)控制器。以随机路面激励作为输入,分别对被动悬架、基于LQR的磁流变半主动悬架和基于GA-LQR的磁流变半主动悬架进行仿真分析,结果表明,基于GA-LQR的磁流变半主动悬架具有更好的乘坐舒适性及操作稳定性。

为了实现快速优选绿色切削工艺,提出一切削工艺绿色度评价决策模型。首先,构建了切削工艺绿色度评价指标体系及评价决策模型,并基于OWA算子对评价指标进行权重计算;其次,为解决传统TOPSIS法在求解模型问题中存在的鲁棒性差的问题,基于MULTIMOORA法对所建立的切削工艺绿色度评价决策模型进行求解;最后,以某航空企业的叶片加工工艺优选为例进行实例验证。实例应用表明,所建立的评价决策模型实用性较强,采用的模型求解方法鲁棒性好,为制造企业工艺人员优选绿色工艺提供了一种新的思路。

加快工业互联网平台创新发展是新一代信息技术与制造业融合发展的必然要求,是促进制造强国和网络强国建设的重要抓手。在综合分析我国工业互联网平台发展水平监测面临的相关问题基础上,基于定基指数法设计了工业互联网平台发展指数。以国内典型工业互联网平台为数据样本,对2018—2020年这3年工业互联网平台发展指数进行综合测算分析。结果表明,我国工业互联网平台在总体水平、工业设备上云和工业APP等方面呈现出高速增长的良好态势,在工业知识沉淀复用以及中小型企业应用推广等方面依然具有较大的提升空间,可为政府、企业和科研机构开展工业互联网平台建设与应用提供科学建议和实践参考,对于促进工业互联网平台健康、持续发展具有重要意义。

针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem, FJSP),以最小化最大完工时间为优化目标,在研究现有Jaya优化算法的基础上,结合邻域搜索算法,提出一种改进混合Jaya优化算法。首先,针对MSOS编码方式设计种群初始化方法;其次,提出一种基于Jaya优化算法思想的离散化更新算子,使算法适用于FJSP;然后,设计了2种新型邻域结构,有效增强了算法的局部寻优能力;最后,通过3组著名的FJSP基准算例进行测试,并与相同目标的其他算法进行对比分析。结果表明,改进混合Jaya优化算法能有效求解FJSP,且比相同目标的其他算法有更强的求解能力。

针对因缺乏现场实时状态数据支持造成的物料配送与计划执行脱节的问题,建立面向制造物联的物料配送路径优化框架,以装配车间为对象建立基于无线射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术的现场状态识别环境,建立包含软时间窗和实时配送紧急程度要求的优化模型,设计改进蚁群算法进行求解,采用实时制造过程数据指导路径选择,并利用已迭代获得的最优路径动态更新信息素浓度范围,以提高算法运行效率,避免陷入局部最优,利用某装备制造企业装配车间数据对算法性能进行仿真验证。

研究一种模型分解方法,以解决熔融沉积成型(Fused Deposition Modeling, FDM)过程中由于需要生成额外的支撑结构,从而导致打印物体表面质量不佳、材料浪费和打印时间长等问题。利用三自由度单喷头FDM打印机对选定的3种模型(人头、六面锥体和树袋熊)进行分体打印,验证了该模型分解方法的可行性。通过与传统整体打印工艺进行对比,基于该模型分解方法的分体打印工艺实现了近无支撑彩色打印,并且打印材料大幅减少,表面质量较传统整体打印工艺有很大改善。分体打印工艺对FDM技术真正实现高质量无支撑打印多悬垂结构物体具有极强的指导意义和参考价值。

针对立体仓库中多机器人协同路径规划问题,建立了一个具有最优作业时间和能耗的多目标路径规划模型。采用分治-协作策略将多机器人路径规划问题分解为多个单机器人路径规划子问题。在路径规划中,采用改进的蚁群算法对每个机器人的初始路径进行规划。基于时空协同约束,采用协同迭代优化策略,提出了多蚁群协同进化算法。针对路径冲突问题,设计了一种动态优先级冲突消解策略,有效地解决了多机器人冲突问题,找到了最优路径组合。仿真结果表明,该方法能有效提高多机器人的协同搬运效率,降低能耗并缩短搬运时间。

针对板材切割过程中冗余度机械臂的工作空间难以满足其作业需求的问题,提出一种可扩大机械臂工作空间的板材切割方案。将机械臂基座放置在导轨上,以扩大机械臂的工作空间,通过设计机械臂的末端笛卡尔速度,实现机械臂与移动基座的协调运动。利用伪逆法获得关节速度的解析解,以控制机械臂来完成板材切割任务。计算机仿真结果验证了板材切割方案的有效性和可行性。

针对传统A*算法规划的路径存在路径长度较长、拐点数量较多和转折角度较大等问题,提出了一种用于无人车路径规划的改进A*算法。首先在传统A*算法的基础上考虑转弯成本并融入预判断规划策略,规划出一条初步路径;然后采用冗余拐点剔除策略优化初步路径,获得一种更优的无人车行驶路径。对传统A*算法、考虑转弯成本并融入预判断规划策略的A*算法和改进A*算法进行仿真对比。结果表明:改进A*算法规划出的路径长度更短,拐点数量更少,转折角度更小,路径更加平滑。

为了消除信息孤岛,解决各应用系统之间的信息共享、流程驱动等问题,对信息系统集成的层次、方法及技术进行探讨,并介绍相关的系统集成标准。基于企业服务总线(ESB)集成中间件,采用WebService规范接口,实现转向架构架智能焊接群控系统与产品生命周期管理(PLM)、制造执行系统(MES)以及质量管理系统(QMS)集成。实现焊接生产过程计划与执行的闭环管理,解决工艺路线及相关工艺数据、质量策划数据以及质量记录数据的共享和系统互联问题。

偏心轮式抽油机换向机构中的套筒-长杆滑槽存在高副,其承载能力关系整机安全性及使用寿命,鉴于此,对其进行有限元接触分析。利用有限元分析套筒-长杆滑槽高副,采用折线法进行套筒母线修形,降低套筒两端的应力集中。有限元接触分析后表明,在套筒端部存在应力集中,采用折线法进行套筒母线修形后降低了套筒两端的应力集中,在实际加工生产该套筒时,设计其最佳接触线长度为0.495 m。同时,研究为后续结构优化提供了数据参考。

船用曲轴的红套工艺过程多采用感应加热方式对曲拐进行加热。针对加热过程电磁-热-结构多场耦合问题的复杂性,以某型号船用曲轴为参考对象,对加热过程进行数值模拟分析。在研究曲轴材料随温度变化的非线性物理特性基础上,在电磁场-温度场-应力场的顺序耦合过程中,加入温度场对电磁场的双向耦合分析,分析温度场对电磁场的反馈作用;归纳感应加热过程的电磁场、温度场及应力场的分布规律;对比研究曲拐加热时矩形加热器的相对位置、加热时间对曲拐的温度场分布的影响,确定曲拐加热后满足红套孔椭圆度要求的电流密度、电流频率、矩形加热器相对位置及加热时间等设计参数,为科学制定红套工艺提供有效参考。

基于ABAQUS软件建立了42CrMo锻钢活塞外圆精车加工的二维切削仿真模型,采用单因素法研究了切削参数对残余应力的影响规律。结果表明:42CrMo钢精车加工过程中,热应力引起的残余拉应力起主导作用,已加工表面产生残余拉应力并沿深度方向迅速转变为压应力。残余应力层深度随进给量和背吃刀量的增大而增大,切削速度对残余应力层深度影响不显著。表面残余拉应力随切削速度和进给量的增大而增大,背吃刀量对表面残余应力影响不显著。最大残余拉应力出现在工件已加工表面以下,表面残余应力、最大残余拉应力和最大残余压应力随切削参数的变化趋势与切削温度随切削参数的变化趋势基本一致。

某工厂生产的汽车空调系统上盖体零件属于薄壁套筒件,形状不规则,在铣削加工过程中采用通用夹具进行定位加工时,费时费力,零件的质量难以保证。为了解决上盖体零件难以定位装夹的难题,为上盖体零件设计了一种专用铣床夹具。该夹具具有装夹效率高、工作可靠、体积小以及成本低等优点。实际应用显示:使用该夹具后,零件的合格率提高了35%,加工效率提升了37.5%,满足了该零件大批量生产的需要,对同类工件专用夹具的设计具有一定的参考价值。

针对某公司42CrMo喷油器体端面易开裂情况,完成了断口形貌、化学成分和硬度以及金相观察等分析测试,并应用有限元方法对喷油器体密封端面开裂处进行应力分析,发现其两进油孔处应力超出标准;在此基础上对喷油器体热处理和加工工艺优化并应用于实际生产,改进工艺后的喷油器总成性能检测合格。

针对激光微孔加工过程中出现的熔融物质再沉积、微孔锥度大以及存在热影响区等问题,采用波长为355 nm的UV纳秒激光对紫铜表面进行附加电场微孔加工研究。经过试验分析,样品表面的沉积物主要是回落的飞溅颗粒,故而设计附加电极装置,通过附加电场辅助纳秒激光微孔加工来减少表面沉积物,以提高材料表面的微孔质量。试验结果表明,附加电场下微孔入口直径和出口直径均增大,锥度减小,并且随着附加电场强度的增加,微孔锥度减小,样品表面的沉积物减少。当电场强度为150 kV/m时,样品表面的沉积物明显减少,沉积区域直径减小率可达38.2%。

小孔法是工程中残余应力测量最常用的方法,传统机械加工小孔会引入塑性变形与附加应力,影响测量结果的准确性。采用无应力产生的电解加工方法进行小孔加工在残余应力测试方面具有显著优势。利用不受加工结构限制的3D打印技术制造中空循环电极,搭建动液电解加工小孔装置;利用Fluent软件进行流场仿真,以电解加工表面电解液流速大小和流场均匀性为评价标准,优化中空循环电极内部流道结构;根据流场与电场仿真结果表明中空循环电极环形隔板壁角β对电解加工精度有较大影响。以纯铁（DT4E）为实验材料,进行不同壁角β下电解加工小孔实验,壁角β为60°时小孔孔形最佳。

为提高角接触球轴承内圈沟道精超加工精度及效率,利用ISIGHT优化软件对角接触球轴承内圈沟道精超工艺进行了多目标优化研究。首先通过正交试验得到一组样本点;然后采用二次多项式响应面法建立以工件转速、油石压力、油石摆动频率及超精时间等主要工艺参数为输入变量,以轴承内圈沟道表面粗糙度和沟道圆度误差为输出变量的多目标优化代理模型;最后,基于多岛遗传算法对多目标优化代理模型进行优化,得到一组最优精超工艺参数组合及结果预测值。试验结果表明:经过优化得到的表面粗糙度值比优化前的表面粗糙度值降低了15.244%,沟道圆度误差值比优化前的圆度误差值降低了14.87%,并且加工效率提升了21.43%,优化效果显著。

针对逆向工程中零件二维轮廓曲线的重构问题,在考虑异常数据及各项测量误差的基础上,提出了基于局部加权回归散点平滑(Locally Weighted Scatterplot Smoothing, LOWESS)法和移动平均平滑(Moving Average Smoothing, MAS)法的联合光顺策略。利用Akima插值算法对离散修复数据进行了拟合。以某汽车轮毂轮廓曲线修复为应用实例,运用基于稀疏模型的评判准则对重构轮廓曲线的光顺性进行了定量分析,不仅保证了曲线的重构精度,而且提高了其光顺性。研究结果表明所采用的曲线在线重构方法具有实用性与有效性。

直线电机进给系统因长期在复杂工况环境下服役导致性能及状态转移随机性更强,对其运行状态进行健康诊断,对于及时发现状态退化趋势并进行预防性维护具有重要意义。针对直线电机进给系统健康诊断中缺乏故障负样本且运行数据时序性强等问题,在分析半监督异常检测生成对抗网络(GANomaly)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)网络原理的基础上,提出一种新的基于GANomaly-GRU的直线电机进给系统健康诊断方法,该方法在GANomaly网络框架基础上引入GRU设计生成器、判别器和重构编码器,以避免网络出现梯度消失和梯度爆炸等问题,第四子网络采用异常样本概率模型和解码重构(Decoding Reconstruction, DR)评分在无负样本的情况下对直线电机进给系统运行状态进行健康诊断。最后在直线电机进给系统健康诊断实验平台上测试和验证该方法的准确性和快速性,并与经典的诊断方法,如异常检测生成对抗网络(Anomaly Generative Adversarial Networks, AnoGAN)、高效异常检测生成对抗网络(Efficient GAN-Based Ano...更多

现有机械设备故障诊断方法大多针对已知故障建立,不具备识别新故障的能力,针对该问题提出一种基于贝叶斯推断贡献(Bayesian Inference Contribution, BIC)的故障诊断方法。该方法基于BIC理论对各已知故障建立状态模型,并自学习振动数据与各状态模型的允许最大距离,当振动数据与各已知故障状态模型间距离均大于允许最大距离时识别为新故障,反之为已知故障,并在此基础上设计了状态模型更新方法,使其能够利用新故障数据和误诊数据对模型进行更新。采用往复压缩机的真实故障数据进行测试,结果表明,该方法对新故障的识别准确率为100%,采用误诊数据对状态模型更新后整体诊断准确率得到明显提升。

为了提高机床伺服电机在未知负载力矩、电机故障和电磁干扰等不确定性因素的控制精度,提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制方法。首先,建立了带有不确定性和电机故障的机床伺服电机模型;然后,通过设计自适应观测器来实现对电机故障的准确检测和估计;最后,将电机故障与不确定性估计结果引入到积分终端滑模控制中,从而能够确保对机床伺服电机的精确控制。对比仿真实验结果表明:提出的诊断方法能够快速检测出电机故障,并准确估计故障和不确定性,容错控制方法也能够确保伺服电机准确跟踪指令信号,转速和加速度的最大误差分别仅为3 r/min和2 r/min2。

针对国内旋压封头形状尺寸检测技术的现状,基于摩擦轮传动原理和激光测距原理,提出了旋压封头外圆周长滚轮测量法和旋压封头内表面形状激光网格式扫描法,创新地设计了滚轮测量机构和激光扫描机构,研制了旋压封头形状尺寸测量系统。该测量系统实现了旋压封头外圆周长、圆度公差、内表面形状尺寸公差、直边高度及直边倾斜度等形状尺寸参数的测量。对Φ500 mm的旋压封头进行了测试试验,结果表明,该测量系统性能稳定可靠、效率高,具有良好的推广应用前景。

针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder, SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法。首先,使用大量无标签数据预训练深度自编码器的特征提取能力,自适应提取轴承故障特征;然后,通过小样本有标签数据微调网络学习分类性能,搭建地铁牵引电机轴承的FFT-SDAE网络模型;最后,通过试验研究FFT-SDAE网络结构对轴承故障诊断准确率的影响,选取最佳网络参数。试验结果表明,在变转速和变载荷的情况下,所提方法可以很好地提取故障的深层特征,在使用工况较复杂的数据集时,所提方法的诊断准确率优于传统的故障诊断方法。