通过超声滚压对压气机叶片进行强化可以延长叶片的工作寿命,但由于叶片根部结构受限,常规的超声滚压设备难以对根部受限空间进行加工。为使得超声滚压设备能够更好地适应此类空间,在改进了超声滚压刀头结构后,将刀头尺寸的影响加入到变幅杆尺寸的优化设计考虑因素中,借助Abaqus与Matlab软件的联合仿真,获得了在安装刀头时具有稳定纵振频率与放大系数的变幅杆尺寸,并完善了超声滚压设备的整体设计。通过加工平板试样件分析了该设备在不同加工参数下对表面完整性的影响,基于此筛选出最优加工参数并在弯曲疲劳振动试样件上进行疲劳性能实验,加工后的试样件疲劳寿命有所提升。在叶片类结构件根部受限空间进行了加工实验,加工后试样件的表面完整性有明显提升。对受限空间的成功强化证明了该轮式刀头超声滚压设备可以应用于如压气机叶片根部等具有狭窄受限空间的零件,并有望进一步提升一些具有复杂特征结构零/部件的表面完整性与疲劳寿命。

为分析不同工况下的双圆弧齿轮泵流量特性,使用AMESim软件对双圆弧齿轮泵进行精确建模,设定不同转速、负载压力和气体质量分数并分析其瞬时出口流量和出口流量脉动率。结果表明:转速与瞬时出口流量呈正相关,转速为3 000 r/min时的平均出口流量是转速为1 500 r/min时平均出口流量的2.17倍;负载压力与瞬时出口流量呈负相关,负载压力为6 MPa时的平均出口流量较负载压力为2 MPa时平均出口流量减小0.621 L/min;在转速为3 000 r/min、负载压力为2 MPa时,出口流量脉动率最小;出口流量脉动率与转速呈负相关,与负载压力呈正相关。油液的气体质量分数增大会加剧双圆弧齿轮泵空化现象,对流量特性造成不利影响。

为了获得柔性车间在不确定条件下的最优调度方案,提出了基于区间灰数和操作顺序自适应遗传算法的车间调度方法。考虑了加工时间模糊、机床维护等不确定条件,建立了以加工时间区间灰数最小为目标的优化模型。在求解算法上,根据染色体聚集度自适应调整遗传操作顺序,保持了算法在不同情况下的进化能力,从而提出了基于操作顺序自适应遗传算法的调度方法。以某车间的生产调度案例为例,经仿真验证,与遗传算法、精英保留遗传算法和候鸟算法等相比,操作顺序自适应遗传算法的完工时间区间灰数最小,为[74,84] min;且调度方案满足生产顺序约束和时间约束,是可行的调度方案。实验结果表明,操作顺序自适应遗传算法在车间调度中是有效可行的。

针对柔性作业车间动态节能分批调度问题,建立了以优化车间生产成本、机床能耗成本和动静态调度方案差异成本为目标的数学模型,接着针对实际生产过程中的动态扰动设计了动态调度方案,针对动态扰动导致工件工艺路线变化的问题设计了重组批技术,针对动态调度方案的求解则设计了改进灰狼算法,采用层级位置更新方法进行狼群的位置更新,提高算法的搜索效率,最后通过标准算例库验证了算法求解柔性作业车间动态节能分批调度问题的有效性与优越性。

针对焊接机器人在焊接过程中经常出现的轨迹规划问题,以六自由度机械臂PUMA 560为研究对象,采用笛卡尔空间规划轨迹,并利用混合算法,以关节惯性力矩变化量最小为优化目标,对不同末端位置的各个关节惯性力矩进行优化,从而消除了机械臂焊接过程中的运行不稳定、关节运动不平稳等问题。克服了模拟退火算法收敛速度慢及量子遗传算法局部寻优能力差等问题,成功规划出机械臂关节惯性力矩最优轨迹。MATLAB仿真结果表明,模拟退火量子遗传算法收敛时间相比传统遗传算法缩短30.56 %,并且优化了关节惯性力矩,验证了该算法的可行性,可为后续研究奠定基础。

为了探讨在空间受限情况下,机械臂避障路径与能耗之间的最优关系,以五连杆机械臂为研究对象,采用D-H矩阵构建数学模型,以Euler-Lagrange方程建立动力学方程;根据系统特性,建立了机械臂最优能耗系统方程及其必要条件限制方程,运用直接配置非线性规划(DCNLP)法将两端点边界值问题(TPBVP)转换为一般非线性规划问题,采用符号语言进行编程,运算求解出系统的最优值。应用MATLAB软件进行仿真,结果表明,在受限空间内,开启避障功能时,随障碍物体积(半径)逐步增大,机械臂执行任务总时间及能耗指标值逐步增大,并在障碍物体积(半径)增大至某一值时,最优时间及能耗指标值陡增,而当障碍物体积(半径)增大至某一极值时,机械臂将无法避障。

智能制造要求具备工业化的软件基础,工业软件的深入应用是加速制造业数字化转型的关键,制造执行系统(MES)在车间生产中发挥着越来越重要的作用。在未来发展中,智能制造对MES提出了模块化、组件化及平台化的需求。基于微服务的思想,首先对MES的业务功能进行微服务的划分,设计基于微服务架构的制造执行系统框架;然后提出注册中心与微服务库的绑定机制,该机制可有效应对企业业务流程的多变与动态变更;在此基础上,进一步研究如何从微服务库中选出MES所需的最优微服务与业务流程微服务,对之后基于微服务的MES开发起到参考作用。

针对四轮独立电驱动车辆动力学特性及驱动控制策略复杂等问题,提出了基于力矩分配系数法的驱动协同控制策略,并设计了驱动力矩滑模协调控制器,配合车辆失稳判断模块计算出车辆维持稳定所需的附加横摆力矩,同时利用载荷分配方法设计了驱动力矩最优分配控制器,基于载荷分配方法将驱动力矩分配至4个车轮,以维持车辆稳定行驶。为验证驱动协同控制策略的有效性,基于CarSim软件建立四轮独立电驱动车辆模型,并将提出的驱动协同控制策略和普通滑模控制策略进行仿真对比。结果表明:驱动协同控制策略使横摆角速度偏差降低了25 %,质心侧偏角偏差降低了23 %,能够满足车辆稳定性控制要求,同时降低了整车驱动力矩分配控制难度。

为研究扭力梁悬架车辆在整车下线状态下由于扭力梁变形对前束外倾角产生的影响,以某电动出租车扭力梁前束外倾角为研究对象,利用数值仿真技术和台架验证相结合的方式,在扭力梁零/部件开发阶段就完成前束外倾角的机加工补偿和台架验证。相比传统利用小批量整车前束外倾角的统计分析结果对扭力梁前束外倾角进行机加工补偿的方法,该方法大幅缩短了开发周期,为主机厂对扭力梁悬架前束外倾角的机加工补偿提供了新的设计和验证方法。主要结果如下:1)利用扭力梁变形数值仿真方法,计算求得弹簧对扭力梁施加下线载荷后的扭力梁前束角变化为2.7′、外倾角变化为-31.5′;2)扭力梁结构对前束角变化影响较小,对外倾角变化影响较大;3)基于扭力梁前束外倾角数值仿真变形结果,给与扭力梁前束外倾角等值、反向的机加工角度补偿,利用扭力梁悬架系统台架进行实物验证;4)对比扭力梁前束外倾角变化的数值仿真数据和台架验证数据,误差均在10 %以内,扭力梁变形数值仿真结果与台架验证结果的一致性较好。最后,通过整车批量验证,较好地满足了主机厂的生产要求。

主动式储能元件是一种针对现有液压蓄能器不足而提出的新型气-电混合型储能元件,但其存在着液压能、压缩气体能和电能间的能量耦合问题,导致其工作时抗干扰能力较差,降低了工作液压系统的节能效率。为了解决其存在抗干扰能力差的问题,针对液压挖掘机动臂液压回路的工作特点,提出了利用主动式储能元件实现动臂势能再生的系统架构,并设计了一种自抗扰控制策略及其参数优化方法,通过设计扩张状态观测器来解决干扰和参数不确定性等问题。为验证控制策略的可行性,首先介绍了主动式储能元件的结构;其次,设计了以主动式储能元件为控制对象的自抗扰控制器。建立了基于主动式储能元件的动臂势能再生系统仿真模型,并进行了试验验证。研究结果表明,蓄能器模式、普通控制模式及自抗扰控制模式的回收效率分别为42.81 %、56.76 %和58.60 %;再利用效率分别为96.01 %、97.06 %和95.81 %;再生效率分别为41.1 %、55.1 %和56.1 %。仿真试验验证结果也表明,以主动式储能元件为对象提出的自抗扰控制策略有效地改善了控制性能,增强了系统压力稳定性。

基于蜗杆砂轮磨削斜齿轮齿面原理性自然扭曲问题,计算推导磨齿加工接触迹方程,选取齿形齿向评价范围,建立齿面扭曲模型,求得蜗杆砂轮磨削斜齿轮自然扭曲下的齿形齿向角度偏差值,优化与自然扭曲相关的齿轮微观修形参数,包括减小齿向鼓形量、调整配对齿轮鼓形量、调整配对齿轮扭曲量,经试验验证可有效降低或补偿蜗杆砂轮磨削斜齿轮自然扭曲,即可有效改善齿轮承载性能,减小齿轮啮合冲击,提升传动精度和振动噪声水平。

针对数控加工过程的低碳柔性工艺规划问题,建立了以加工过程中机床、刀具和装夹的转换次数和碳排放为目标的优化模型,提出了基于改进白鲸优化算法的求解方法。该算法通过引入变异操作增强其全局搜索能力,并在种群初始化中采用以加工资源为导向的启发式规则选择策略与随机生成相结合的方式,以提高初始种群的质量,加快算法的收敛速度。最后,以一个零件的加工信息为测试实例,验证所提模型的可行性,并与其他3种算法进行对比。试验结果表明,所提出的算法能够获得更优解,且具有更快的收敛速度。

中涵道比涡扇发动机高压涡轮单元体安装时,由于存在套齿配合间隙、轴承径向游隙和弹性支座变形的同轴度影响因素,使得高压涡轮转子封严篦齿发生偏心向下,造成与静子空气挡油圈的碰磨故障。利用有限元静力学方法,分析得到弹性支座具体形位变化,利用最小二乘法原理,计算得到转子封严篦齿的偏心量。提出一种新型高压涡轮转静子偏心装配工艺,设计高压涡轮模拟工艺轴,基于工艺轴安装时套齿配合间隙与轴承径向游隙的装配偏差,结合发动机真轴装配偏差影响因素,综合得到静子空气挡油圈的最终偏心调整量,可实现高压涡轮转静子的封严间隙优化同心,避免发动机转静子发生碰磨,解决了发动机振动过大、轴承腔漏油等问题。该工艺方法经过装配试验验证有效,研究结果可为其他型号发动机转静子同轴度装配工艺设计提供参考。

针对传统人工测量方式测量E型卡簧尺寸存在精度低、效率低等问题,提出一种基于机器视觉的E型卡簧尺寸检测方法。首先对灰度图像进行双边滤波,去除噪声;再利用形状匹配并结合先验知识快速准确定位测量区域,同时采用图像金字塔分层搜索策略提高匹配定位效率;然后在测量区域通过亚像素边缘检测方法进行亚像素级的边缘提取,获取出内、外径边缘和开口边缘;最后用迭代重加权最小二乘法拟合圆,用旋转法计算凸多边形之间的最小距离,实现尺寸的测量。试验结果表明,该检测方法测量精度高、测量效率高且稳定性好,满足工业自动化需求。

为解决摄像头模组所用HTCC板脱离固定槽位所导致的HTCC板破裂以及后续零件安装不良等问题,提出一种基于改进LSD的HTCC板错位检测算法。首先应用伽马变换消除产品图像上的阴影;然后对图像进行双边滤波,与原始LSD算法的滤波相比,双边滤波可以保留更完整的边缘信息;提出改进映射关系且应用双线性插值的尺度缩放算法,消除图像的量化伪影,减少图像的失真;提出断线再连接算法,解决原始LSD算法存在的线段过分割问题;最后基于改进的LSD算法设计HTCC板错位检测算法,求得产品中错位的HTCC板的数量和位置。在工厂现场验证得出该方法的检测平均耗时在800 ms以内,检测准确率在97 %以上,与原始LSD算法相比,检测耗时至少减少了38 %,准确率至少提高了21 %,该方法可以满足生产的实时性和准确性要求。

在狭小空间智能装配时,需要测量基准面姿态;但现有姿态测量设备尺寸较大或需要附加扫描运动机构,存在装置难以部署等问题,故提出一种适用于狭小空间的基于双线激光的单目主动视觉姿态测量方法。首先提取出线激光中心点进行光平面标定;接着根据中心投影关系,计算出光平面与像平面的转换矩阵;然后提取目标平面线激光中心点像素坐标并转换为相机坐标;最后应用RANSAC算法过滤异常点后使用最小二乘法拟合出物体平面方程,实现目标平面姿态测量。实验结果表明,滚转角测量误差平均值为0.029°,标准差为0.016°;俯仰角测量误差平均值为0.035°,标准差为0.025°。完成了在直径为170 mm、高为520 mm圆柱形腔体内的平面姿态测量,验证了方法的有效性。

为提高信号灯路口场景下车辆编队的安全性和通行效率,提出V2X环境下网联车辆编队的信号灯路口通行控制策略。在信号灯路口上游设置一段控制区,以车辆编队领航车在信号灯路口排队疏散后到达信号灯路口为目标,对进入控制区的车辆编队速度进行优化。考虑速度变化对车辆编队纵向安全距离的影响,引入分布式模型预测控制理论,建立固定跟车时距控制策略下编队车辆的速度跟随控制模型,并采用加权二次型性能泛函将速度跟随控制问题转化为易于在线求解的凸二次规划问题。通过PreScan/Simulink软件仿真将信号灯路口通行控制策略与固定跟车时距控制策略进行对比,以验证速度跟随控制模型的有效性,结果表明:信号灯路口通行控制策略能够避免车辆间碰撞冲突,并可以减少编队车辆在信号灯路口的通行耗时,在保证安全性的同时提高了通行效率。

针对机械加工现场环境复杂多变,使用单一信号进行刀具磨损识别难以获取全面的刀具磨损特征信息的问题,提出一种同时利用声音信号和工件表面图像信息结合深度学习网络识别刀具磨损状态的方法。首先采集铣削加工过程中声音信号和工件表面图像数据,然后使用双路并行卷积神经网络对声音信号和工件表面图像进行特征提取及融合,最后进行刀具磨损识别。结果表明,和单一信号识别结果相比,采用信息融合方法能获取更全面的刀具磨损特征信息,有利于增强刀具磨损识别效果,且刀具磨损识别准确率和F1-score均在95 %以上,能有效识别刀具磨损状况。

针对传统电子纱装箱封箱生产线存在的集成度低、装箱封箱效率低和人力成本高等问题,设计了一种电子纱装箱封箱自动化生产线。基于电子纱装箱封箱需求,设计了电子纱装箱封箱自动化生产线布局、组成与工作流程,研制了纱管车翻转机、工业机器人专用夹具等关键零/部件,并基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)实现了输送、装箱、称重、贴标和封箱等多工序间的通信。实际应用表明,所设计的电子纱装箱封箱自动化生产线性能稳定可靠,有效提高了生产效率与自动化水平,节约了占地空间,降低了人力成本。

为了提高纯电动汽车电驱总成的故障诊断准确率,提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimizing,PSO)算法的改进BP(Improved Back Propagation,IBP)神经网络(PSO-IBP)故障诊断方法。应用线性整流单元(Rectified Linear Unit,ReLU)作为BP神经网络的激活函数,通过粒子群优化算法对BP神经网络权值和阈值进行动态寻优,构建PSO-IBP模型。通过采集纯电动汽车电驱总成故障数据,分别对PSO-IBP神经网络模型、BP神经网络模型和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)模型进行训练与仿真,结果表明,相比于BP神经网络方法及概率神经网络方法,基于PSO-IBP神经网络模型的纯电动汽车电驱总成故障诊断方法具有更高的准确率。

微细金属管具有微环境下的微通道封闭、定向导向、稳流导流等功能,被广泛应用于医疗、电工电子、传热、光学等领域。受加工工具小型化、尺寸效应对材料性能和摩擦行为的改变等限制,微细金属管的制备极具挑战性。总结了微细金属管常用制备技术的制备原理、特点、制造能力以及优缺点,包括热挤压成形、冷拔成形、无模拉拔成形以及电铸成形,并对微细金属管制造技术的未来发展趋势与研究重点进行了展望。

柔性辊压成形是一种新型塑性加工技术,与传统带材成形技术相比,该工艺通过多道次成形辊小角度变化完成成形要求,结合了自动化及高水平智能控制系统,工艺先进性高,该工艺的升级可以更好地利用框架式结构来实现轻量化。针对成形构件的不同特征,包括等截面、变截面、轴线侧弯和变深度构件,调研了辊压成形工艺的研究现状,包括机理机制、成形受力及有限元仿真。描述了该工艺成形过程中出现的缺陷类型及产生机理,给出了控制各类缺陷所使用的改进措施。最后总结了该工艺目前已应用的领域和未来重点开发应用的领域,指出该工艺在采用高自动化水平制造高精度、高质量构件方面具有良好的发展前景。