检索结果-内蒙古大学图书馆

组合机床与自动化加工技术 2021年第5期 149-152页

作者：张雪朱祥龙董志刚康仁科屈星河大连理工大学机械工程学院辽宁大连116000 昌河飞机工业(集团)有限责任公司江西景德镇333000

针对大型薄壁锥筒类零件在数控铣床上采用通用夹具装夹定位时存在装夹定位精度低、换装过程复杂等问题,结合锥筒的结构特征及装夹定位要求,开展了用于锥筒加工的快速换装零点定位系统的设计研究。建立了锥筒零点定位系统三维模型,采用... 详细信息

针对大型薄壁锥筒类零件在数控铣床上采用通用夹具装夹定位时存在装夹定位精度低、换装过程复杂等问题,结合锥筒的结构特征及装夹定位要求,开展了用于锥筒加工的快速换装零点定位系统的设计研究。建立了锥筒零点定位系统三维模型,采用有限元法分析了结构强度和刚度的薄弱环节,着重分析了锥筒加工区在切削力和夹紧力作用下的变形规律,以锥筒加工区变形量小于0.02 mm为优化目标,定位器安装位置、拉紧力为设计变量,运用Ansys Workbench进行优化设计,设计出锥筒加工的快速换装零点定位系统。

关键词：零点定位快速装夹有限元分析优化设计

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基于船舶管子产线的数字孪生技术研究与应用

基于船舶管子产线的数字孪生技术研究与应用

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作者：宋青蔚哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

数字孪生诞生于仿真建模技术,发展于传感器技术,壮大于新一代的信息技术的突破与群体整合,已成为不少国家产型数字化升级的新抓手。船舶制造的重要一环——管子制造是典型的离散化小批量生产,以人工为主的产线信息系统无法支撑产业发展... 详细信息

数字孪生诞生于仿真建模技术,发展于传感器技术,壮大于新一代的信息技术的突破与群体整合,已成为不少国家产型数字化升级的新抓手。船舶制造的重要一环——管子制造是典型的离散化小批量生产,以人工为主的产线信息系统无法支撑产业发展需要,无法实现系统间的协同,我国部分船舶管子加工产线面临着产业升级转型的问题。为了研究船舶管子加工产线的数字化建设,本文结合虚拟调试,对数字孪生技术进行研究,研究主要包括以下部分(1)以典型船舶管子加工产线为研究对象,研究典型工位的作用、特点、设备组成,建立其虚拟模型。研究数字孪生的特性处理,为虚拟模型分离可动部件、配置接口、属性。研究典型管子加工产线的布局,与之相结合搭建仿真虚拟产线。(2)在PLC中建立控制系统,使用产线控制系统通过数据驱动虚拟产线,设计各个工位的行为驱动流程。并研究控制系统与虚拟产线的互联互通方法,使用ADS通讯联通两者,使虚拟产线成为接受控制系统控制,反馈生产信息的数字产线。(3)同时着眼于采集数据的响应,利用数据参与到控制逻辑中,建立制造执行系统(MES)。并融合采集的数据,进行设备故障预警,对决策产生了影响。(4)使用OPC UA协议,联通MES系统与在PLC中的控制系统,由此打通MES-产线控制系统-数字产线三者数据交互方式。(5)在数字产线的基础上,加入部分实际工位中的物理设备,接受同一控制系统的控制,验证数字产线与物理产线的一致性,达到半实物仿真。同时该物理设备使用Socket通讯与数字产线交互设备的实时状态信息,数字产线实时反应物理工位的动作、执行情况,实现数字孪生。最终MES系统下达任务,控制系统接收MES任务并具体控制数字产线。数字产线及物理工位被下达的任务所影响,其动作直观反应MES对产线的控制。本文通过对MES系统及数字孪生的研究,打通信息流,实现脱离产线的虚拟调试与早期验证,减少了产线升级改造的成本,提高了产线信息化水平,强化了管控能力。

关键词：管子产线数字孪生离散性生产虚拟调试制造执行系统

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分步精超角接触球轴承外圈沟道工艺试验研究

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机械设计与制造 2024年第1期395卷 165-169页

作者：高新江赵华东张瑞段玥晨郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001 河南省智能制造研究院河南郑州450001

为提高角接触球轴承外圈沟道精超的加工精度及加工效率,基于沟道表面在精超加工过程中的变化特点,对轴承外圈的精超加工部分进行深入研究,细分为粗精超、精超两步,采用正交试验法来对每一步加工参数进行优化,将优化得出的结果和常规的... 详细信息

为提高角接触球轴承外圈沟道精超的加工精度及加工效率,基于沟道表面在精超加工过程中的变化特点,对轴承外圈的精超加工部分进行深入研究,细分为粗精超、精超两步,采用正交试验法来对每一步加工参数进行优化,将优化得出的结果和常规的一步精超试验结果作对比分析,试验结果表明:相较于常规的一步精超,采用分步精超能够将轴承超精加工精度提高10.42%,并且超精加工时间减少2s,说明分步精超的加工精度及加工效率均要高于常规的一步精超。

关键词：角接触球轴承分步精超正交试验法加工精度加工效率

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基于数据驱动的机电装备典型零部件健康寿命预测技术研究

基于数据驱动的机电装备典型零部件健康寿命预测技术研究

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作者：郑凯贵州大学

学位级别：硕士

随着工业信息化技术的不断发展进步,机电装备越来越向着精密化、复杂化以及智能化方向发展,其在给人类生产生活创造便利的同时,也给设备的故障预测和健康管理带来新的挑战。一旦机械设备发生故障而失效,则会影响整个机电系统的健康运行... 详细信息

随着工业信息化技术的不断发展进步,机电装备越来越向着精密化、复杂化以及智能化方向发展,其在给人类生产生活创造便利的同时,也给设备的故障预测和健康管理带来新的挑战。一旦机械设备发生故障而失效,则会影响整个机电系统的健康运行,导致严重的生产事件发生,更甚者会造成生命和财产的严重损失。轴承是机电装备的关键零部件之一,大多数机械设备因故障而无法健康稳定运行都和轴承损坏存在直接或间接的关系。因此,本课题运用目前国内外健康寿命预测主流的研究方法:基于数据驱动的方法,以轴承为例进行机电装备典型零部件健康寿命预测技术研究,其主要的研究内容如下所述:首先,借助在轴承整个生命周期中采集到的全部振动信号,分析比较不同的时域特征和频域特征,获取其在轴承全生命周期内的变化情况,最终选取均方根、峰值因子、峭度指标和频谱分区求和四个特征作为轴承剩余寿命预测的退化指标。然后,针对Mean-DNN等方法存在的不足之处,我们提出一种将K-近邻回归预测模型和全连接深度神经网络预测模型相融合的深度联想神经网络(ASDNN)预测模型,并在“IEEE PHM 2012”数据集上与4种典型方法进行对比分析,说明其优越性和可行性。其次,我们提出一种基于多变量的ASCNN模型的滚动轴承剩余寿命预测方法,该方法将原始退化特征进行空间重构从而构建出一组新的多变量退化指标,然后将卷积神经网络和K-近邻模型进行融合,得到ASCNN预测模型。随后,我们给出基于多变量ASCNN预测模型的整体框架和预测步骤,并采用评价指标对模型性能进行评估,利用公开数据集进行试验验证,通过与采用原始退化特征指标的ASCNN模型预测结果进行对比,说明该预测方法的有效性。针对本文存在的不足之处,在文中的第五章进行总结与展望,并对之后的研究工作制定出下一步的计划,希望可以不断的学习完善。

关键词：数据驱动剩余寿命退化指标深度神经网络模型融合

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基于数字化车间的改进图像识别系统

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组合机床与自动化加工技术 2020年第2期 70-73页

作者：徐崇良胡毅中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心沈阳110168 沈阳高精数控技术有限公司沈阳110168

数字化车间的主要特点是对于普通车间的重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。针对数字化车间虚拟信息化的识别精度问题,传统的图像识别系统对于数字化车间中精密仪器的识别准确... 详细信息

数字化车间的主要特点是对于普通车间的重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。针对数字化车间虚拟信息化的识别精度问题,传统的图像识别系统对于数字化车间中精密仪器的识别准确率偏低,文章中的图像识别系统是通过针对数字化车间与卷积神经网络[1]的特点进行改进,通过将卷积神经网络与支持向量机相结合,将分类模型加入到图像识别中,最终提高识别准确率,稳定高效的帮助用户进行仿真从而推进生产。

关键词：图像识别卷积神经网络计算机应用数字化车间支持向量机

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大功率锻造设备能耗采集及分析系统

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锻压技术 2019年第10期44卷 109-115页

作者：徐协何非周玉龙童一飞南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 机械科学研究总院江苏分院有限公司江苏常州213100

为实现大功率锻造设备能耗数据的远程实时采集,给锻造生产的节能降耗提供更加充分的依据,对大功率锻造设备能耗采集及分析系统进行研究。以大功率锻造设备为监测对象,基于现场总线技术和工业以太网技术原理,构建能耗数据集中监测的4层... 详细信息

为实现大功率锻造设备能耗数据的远程实时采集,给锻造生产的节能降耗提供更加充分的依据,对大功率锻造设备能耗采集及分析系统进行研究。以大功率锻造设备为监测对象,基于现场总线技术和工业以太网技术原理,构建能耗数据集中监测的4层技术架构——数据采集层、网络通信层、数据管理层和数据分析层。在充分考虑锻造环境的基础上,设计了一套用于大功率锻造设备的能耗采集方案以及基于B/S架构的能耗采集及分析系统,实现数据的采集、监测和分析。最后,对采集的能耗数据进行理论计算和系统结果分析比对,验证能耗数据采集的准确性以及系统实施的实用性。

关键词：锻造设备能耗采集大功率锻造数据监测数据分析数据验证

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基于结构权重的三维模型动态约简方法的研究

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组合机床与自动化加工技术 2021年第2期 18-21页

作者：欧阳会东吴文江胡毅中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 沈阳高精数控智能技术股份有限公司沈阳110168

为了提高虚拟现实场景中三维模型的渲染速度,通过对三维模型的结构特征的研究,在分析了三维模型各个子结构对模型整体的真实性的影响权重大小不同,提出了基于结构权重的三维模型结构的动态约简方法。该方法可以通过计算三维模型每个子... 详细信息

为了提高虚拟现实场景中三维模型的渲染速度,通过对三维模型的结构特征的研究,在分析了三维模型各个子结构对模型整体的真实性的影响权重大小不同,提出了基于结构权重的三维模型结构的动态约简方法。该方法可以通过计算三维模型每个子结构的权重系数,针对不同硬件水平的计算机,根据视点与三维模型结构的距离,动态调节模型子结构的渲染效果,实现模型的快速渲染。通过对该方法进行的测试实验,表明该方法显著提高了三维模型的渲染效率,减少了模型三角面片的渲染数量,降低了系统的内存占有率,保证了模型的真实性。同时经过对比实验,相同距离下,该方法显著提高了虚拟现实场景渲染时的FPS(画面每秒传输帧数)。

关键词：三维模型约简模型简化权重

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液压元件数字化车间立体仓库货位优化研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第2期43卷 274-279页

作者：胡小建袁恒星合肥工业大学管理学院

文章以BY公司新建的数字化车间中自动化立体仓库(automated storage and retrieval system,AS/RS)货位分配为研究对象,通过实际调研和咨询,针对BY公司立体仓库提出了较合理货位分配策略和优化原则,据此建立了多目标优化模型(multi-objec... 详细信息

文章以BY公司新建的数字化车间中自动化立体仓库(automated storage and retrieval system,AS/RS)货位分配为研究对象,通过实际调研和咨询,针对BY公司立体仓库提出了较合理货位分配策略和优化原则,据此建立了多目标优化模型(multi-objective optimization,MOP)。基于遗传算法进行算子设计,结合Sheffield遗传算法工具箱,用Matlab进行编程实现,并用实例求解计算得出货位分配方案。研究结果表明,无论是在提高货架稳定性、使货架横向受力均匀,还是提高出库效率方面都有了较大的改善,能满足公司安全生产和高效作业的要求。

关键词：自动化立体仓库(AS/RS) 货位分配多目标优化遗传算法 Matlab编程

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基于混合遗传算法的液压元件装配流水车间调度

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2022年第9期45卷 1271-1278页

作者：胡小建李睿豪合肥工业大学管理学院安徽合肥230009

文章以BY公司为背景,研究液压元件装配流水车间调度问题(hydraulic components assembly flowshop scheduling problem,HCAFSP)。通过分析两阶段装配流水车间调度(the two-stage assembly flowshop scheduling problem,TSAFSP)、液压元件生产工艺与车间设施,提出一种新的机器配置和在制品库存计算方法。考虑到该问题的NP难性与BY公司数字化车间升级带来的产能提升,设计一种遗传算法孤岛模型(genetic algorithm island model,IsLandGA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的混合算法(IsLandGA-PSO)。该算法采用圆锥拓扑,圆锥底为IsLandGA,提供全局快速搜索能力;顶点为每个子群的最优个体组成的PSO,提供精准局部搜索能力;利用优势互补和迁移优秀个体完成协同进化。通过多组实例仿真与算法对比,表明该算法求解较大规模HCAFSP问题的有效性和先进性。

关键词：液压元件数字化车间两阶段装配流水车间调度(TSAFSP) 在制品库存遗传算法粒子群优化(PSO)

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面向数字化车间的工业大数据研究与开发

面向数字化车间的工业大数据研究与开发

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作者：郝俊虎中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

学位级别：硕士

随着数据采集技术和传输技术的发展,数字化车间的各种数控装备采集的数据量正以惊人的速度增长。近几年蓬勃发展的大数据技术遇上了萌芽中的智能制造,使得工业大数据如何为智能制造提供服务,传统大数据技术应用于工业大数据的效果如何,... 详细信息

随着数据采集技术和传输技术的发展,数字化车间的各种数控装备采集的数据量正以惊人的速度增长。近几年蓬勃发展的大数据技术遇上了萌芽中的智能制造,使得工业大数据如何为智能制造提供服务,传统大数据技术应用于工业大数据的效果如何,成为工业大数据现阶段面临的问题。本文就这两个问题展开研究。文章首先分析了工业大数据的服务模式,然后针对数字化车间生产中数控装备和部件故障的排查和维修中面临的问题,着重研究了梯度增强算法和深度学习算法在数控关键部件剩余使用寿命(RUL)预测中的应用。本文的主要内容如下:(1)工业大数据的服务模式及微服务接口开发通过分析工业大数据来源、特点、现阶段面临的问题以及工业大数据与智能制造的关系,根据数字化车间的生产特点,结合网络物理系统,设计了模块化的工业大数据的服务模型,该模型包括采集、计算、服务和应用四大模块。并结合传统互联网的微服务化的方式,设计了工业大数据的微服务接口。(2)基于梯度增强算法的RUL预测方法研究以梯度增强算法为例,设计了用于数字化车间的刀具和轴承RUL预测模型,将整个过程分为了采集和分析预测两个阶段。描述了大数据分析算法在设备采集数据预处理、特征提取、特征选取以及模型训练的理论应用和分析过程,其中使用了小波变换的降噪方法和傅里叶变换与小波包变换的时频域分析方法。最后通过实验验证了GBDT和XGBoost两种梯度增强算法在数字化车间关键部件RUL预测的可行性和正确性。(3)基于深度学习算法的RUL预测方法研究通过分析输入时序对RUL预测的影响,引入了深度学习算法RNN、LSTM以及GRU,将它们与其他监督学习算法进行了对比,阐述了RNN如何将时间序列作为输入,以及LSTM和GRU如何改善RNN的梯度消失问题。然后设计了针对刀具和轴承的RUL预测的多对一双GRU层神经网络模型,并通过实验验证了GRU在RUL预测中的效果。

关键词：数字化车间梯度增强深度学习 RUL预测工业大数据

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