鄭中鵬, 金鑫, 郭嘉靖, 高瑞麟, 井浩, 李二波. 超精密微小型車銑復合加工機床的空間誤差建模與靈敏度分析[J]. 制造技術與機床, 2022(6): 5-10.

　　微小型車銑復合加工機床可實現(xiàn)一次裝夾完成大部分零件加工工序，是微小型復雜結構件加工必不可少的數(shù)控設備，作為精密加工數(shù)控設備，其自身的空間幾何誤差直接影響零件的加工精度。以北京理工大學自主研發(fā)的超精密微小型車銑復合加工機床CXKG25-I為研究對象，首先開展超精密車銑復合機床空間幾何誤差元素分析，獲得機床的57項空間幾何誤差，并基于多體系統(tǒng)理論方法建立超精密車銑復合加工機床的空間幾何誤差模型。然后開展了空間幾何誤差因素的靈敏度分析，并揭示了影響機床加工誤差的關鍵敏感因素，其分析結果指導和優(yōu)化超精密車銑復合加工機床結構設計與制造。

　　國家自然科學基金精密機床結合部非均勻接觸對精度穩(wěn)定性影響機理研究（518050535）

　　“高檔數(shù)控機床與基礎制造裝備”科技重大專項（2012ZX04010-061）

　　范晉偉, 劉會普, 張理想, 李偉華. 基于改進粒子群算法數(shù)控磨床可靠性分配優(yōu)化研究[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 153-157.

　　為了研究數(shù)控磨床整機可靠度相同條件下成本最低的可靠性分配方案，結合目標函數(shù)和限制優(yōu)化條件，提出了一種改進粒子群算法。首先，介紹了改進粒子群算法的基本理論；然后，結合廣義可靠度-成本函數(shù)模型，建立了數(shù)控磨床的可靠性-成本函數(shù)模型；接下來，分析了數(shù)控磨床子系統(tǒng)之間的可靠度關系，構建了可靠度分配非線性規(guī)劃模型；最后，利用改進粒子群法對模型進行求解，并與遺傳算法求解結果作對比。結果表明：在保證可靠度條件下，改進粒子群算法優(yōu)化結果更為合理。研究結果已反饋給廠家并獲得認可，對提升數(shù)控磨床整機的可靠性水平有重要意義。

　　徐傳法, 王士軍, 王冉, 李建宏, 齊娜. 基于改進遺傳算法的自由曲面測量路徑優(yōu)化[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 158-163.

　　為提高三坐標測量機對自由加工曲面的測點檢測效率，針對傳統(tǒng)遺傳算法收斂速度慢且易陷入局部最優(yōu)解的問題，引入自適應調(diào)節(jié)機制，從種群個體的適應度分布情況與個體適應度值兩個方面實現(xiàn)交叉與變異概率的自適應參數(shù)調(diào)節(jié)，提高了算法效率，降低了早熟概率；采用貪婪交叉算子與貪婪倒位變異算子，加快了算法的收斂速度。實驗結果表明，改進的遺傳算法能夠更高效且優(yōu)質(zhì)地完成自由曲面測量路徑優(yōu)化。

　　蘇錚, 李麗, 許靜靜, 劉炳業(yè), 劉志峰, 楊聰彬. 基于模糊數(shù)據(jù)處理的我國機床技術差距評價體系[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 84-91.

　　長期以來，我國以數(shù)控機床為代表的裝備制造業(yè)重點產(chǎn)品技術差距缺乏量化測度研究，導致無法用客觀的表征方法來衡量和評價數(shù)控機床技術發(fā)展水平。針對以上問題，從共性技術、典型主機產(chǎn)品、數(shù)控系統(tǒng)和關鍵功能部件4個方向出發(fā)進行技術要素項細分，構建了對標世界先進領先水平的高檔數(shù)控機床技術差距評價體系；提出我國機床技術水平與國際（地區(qū)）先進水平的年代差距量化表征方法；建立了基于模糊數(shù)據(jù)處理的分項技術水平評價模型、共性技術產(chǎn)品水平評價模型和產(chǎn)品關鍵技術綜合評價模型。最后，基于該體系進行了大樣本數(shù)據(jù)調(diào)研，基于評價模型進行了機床技術年代差距量化分析，評價結果可為政府科學決策及行業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供重要支撐。

　　工業(yè)和信息化部產(chǎn)業(yè)發(fā)展促進中心中心委托研究課題（CW-HTSO-2021-083）

　　張眾, 孫興偉, 楊赫然, 董祉序, 劉寅. 鋼板銹蝕層激光清洗的熱力學分析研究[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 108-112.

　　為探索鋼材表面銹蝕層的激光清洗去除機制?；跓醾鲗Х匠探摪邃P蝕層表面溫升的數(shù)學模型，得到銹蝕層去除的激光功率密度，該激光功率密度與已知實驗結果誤差為2%左右。在此基礎上，采用有限元軟件對清洗區(qū)域進行溫度場與熱力耦合分析，得到銹蝕層與基底的溫度分布特性。分析可知采用計算得到的閾值進行清洗時，可實現(xiàn)一定厚度的銹蝕層去除，同時，基底溫度低于鋼材熔點，表面并未被破壞。此外，由熱力耦合引起的彈性變形，有助于銹蝕層與鋼材基底的分離。文章提出的表面溫升數(shù)學模型與熱力學分析結果可對鋼板表面銹蝕層激光清洗提供理論指導。

　　劉斌, 李瑋, 王鈞, 郭志偉, 魏新宇, 王泰恒. 小型五軸雕刻機的設計及靜動態(tài)特性分析[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 119-128.

　　為了保證所設計的小型五軸雕刻機的機械結構能夠滿足其機械特性，采用UG對五軸雕刻機結構進行設計建模，并將模型進行靜、動態(tài)特性分析。首先根據(jù)導軌的受力情況和約束條件，在UG中解算其不同載荷下的靜力學特性；其次對龍門結構靜力學特性進行了分析；最后對雕刻機整體進行模態(tài)分析和諧響應分析。分析結果顯示：導軌的位移變形量最大值為1.838×10–6 mm，最大應力大小為1.034 MPa，符合設計要求；雕刻機實際工作頻率在0~400 Hz，當激振力頻率接近900 Hz和1950 Hz 兩個固有頻率時才會發(fā)生共振，故不會發(fā)生共振。由分析結果、樣機實驗結果和對比結果得出結論：該五軸雕刻機床身靜剛度良好，已達到設計要求并優(yōu)于其他雕刻機，為五軸雕刻機結構的優(yōu)化設計提供了理論依據(jù)。

　　針對FDM成型過程中熔體擠出速度與噴頭掃描速度不成配比而引起的噴嘴堵料、模型拉絲現(xiàn)象，采用正交試驗方法并結合ANSYS Fluent軟件，對噴頭內(nèi)的流道結構參數(shù)及不同打印參數(shù)條件下進行仿真計算，并對正交試驗結果進行極差分析與單因素試驗結果分析。結果表明：影響熔體擠出速度最大因素是送絲速度，其次是噴嘴內(nèi)徑，最小是收斂角、出口段長度和打印溫度，并提出了送絲速度60 mm/s，噴嘴內(nèi)徑0.4 mm，打印溫度210 ℃ ，出料段長度L=1.5 mm，收斂角150°為最優(yōu)工藝方案。最后建立了熔體擠出速度與影響因素之間的指數(shù)預測模型并驗證了模型準確性。

　　徐樂, 朱玉斌, 郎超男. 基于LMD能量熵和支持向量機的齒輪箱故障診斷[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 44-49.

　　針對小樣本情況下齒輪箱復合多種故障特征難以提取和分類的問題，提出了基于局部均值分解（LMD）能量熵和支持向量機（SVM）的故障診斷方法。首先利用LMD方法對采集的齒輪箱振動信號進行分解，得到有限個PF分量；然后根據(jù)不同故障下齒輪箱振動信號在頻域區(qū)間內(nèi)分布不均的特性，分析出PF分量能量在不同頻域范圍離散情況，即求出LMD能量熵；最后利用SVM多故障分類器對提取出的特征展開訓練和測試，進行齒輪箱故障分類。實驗結果顯示，即使在小樣本情況下，且同時存在非單一、多種齒輪箱故障時，基于LMD能量熵和SVM方法也可以對齒輪箱故障進行特征提取和精準分類，實現(xiàn)齒輪箱故障診斷。

　　江蘇省現(xiàn)代教育技術研究2020年度智慧校園專項課題（2020-R-84345）

　　黃凱俊, 柳玉文, 文珊珊, , 朱亞奇, 匡婷玉, 張春杰. 選區(qū)激光熔化金屬增材制造設備控制系統(tǒng)設計與研究[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 37-43.

　　針對選區(qū)激光熔化金屬增材制造設備的控制系統(tǒng)的設計，力求提升金屬增材制造設備運行的穩(wěn)定性和可靠性，通過優(yōu)化控制系統(tǒng)架構以及設計結構化的通訊協(xié)議的的方法，設計了一種基于QT+PLC+RTC平臺實現(xiàn)的SLM金屬增材制造設備控制系統(tǒng)，重點研究激光器、振鏡器、電機控制器等外圍設備配合與控制問題，實現(xiàn)了一套人機交互友好、打印過程全方位的自主可控、多線程協(xié)同運行的高可靠性的金屬增材制造設備的控制系統(tǒng)。

　　上海市經(jīng)信委“上海市產(chǎn)業(yè)轉型設計發(fā)展專項資金（產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新）計劃”項目《上海航天設備制造總廠有限公司企業(yè)技術中心協(xié)同創(chuàng)新能力專項》（滬J2018-25）

　　彭敬淇, 藍益鵬. 運動平臺磁懸浮直線同步電動機驅動系統(tǒng)RBF-PID自學習控制的研究[J]. 制造技術與機床, 2022 (6): 113-118.

　　針對運動平臺磁懸浮直線同步電動機驅動系統(tǒng)存在的非線性、耦合性以及外部擾動的不確定性問題，提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡PID自學習控制器。首先對磁懸浮直線同步電動機的結構及其運行機理進行詳細介紹；并建立磁懸浮直線同步電動機的數(shù)學模型，推導出電壓方程、磁鏈方程、水平推力方程以及水平運動方程的表達式；設計一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的PID自學習控制器，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡中一般采取梯度法對參數(shù)w、b、c進行整定，為能有效地縮短網(wǎng)絡的學習時間，并減小系統(tǒng)的振蕩，論文在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡中引入動量因子項，通過MATLAB對控制系統(tǒng)進行仿真，驗證RBF-PID自學習算法較PI控制器有更好的穩(wěn)定性和抗擾動性。

　　九游體育

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