基于灰色理论的数控机床复合结构床身优化设计及其性能分析

为探索提高数控机床的综合性能,以某卧式加工中心铸铁床身为原型,设计了一种钢板-混凝土复合结构床身.采用正交实验、灰色关联和组合赋权相结合的方法对其结构进行优化并得到了最优的参数组合,对复合结构床身进行有限元仿真分析,并将结果与原型铸铁床身比较.结果表明:在床身质量仅增加2.3%的情况下,复合结构床身的最大静应力和最大静变形分别降低了51.3%和82.9%;前三阶固有频率提高了143.9%、156.8%和148.7%;x轴导轨和z轴导轨中心节点在x、y、z方向上的最大振幅降低了97.6%、97.1%、94.0%和99.6%、97.9%、85.4%;导轨滑块连续在导轨表面摩擦1800s时导轨的最大热-结构耦合变形量降低了7.3%.     

基于随机游走麻雀搜索算法的多特征结构尺寸熔融沉积成型工艺参数优化

在熔融沉积成型过程中,打印参数对成型样件精度有着重要影响.为了提高整体尺寸精度,采用随机游走的麻雀算法获得最优实验方案.首先,以熔融沉积成型的分层厚度、喷头温度、打印速度和填充率为实验变量设计4因素4水平的正交试验;然后,以样件不同特征结构尺寸的相对误差为优化对象,使用田口-灰色关联法对实验数据进行处理;最后,通过随机游走的麻雀算法计算最优参数方案.结果表明,相比常用的田口-灰色关联法,采用优化后工艺参数成型样件的综合尺寸精度提高了20%,灰色关联度提高了27%.     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

类蜂窝复合夹层结构的力学特性及其在精密机床上的应用

为提高加工中心中立柱的静、动刚度及热刚度,提出一种类蜂窝胞元结构,并应用该结构对加工中心的关键部件进行重新设计。首先,针对蜂窝结构在共面方向承载力不足的问题,以传统六边形蜂窝胞元为对象,在外侧构建保护壁,构成类蜂窝结构,力学特性及仿真分析表明,强化后的结构具有更好的比刚度和承载性。其次,将机床立柱结构分为横梁和立柱两部分,将类蜂窝填充结构分别与"米"字形或"井"字形填充结构进行了对比分析,从定性和定量的角度评判方案的优劣。最后,计算了刀具在实际工况下的受力及主轴箱、导轨等处的生热状况,将力载荷和热载荷施加在立柱上,并对重新设计后的立柱进行了静、动力学分析及散热性能分析。结果表明:较"井"字形填充结构,类蜂窝填充结构的立柱质量减小了4.21%,沿z轴的变形下降了39.5%,一阶固有频率提高了29.22%,热稳态时间减少了81.39%。     

神经网络技术在精纺粗花呢起毛起球等级评定中的应用

以精纺粗花呢纯毛织物为例,探讨纤维、纱线、织物结构因素及后整理工艺条件对精纺粗花呢织物起毛起球的影响.采用BP神经网络方法,建立纱线和织物结构参数与织物起毛起球性之间的关系.根据各种影响因素的变化预测精纺粗花呢起毛起球等级.