基于参数化设计的一种新型锻造操作机机构尺度优化

为了实现一种新型锻造操作机主运动机构的尺度优化,首先求解了该锻造操作机机构的位置及静力学反解。提出了一种采用ADAMS软件的几何线条建立该新型锻造操作机参数化模型的新方法,这种方法建模简单快捷,添加运动副方便,易于实现参数化。定义了升降缸驱动力效率和俯仰缸驱动力效率,然后基于升降缸驱动力效率及所需行程指标对升降驱动机构进行了尺度优化,以俯仰缸驱动力效率及所需行程为优化目标对俯仰驱动机构进行了尺度优化。最后基于解耦性指标对缓冲机构进行了尺度优化,结果使钳杆升降过程中其水平位移接近为零,极大地简化了锻造加工控制过程。     

基于DCG200锻造操作机的研制

<正>大型锻造操作机是万吨锻造压机的重要配套设备,也是国家经济建设急需的重大机械装备之一。大型锻造操作机的应用不仅能提高大型锻件的制造能力、制造精度、生产效率和材料利用率,还能降低能耗和减轻工人的劳动强度。掌握大型锻造操     

锻造操作机夹钳平行升降机构运动学特性分析

对锻造操作机机械系统进行运动学特性分析,研究执行机构的运动规律,是实现操作机夹钳末端位置精确控制的前提。本文分析了某典型锻造操作机夹钳平行升降机构的机构特征及运动学特性,得到了夹钳末端随升降缸运动的变化规律以及夹钳平行升降动作的运动学逆解方程。结合锻造操作机具体结构参数对夹钳平行升降逆解近似公式的精度进行了分析,提出了采用高次方程近似公式的方法,并给出了二次方程近似公式,研究结果对于提高操作机夹钳末端的位置控制精度具有一定的理论价值。     

大型锻造操作机研究进展

<正>大型锻造操作机属于当前世界最大的多自由度重载机器人,属于机、电、液高度一体化的复杂装备,它是万吨锻造压机的重要配套设备,也是国家经济建设急需的重大机械装备之一。并且,大型锻件制造业是装备制造业的基础行业,是关系到国家安全和国家经济命脉的战略性行业,其发展水平是     

基于运算模块的锻造操作机主运动机构运动学与动力学分析

提出运算模块和运算图谱的概念并建立了运算模块的运动及力的模型、主运动机构运动学和逆动力学运算图谱,进而得到上述运算图谱统一求解函数。通过运算图谱统一求解函数得到一种新型主运动机构的位置正解、反解曲线图,从而得出该机构可实现近似直线的水平提升,有利于简化操作机的控制系统。同时得到在升降、前后缓冲和俯仰运动过程中各驱动力曲线图,利用ADAMS软件建立机构连杆虚拟模型,力的仿真曲线与力的数值计算曲线吻合,验证了该方法的正确性。     

基于虚拟样机技术的锻造操作机的动力学仿真

在分析锻造操作机工作原理的基础上,利用Solidworks软件建立锻造操作机的三维实体模型,并将其导入MSC.ADAMS软件系统,建立锻造操作机的三维数字化虚拟样机.考虑锻造操作机自重和载荷影响,对锻造操作机各个部件施加约束和载荷,进行多刚体系统动力学三维可视化仿真,得到典型工况运动过程中锻造操作机液压缸和钳口的受力情况,并对极限载荷情况进行分析.仿真结果为锻造操作机的零部件合理设计提供了参考依据.     

基于遗传算法的五杆机构运动性能优化

为了解决现有的平面五杆机构的运动性能优化问题,以平面对称的五杆机构作为优化对象,以并联机构的雅克比条件数作为目标函数,采用非线性规划的遗传算法,对五杆机构的杆长进行优化.按照所得的五杆机构优化后的杆长,在MATLAB中进行了运动学仿真,并得到了优化前后五杆机构第三关节处的运动轨迹.进一步计算出优化前后的五杆机构的雅克比条件数,得到了相应图表.结果表明:所提出的优化算法可以有效地提高五杆机构的性能.     

基于遗传算法与非线性规划的串联四连杆机构优化

建立模型以解决飞机货运舱门解锁机构的串联四连杆机构的尺寸优化,将几何约束、传动性能约束、边界条件约束和运动轨迹约束等作为优化的约束条件,利用遗传算法和非线性规划完成机构的优化,并对比了2种算法结果的优劣与特点.结果表明:2种算法优化有效改善了机构输出角的运动关系,使之更接近于理想情况;非线性规划优化的输出角在上升阶段与理想情况差异较大,而在平稳阶段的角度保持稳定性较好.     

球面并联操作机的尺度综合方法

研究三自由度球面并联操作机的全参数尺度综合方法.综合模型考虑了灵活度各向同性条件和最优传力特性,得到满足这些性能指标的尺度参数解析解.为基于并联球面操作机的数控回转台设计提供了理论依据.     

基于虚拟样机技术的锻造操作机的刚柔混合仿真分析

<正>锻造操作机是锻造水压机的主要配套设备,也是国家重载操作设备,其特点是载荷大、惯量大、自由度多、多维力位操控能力强,与加工设备协调作业,可大大提高制造能力、制造精度、生产效率和材料利用率,并降低能耗。锻造操作机制造成本高、设     

液压锻造操作机大车行走机构的位置控制系统

建立了600 kN/1 500 kN.m锻造操作机大车行走机构的液压系统数学模型,运用模糊自整定PID控制理论设计了基于电液比例方向阀和液压马达的操作机行走位置控制系统,以减小系统的超调和振荡.通过Matlab/Simulink对控制系统进行仿真,结果表明:基于模糊控制器的系统能够消除响应超调和振荡,且较基于普通PID控制器的系统降低了25%左右的峰值速度,使操作机运行更平稳.基于S7-300 PLC编写操作机控制系统,采用存储器间接寻址的方式实现模糊控制表的在线查询,提高了控制算法的实用性.     

基于二次调节的锻造操作机重力势能回收与再利用

针对传统阀控式锻造操作机夹钳下降时重力势能被浪费的情况,通过采用二次调节技术与原液压系统相结合,构建了一种节能型锻造操作机液压回路.基于该液压回路对夹钳重力势能的回收与再利用提出了恒压差的压力闭环控制策略,并且基于某企业100 kN锻造操作机进行了仿真研究.结果表明,这种节能型锻造操作机液压回路在满足系统控制特性指标的基础上,具有良好的势能回收及能量再利用效果,可以降低液压系统的能耗.     

基于遗传算法的清洗车机架机构铰点位置优化

鉴于清洗车工作装置机架连杆机构的铰点位置直接影响油缸的最大工作压力,文章在分析清洗车工作装置运动的基础上,以液压缸的最大作用力最小为目标函数,建立针对铰点位置的优化模型;采用遗传算法,利用Matlab优化工具箱,对铰点位置进行优化;根据优化结果,建立隧道壁面与声屏障清洗车工作装置的动力学模型,比较优化前、后液压缸的受力情况。优化结果表明,优化后的铰点位置大大降低了液压缸的工作压力。     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

基于遗传算法的切削用量优化

在机械加工中,切削用量的优化对于保证加工质量,降低加工成本和提高劳动生产率都具有重要意义。近年来快速发展的遗传算法,对于解决非线性优化问题取得了令人瞩目的成绩。应用遗传算法对切削用量的优化问题进行了研究,提出了一种在进行遗传操作之前对个体进行预先筛选,从而将有约束优化问题变成无约束问题的方法,并通过算例说明了它的有效性。     

45MN大型快速锻造液压机组全液压锻造操作机的吊挂系统的设计

介绍了为满足各种锻造工艺要求,在设计45MN大型快速锻造液压机组中全液压锻造操作机的吊挂系统时,采用多个平行铰链四杆机构及转动杠杆和多个液压油缸组合联动,由高压液压油提供动力源,在计算机的控制下完全实现了钳杆的平行升降、上下倾斜、左右侧移、左右侧摆、缓冲平衡等主要动作,达到锻造工艺要求。     

锻造操作机变工况分析与工况模拟装置设计

为了测试与标定大型锻造操作机的力承栽能力与顺应能力,研制了一种力承载特性高的工况模拟装置来模拟工件对夹钳的作用力/位移即还原锻压工况,从而测试与标定装备.以DDS750锻造操作机为研究对象,分析了锻造顺应过程.顺应过程包括主动顺应与主被动顺应两阶段,期间存在机构的变拓扑.分析结果表明,被动柔顺避免了受力高峰的出现.针对工况提出了一种平面二自由度并联机构作为模拟装置,通过运动学分析得到了雅可比矩阵,分析了灵巧度、力承栽特性、刚度特性,得出了最佳工作空间.最后给出了模拟装置的应用实例.     

平面四杆机构尺度综合的优化实验法

根据传统实验法的基本原理,用计算机辅助设计软件来完成平面四杆机构尺度综合中的图形绘制,移动,测量等功能,并将优化设计的思想引入设计过程中,有效的降低了传统实验法的设计误差,提高了传统实验法的设计精度和效率。     

基于遗传算法的旅游线路优化

旅游线路设计问题是旅游规划研究中的一个重要课题.科学的旅游线路设计是旅游业发展到一定阶段的必然要求.提出了一种新的旅游线路优化方法,即将遗传算法理论引入到旅游线路优化之中.根据旅游线路设计的特点对遗传算法进行了改进,建立了基于遗传算法的旅游线路优化算法.通过仿真实验,较快地找到了问题的最优解,证实了将遗传算法运用于旅行线路优化之中的有效性,并绘出了最优旅行路线图.     

基于改进遗传算法的神经网络优化

针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率.