【摘 要】
:
框架式成型模具在复合材料热压罐成型工艺中被广泛采用。现阶段在成型模具的设计过程中存在过多的重复劳动,设计知识得不到重用,导致复合材料构件制造周期较长;此外模具设计的最终结果通常较为笨重,使得模具整体热容量升高,浪费加热能源,进一步提高了复合材料产品的研制成本。本文针对以上问题,对框架式模具的参数化设计方法、模具常用零组件库的建立及零组件快速装配方法进行研究,并使用CATIA CAA二次开发技术开发
论文部分内容阅读
框架式成型模具在复合材料热压罐成型工艺中被广泛采用。现阶段在成型模具的设计过程中存在过多的重复劳动,设计知识得不到重用,导致复合材料构件制造周期较长;此外模具设计的最终结果通常较为笨重,使得模具整体热容量升高,浪费加热能源,进一步提高了复合材料产品的研制成本。本文针对以上问题,对框架式模具的参数化设计方法、模具常用零组件库的建立及零组件快速装配方法进行研究,并使用CATIA CAA二次开发技术开发复合材料构件框架式成型模具参数化设计系统。结合模具参数化设计方法,通过优化模具的尺寸,给出了成型模具的轻量化设计方法。本文主要工作及成果如下:1.分析框架式模具的典型结构,定义模具的设计主参数以表达模具的结构特征尺寸约束及基准特征。利用自顶向下的设计方法规划模具的整体参数化设计流程,给出模具支撑板、底板等结构特征的参数化设计具体实现方法。为实现修改参数后模型同步更新,以及在轻量化设计时建立模具的参数化CAE模型,设计了一种参数追溯算法。基于参数化技术,研究模具结构特征变更的方法。研究了零组件参数化建模、零组件库建库、零组件实例化、基于装配特征定义的快速装配等技术。2.在模具实现参数化的基础上,结合灵敏度分析技术,给出了基于响应面法的轻量化设计方法。首先通过分析模具在多工况下的变形和固化时的型面温差获得设计主参数优化的约束条件。然后使用灵敏度分析技术筛选出对模具重量、变形、型面温差较为敏感的设计主参数,并通过抽样试验建立响应面模型。最后以重量最小为目标,以各工况下最大变形量和型面最大温差为约束,以筛选出的敏感参数为优化对象,基于响应面模型,建立了模具轻量化设计数学模型,并使用遗传算法求解。3.基于以上研究,在CATIA CAA二次开发平台上开发了包括模具参数化设计功能、零组件库及快速装配功能的复合材料构件框架式成型模具参数化设计系统,并用实例验证了本文给出的参数化与轻量化结合的框架式成型模具设计方法的有效性。
其他文献
在航空航天、机械冶金、能源等工程领域,许多零部件因气流中裹挟的固体粒子冲蚀磨损而导致失效,尤其随着航空航天等高新技术产业的迅速发展,传统的工程材料难以满足抗冲蚀磨损性能的要求,采用表面工程技术在工程零部件上制备防护涂层是解决该类问题行之有效的手段之一,本文采用双辉等离子表面冶金技术在TA18合金表面制备ZrN陶瓷改性层,来提高TA18合金的抗冲蚀磨损性能,并就其冲蚀磨损机理进行探讨。采用双辉技术在
面向国家在航空航天领域对长寿命、高可靠同位素电池的需求,本文针对辐致光伏效应核电池性能的优化增强与服役退化展开研究。从材料选取、参数设计、器件制备、机理分析、结构优化、服役性能测试等方面开展了一系列的研究工作,主要研究内容概括如下:1)设计制备出各换能部件之间高效匹配耦合的辐致光伏效应核电池,并探究提升其能量转化效率的限制因素。通过模拟研究结合实验验证,精细化分析材料微观结构与宏观性能之间的对应规
上肢康复外骨骼机器人作为康复机器人中的一种,可以穿戴在人体,帮助人体进行有效的物理康复训练,对于伤残或者脑卒中病人是一种非常好的康复设备。在传统控制方法的基础上引入脑电控制,可以更好的解读人体运动意图,脑机结合可以更好的帮助病人重建神经通路,提升康复效果。本文主要研究上肢外骨骼机器人的脑电感知方法,主要研究了稳态视觉诱发电位和运动想象两种脑电信号感知方法,基于Open BCI搭建了完整的控制系统,
碳化硅颗粒增强铝基复合材料(SiCp/Al复合材料)具有高硬度、高比强度、高比刚度和高耐磨性的特点,广泛应用于航空、航天和电子封装领域。但是,刀具磨损严重和加工质量差是SiCp/Al复合材料加工的突出问题。为了解决上述问题,本文提出激光诱导可控氧化辅助铣削工艺,并开展了相关研究。主要内容和结论如下:(1)建立了激光辐照下SiCp/Al复合材料温度场的有限元模型,研究了激光参数对SiCp/Al复合材
清晰的医学显微图像可以有效地帮助医生进行病理分析和病情诊断,但是由于仪器设备以及环境条件等因素的影响,使用显微平台采集的图像会产生模糊,给诊断分析带来困难。因此,使用合适的去模糊算法去除显微图像的模糊具有很高的应用价值。近年来,随着深度学习的快速发展,去模糊算法从基于模糊模型的模糊核估计算法转向端到端的无核估计算法。端到端的去模糊算法相较于传统算法,运行速度快,泛用性高,可去除不同复杂情况下的模糊
电池的荷电状态(SOC)估算和健康状态(SOH)估算是电池管理系统的核心功能。本文以锂离子电池为研究对象,提出了两种基于模型法和神经网络法的电池SOC复合估算方法以及一种基于容量增量分析法和神经网络法的电池SOH复合估算方法。具体内容如下:(1)提出了基于改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和长短期记忆(LSTM)可循环神经网络的复合算法来估算电池SOC。该复合法的具体实现步骤如下:第一步:将带有遗忘
随着温度检测在汽车、航天、农业、家电等领域的需求不断增多,目前采用人工生产温度传感器的产能难以满足市场需求,同时工厂面临劳动力短缺、人工成本上升等问题,迫切的希望引进自动化生产设备取代人工,提高生产效率的同时降低企业成本。本文设计并搭建了温度传感器智能化焊接设备,主要解决了热敏电阻自动插件与焊接过程控制。为了保证热敏电阻与导线的配合精度,结合机器视觉对电阻进行定位与缺陷检测。根据温度传感器焊接工艺
齿轮箱是旋转机械设备的重要组成部分,其可靠性直接影响着机械设备的运行安全,因此对齿轮箱进行健康检测和故障诊断研究对于工业生产具有重要意义。本文针对基于浅层机器学习的齿轮箱故障诊断技术过于依赖人工提取特征的好坏,不能满足现今机械“大数据“背景下的自动化、智能化需求的问题,重点研究了卷积神经网络(CNN)在齿轮箱故障诊断领域的应用。设计并实现了基于连续小波变换(CWT)和2D-CNN的齿轮箱故障诊断模
机匣作为航空发动机的重要零件之一,具有结构复杂、种类繁多、制造难度大、加工周期长等特点,一直是航空航天领域的制造难题。栅格结构机匣是众多机匣种类中的一种,由圆柱或圆锥形壳体和支撑板组成,表面通常具有加强筋,安装座和安装边等复杂轮廓结构。旋印电解加工作为一种适用于复杂薄壁回转体机匣零部件的新型加工技术,对于加工栅格结构机匣具有独特的优势和巨大的潜力。本文紧紧围绕栅格结构机匣旋印电解加工流场展开深入研
通过数字化测量技术获取的航空发动机外形点云数据是构建无设计模型(如外购)航空发动机外形数字样机的基础,为飞机发动机舱体设计和发动机与飞机的装配提供了协调模型。但由于测量环境、温度、光线干涉、结构遮挡以及人为操作等因素的影响,获取的点云数据不可避免存在噪声、数据分布不均匀、欠采样、数据残缺等问题,不能直接进行航空发动机外形的重建。为构建航空发动机外形数字样机,需去除点云数据中的噪声,使点云分布均匀并