基于ANSYS的曲轴磨床床身的动态性能分析

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运用SolidWorks软件建立数控磨床床身模型,导入ANSYS分析软件分别进行静力学和模态分析。根据分析结果,对床身壁厚、掏沙孔形状及筋板布局等结构进行优化设计。综合各结构优化方案,优化后的床身体积增加1.199%,最大变形可以减小52.034%,第一阶固有频率提升21.478%。
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研究了增减材复合制造加工熔融沉积成型(fused deposition modeling, FDM)薄壁零件的方法。结合增材制造和减材制造,改造传统独立双喷头3D打印机,修改右侧喷头为数控铣刀,在3D打印模型切片时对模型外轮廓进行识别和处理,生成数控加工代码,自动集成到3D打印G代码中,可对薄壁零件进行直接打印,并获得高精度的表面质量。对于薄壁复杂结构塑料零件的加工,通过改造的增减材打印机可以全自动生成复合加工G代码,大大提高了增减材复合制造的效率。
通过遗传算法对增/减材复合加工316L的拉伸性能进行多目标优化。以送粉速率、激光功率和扫描速度为考察因素,以抗拉强度、屈服强度和伸长率为评价指标,利用最小二乘法对正交试验结果建立评价指标回归模型,并结合MATLAB遗传算法工具箱对回归模型进行多目标优化。得到最优的加工工艺匹配为送粉速率7.23 g/min、激光功率600 W、扫描速度600 mm/min,在此条件下抗拉强度为763.981 4 MPa,屈服强度为553.520 4 MPa,伸长率为0.701 540。
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疲劳损伤是影响选区激光熔化316L不锈钢服役安全的重要问题,基于经典的非线性超声理论,研究了疲劳加载条件下选区激光熔化316L不锈钢超声检测非线性系数随疲劳周期的变化规律。试验结果表明,当选区激光熔化316L不锈钢产生疲劳损伤后,超声波检测信号中二次谐波幅值明显增大,且超声非线性系数随着疲劳周期的增加呈逐渐增长趋势。因此,采用非线性超声检测方法对选区激光熔化316L不锈钢疲劳损伤进行检测是可行的。
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针对薄壁件在铣削加工过程中容易受力变形的问题,以烟花算法(FWA)为基本模型对其内部迭代过程进行改进,提出一种计算效率更高、结果更为精确的改进烟花算法(IFWA),并将改进烟花算法与BP神经网络相结合对薄壁件铣削加工参数进行优化。仿真结果表明:相比于PSO-BP算法和GA-BP算法,用IFWA-BP算法所得到的铣削参数加工出的薄壁件变形量更小,并通过现场加工实验进一步证明IFWA-BP算法对铣削参数优化的精确可靠。
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