复合材料辊磨削加工仿真和试验研究

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复合材料辊是用于冷轧生产线平整环节去除板材表面油液和杂质的挤油辊,本工作通过ABAQUS软件对单颗粒磨粒磨削复合材料辊进行仿真,分别得出了主要磨削参数对磨削力和磨削温度的影响,并通过正交极差分析法综合得出了磨削参数对两者的影响程度。结合有限元分析的结果,进行了复合材料辊表面磨削试验,试验表明,选用有限元分析初选的磨削工艺,可以极大的改善复合材料辊表面粗糙度,表面粗糙度从约8降低至3.213,说明了使用白刚玉砂轮对复合材料辊干磨削是可行的,能得到良好表面粗糙度的辊面。并通过SEM扫描电镜对磨削前后的辊面进行
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为了克服医药注射剂封装质量差及封装速率慢等问题,提升BFS设备的自动化水平。提出了一种基于DSP和以触摸屏为核心的伺服液压BFS控制系统,该系统核心部分由伺服控制器、伺服电机、定量油泵以及封装工艺的各个执行机构组成。详细介绍了伺服控制系统的硬件结构,并在此基础上设计了与之匹配的软件系统。针对伺服控制器设计了粒子群优化PID的控制算法。经过实验验证,该控制系统完全可以满足BFS设备控制需求,显著提高了医药注射剂封装质量、精度、效率及自动化智能化水平并取得了满意的控制效果。
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为了提高移动机器人在未知环境中的路径规划的性能,提出了改进人工势场法。首先分析了传统人工势场法的优缺点,据此,提出了一种由模糊智能控制与改进人工势场法相结合算法。由模糊算法对静态障碍物进行避障,并改进引力函数将目标点速度、加速度信息加入其中对目标点进行跟踪,从而实现自动避障和路径规划。通过实验仿真对比可知,此算法在存在障碍物环境中,移动机器人可以寻得较短的路径和较快的时间,安全无碰撞的到达目标点,该算法的准确度可达96%。
为解决传统谱聚类算法在应用于大规模数据上时,复杂度较高且资源占用较大,导致算法聚类效果不好甚至无法聚类的问题,提出基于并行框架和采样相结合的改进谱聚类算法,算法在自适应相似矩阵计算基础上,通过数据分块和单向节点并行,提高算法相似矩阵的计算效率,通过Nyström加权抽样逼近,减少拉普拉斯矩阵特征向量的计算复杂度,最后通过KD树结构避免k-mean聚类过程的距离计算,从而提高了聚类效率。仿真实验结果表明,文中算法在取得与传统算法相近的聚类性能的同时,取得更好的加速比,验证了算法对大规模集的良好适应性。
传统的刮研工艺主要是工人手持刮刀依靠人力刮削高点,效率低下且危害身体健康。随着计算机视觉技术与机器人技术的发展,用视觉图像信息控制机器人作业成为一种趋势。设计了一种新型的基于图像信息控制的自动刮研机器人,对其机械结构和控制系统进行了阐述,并对设备所用相机进行了标定与图像鸟瞰化。针对刮研高点之间相互粘连的现象,研究开发了针对平面高点的分割识别图像处理算法,实际图像处理实验显示该算法可以准确的定位刮研
针对存在不确定性且无速度反馈的自由漂浮双臂空间机器人关节轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于状态观测器的模糊滑模控制方法。根据双臂空间机器人完全驱动动力学方程以及运动学方程,建立自由漂浮状态下系统的关节空间动力学方程。利用模糊系统的万能逼近特性对系统不确定部分进行逼近,并设计状态观测器在线估计系统关节运动的角速度信息。以关节角度和观测器获得的关节角速度作为系统状态反馈,在传统滑模控制方法基础上,进一步
由于传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法。首先建立故障诊断“博弈”模型,该博弈模型可以为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境。然后,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习从而构建了故障诊断代理,然后通过引入记忆回放和迭代更新策略以及奖励反馈机制,使得深度Q网络实现了原始振动信号与故障模式之间的非线性映射关系。最后通过实验证明了提出方法的有效性与可行性。
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为了降低空气静压轴承节流孔内气旋导致的轴承微振动,提高轴承稳定性和超精密加工精度,这里根据冲击射流的气流流动结构特征划分了气流流场区域,利用大涡模拟对不同区域的气流瞬时流动情况进行了仿真,研究了气旋的产生和发展规律,并从冲量原理、压力变化等方面分析了气旋导致微振动的机理。进一步从稳态和瞬态两方面研究了不同供气压力和压力腔形状对气旋强度的影响。研究表明,微振动的产生是由于阻滞区域、压力腔径向流动区的气旋以及在壁面射流区处压力腔出口形成的湍动能和压力波动。随着供气压力的增加,气旋强度增加,不同形状的压力腔对气