结合3D打印成形特点进行成形精度与表面粗糙度控制,开展了液冷板流道工艺适应性改进设计及工艺模型设计。提出了一种适用于3D打印液冷板的液态磨粒流抛光、化学循环抛光的流道后处理工艺。基于瞬态平面热源法(hot disk)测量得到了3D打印AlSi10Mg材料的导热系数。经仿真与试验分析表明,3D打印液冷板流阻性能、环境适应性能满足产品质量要求,具备工程项目应用可行性。

为解决台风暴雨等恶劣天气下的窗体加固问题,设计了一种导雨伸缩型窗体加固装置。首先介绍装置的组成,包括伸缩传动机构、防风导雨叶片、叶片翻转机构等;接着基于连杆传动原理和向量关系建立伸缩传动机构的运动学模型;然后利用ADAMS软件进行窗体加固装置的传动分析;最后完成加固装置的实物制作和实验测试。仿真和实验结果表明,该装置可实现自主收展,防风导雨叶片可满足快速疏导雨水的要求,叶片翻转机构能满足多种天气条件下的使用要求。

为提高永磁同步电机(PMSM)控制系统的鲁棒性,针对永磁同步电机参数失配问题,提出一种基于改进滑模观测器的无模型无差拍预测电流控制(MFDPCC-SMO)算法。首先,基于理想状态下的PMSM模型,利用电流环的输入与输出,构建PMSM新型超局部模型。其次,使用双曲正切函数建立改进滑模观测器(SMO),利用SMO对超局部模型的干扰部分进行实时估计。最后,结合延时补偿的无差拍预测电流控制(DPCC)得到参考电压矢量,从而实现MFDPCC-SMO控制算法。对参数失配情况下MFDPCC-SMO算法与MPCC算法进行对比分析,仿真与实验结果表明,所提算法有较强的抗干扰性和鲁棒性,能够稳定跟踪目标电流。

针对烟草物流行业中纸箱包装品种多、物流量大以及物流空间封闭和狭窄等特点,结合机器视觉、机器人等先进技术,采用自动轨迹规划以及自适应的多阶S型曲线速度控制方法,研发了一种自适应的六轴双臂协作码垛机器人。测试结果表明该码垛机器人的适应性强,码垛平稳快速,大大提高了烟草物流行业的码垛效率。

供热隧道智能巡检机器人在工作过程中,由于隧道内部支路复杂,导致末端位姿控制效果不理想,为此设计了一种针对供热隧道智能巡检机器人的末端位姿控制方法。首先在静平台中构建世界坐标系、在动平台中构建机器人目标坐标系,确定运动学正解坐标系;根据运动学正解坐标系,计算机器人运动学正解与视觉末端位姿控制差值,将该差值作为输入样本,通过RBF神经网络模型的训练使误差最小,将结果反输入,完成机器人末端位姿控制的补偿,实现机器人末端位姿控制。实验结果表明,所提方法负载转动角度控制误差较低、驱动力矩较高,稳定状态下偏移量较小。

针对现有汽车车架纵梁故障监测方法效果不佳的问题,提出基于高斯混合模型的汽车车架纵梁故障监测方法。首先利用传感器采集汽车车架纵梁数据,并对其进行预处理。然后基于主成分分析法完成数据降维,在T统计故障监测的基础上引入高斯混合模型设计了一种汽车车架纵梁故障监测方法,通过将T统计控制限、SPE统计量控制限与设置阈值比较,实现故障监测与识别。实验结果表明,该方法对汽车车架纵梁故障监测的准确率达到94%以上,并且不受月份条件的影响,优于对比方法,证明该方法实用性强、故障监测准确率高。

为解决后疫情时代本科生生产实习中传统CAPP实验课程难以开展的现状,满足企业对智能化工艺设计的需求,使课程内容更具综合性、实践性和应用性,建立了涵盖智能加工制造及装配过程的新CAPP实验课程体系。新体系丰富、拓展了课程内容,通过融合多种教学方法,与校内生产实习基地相结合,实现了虚实结合、现地现物。最后通过实验教学的探索和实践,验证了该课程实验体系和内容的可行性。

提出了复杂深孔内轮廓数控加工误差在位修正技术,基于PID控制器构建了复杂深孔内轮廓数控机床运动学模型。采用正解模型和逆解模型,分别计算刀心位置轮廓误差和刀轴方向轮廓误差。采用复杂深孔内轮廓数控机床在位修正技术对输出的实际刀轴、刀心运动方位和进给轴运动方位进行比较。实验结果表明应用该技术计算复杂深孔内轮廓数控机床轴刀尖位置较为精准,计算的数控加工误差数值与实际误差数值极为吻合,可减少加工误差,应用效果较佳,有效提升了复杂深孔零件的加工精度。

传统的全厂单元机组周界监控方法无法全面分析监控各次谐波阻抗参数,导致监控结果有较大波动,扰动抑制能力也偏弱,为此设计了一种基于MIS模型的全厂单元机组周界监控系统。构建约束参数模型,利用MIS模型参数融合方法结合无源滤波器检测方法,实现联合特征分布集融合滤波检测处理。采用二次调频参数控制方法,分析各次谐波阻抗参数。引入MIS模型,识别全厂单元机组周界的参数,利用谐波电流参数分布结果完成全厂单元机组周界监控系统设计。仿真结果表明,采用该方法设计的监控系统输出稳定性较好,扰动抑制能力较强,提高了全厂单元机组周界监控的智能化水平。

准确评估机械设备健康状态是保证机械设备稳定运行的基础。提出了基于ASP模式的机械设备多特征参数健康状态综合评价体系,给出基于ASP模式评价平台架构,其中数据服务层采集机械设备特征数据,并将所采集数据存储于数据库内;逻辑层利用OLEDB程序接口连接数据库,基于所采集数据构建包括6个一级特征指标的评价指标体系,采用熵权法确定各指标权值,基于权值计算结果构建评价模型,得到机械设备健康状态评价结果,评价结果通过表示层展示给用户。测试结果显示,该评价体系具有较高的评价精度,能够显著降低机械设备的故障率。