在选择性激光烧结技术中,成型缸内的粉末密度及其均匀性将直接影响烧结成型件的质量。为了提高铺粉的质量,以铺粉辊为研究对象,利用EDEM软件仿真铺粉过程,研究了铺粉辊的半径尺寸、平动速度,自转速度等对铺粉质量的影响规律。结果表明当铺粉辊半径增大,粉末均匀性相应升高,而密度相对降低;平动速度达到峰值后,随平动速度上升而粉末密度减小;合适的自转速度会使成型缸中粉末密度的均匀性更好,粉末层更加平整。确定最佳工艺参数为铺粉辊半径15mm,平动速度35mm/s,自转角度1.6rad/s,此时粉层的密度4.7g/cm3,密度标准差为0.195g/cm3。

针对选择性激光熔化(SLM)成形件质量低和工艺参数难以控制的问题,选取激光功率、扫描速度、铺粉层厚、扫描间距为优化变量,成形件的致密度为优化目标,设计正交实验获取训练样本,应用BP神经网络建立了针对316l不锈钢材料的致密度预测模型,然后通过遗传算法对网络模型进行优化和工艺参数寻优。结果表明优化后的致密度模型预测相对误差在0.73%左右,预测能力较好且波动较小,并基于模型寻优到激光功率197.28W,扫描速度623.85mm/s,铺粉层厚0.1379mm,扫描间距0.1139mm的最佳工艺方案。模型能准确地反映出工艺参数与致密度之间的映射关系,为SLM成形参数优化提供了新的思路。

目的是为了研究打孔机器人加工时的轨迹规划,打孔过程中有两段轨迹需要进行轨迹规划,分别是打孔阶段和进给阶段,两个阶段中主要研究的是进给阶段的轨迹规划,方法上提出了一种基于遗传算法的轨迹规划,将进给阶段轨迹模型转化为TSP模型,采用最小圆算法区分大小区域TSP模型。大区域的TSP模型可以分解为多个小区域的TSP模型,则首先采用遗传算法进行小区域TSP轨迹规划,第一步进行编码初始化种群样本,第二步求出每个个体适应度,第三步进行选择操作,交叉操作,变异操作,如果达到最大迭代次数则输出最优个体,否则返回第三步进行循环。利用暴力穷举法优化小区域模型。大区域TSP模型轨迹规划可以分解为多个小区域模型轨迹规划的累加。通过仿真实现进行验证。结果表明,利用遗传算法下轨迹规划完成度较好。结论是利用遗传算法优化后的轨迹规划对...

针对恒力输出器模糊控制中的量化和比例因子均为固定值,造成力控制系统自适应能力差问题,提出一种基于改进粒子群算法来不断迭代寻优出最佳的量化和比例因子对模糊PID控制进行优化。对恒力输出器建模并确定传递函数,构建出模糊PID控制系统与改进粒子群模糊PID控制系统,并对这两种控制系统进行MATLAB对比仿真分析。搭建基于六自由度TA6-R10机械臂的实验平台,对恒力输出器的输出力实验验证。结果表明:经过改进粒子群算法优化的模糊PID控制系统比模