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关键词： 机械零件分类   机械零件抓取   深度学习   机器人通讯  

摘要： 在工业生产过程中,机器能否稳定工作是关乎生产效率和生产安全的重要问题。机械零件的清洁与否是影响机械设备稳定运行的重要因素,因此机械零件的清洗是装配制造前的重要的制造环节之一。机械零件清洗完毕之后,需要将零件分类收纳。当需要分类两种以上的机械零件时,机器人不能很好地完成分拣任务,仍需要人工分拣,大大增加了工业成本。本文针对目前工业生产中的机械零件清洗后的自动分选问题,对多种散乱机械零件的识别与定位问题进行了研究,主要内容包括:(1)基于深度学习的多种机械零件分类方法研究。根据工业生产的机械零件的需求,创建了相应的机械零件数据集;并根据生产需求,改进了传统YOLOv5网络中的SPP结构,提出了一种新的SPC结构;具有SPC结构的YOLOv5网络的特点是不含池化层,相比于传统的YOLOv5网络在精度和召回率上得到了提高。(2)机器人抓取机械零件控制方法研究。采用相机捕捉图像至上位机,并通过上位机计算相机坐标系下的机械零件抓取坐标;通过对相机标定以及手眼标定得到相机坐标系下的机械零件抓取坐标与机器人基座坐标系下的机械零件抓取坐标之间的转换关系;将机器人基座坐标系下的机械零件抓取坐标以及零件种类信息通过Modbus/TCP通讯协议从上位机传送至机器人。(3)上位机和工业机器人通讯研究。针对工业生产需求,设计了基于Modbus/TCP通讯协议的程序,确保能够使上位机指导机器人进行工业操作。(4)设计整体系统,开发了具有良好操作性的软件,并设计了人机交互需要的界面,使相机、机器人、上位机相互结合,形成一个整体的系统。

关键词： 端面铣削   弧齿锥齿轮   硬质合金刀具   刀具切削性能   参数优化  

摘要： 随着航空航天、船舶及汽车等制造业的发展,弧齿锥齿轮的研究和应用也逐渐受到广泛关注。弧齿锥齿轮具有结构紧凑、承载能力强以及重合度高等特点,被广泛应用于机械传动装置。目前弧齿锥齿轮的常用材料为20Cr Mn Ti,其高硬度、化学反应性强和散热性差等特点使得端面铣削弧齿锥齿轮加工性较差,较大的切削力和较高的切削温度容易导致刀具磨损严重、工件加工质量差和加工效率低等问题,严重影响切削效率及刀具寿命。在弧齿锥齿轮加工过程中,合理的切削参数不仅能够提高刀具寿命、工件表面粗糙度还能提高加工效率。利用RBF神经网络-NSGA遗传算法对端铣弧齿锥齿轮切削参数进行优化,探索最小刀具磨损及最佳工件表面粗糙度的切削方案。首先,根据展成法加工弧齿锥齿轮的铣齿原理进行分析,确定切削位置关系;分析弧齿锥齿轮的结构,推导出切削凹、凸齿面方程,基于切削齿面模型获得刀具切削轨迹数学方程,对加工刀具的运动轨迹及磨损形式进行讨论,建立刀具磨损数学模型;利用Matlab软件对刀具磨损数学模型进行可视化处理,分析切削参数对刀具磨损的影响规律;探究已加工工件表面残余高度的形成机理,建立表面粗糙度数学模型,为后续弧齿锥齿轮表面粗糙度的研究提供理论依据。其次,在高速干切条件下对弧齿锥齿轮切削过程及加工刀具进行仿真分析。采用CATIA软件对弧齿锥齿轮、刀具进行三维模型的建立,通过DEFROM仿真软件对端铣弧齿锥齿轮进行仿真分析,探讨切削过程中切削力、切削温度的变化规律;探究切削过程中刀具的磨损形式、机理及已加工工件表面形变的变化规律,工件表面的形变变化可以反应实际已加工工件表面粗糙度,为高速干切条件下端铣弧齿锥齿轮实验研究提供技术支持。进而,采用端面铣削的方式进行弧齿锥齿轮切削加工实验。采用超景深显微镜、扫描电镜和能谱仪等对刀具磨损进行检测,分析在不同切削参数条件下刀具的磨损形式及磨损机理,探讨不同切削参数下刀具磨损的变化规律;利用P40滚检机对工件表面粗糙度进行检测,探究不同切削参数条件下弧齿锥齿轮已加工表面粗糙度的变化规律。最后,在实验的基础上,采用RBF神经网络近似模型的NSGA-II遗传算法对弧齿锥齿轮的切削参数进行优化。选用进给量和切削速度作为输入,刀具最小磨损量、最小表面粗糙度以及最大加工效率作为输出,获得多目标Pareto前沿图及不同目标之间相互影响关系,探讨并确定最优的切削参数。为高速干切条件下减小刀具磨损、工件表面质量及提高加工效率提供一定的技术参考。

关键词： 18CrNiMo7-6合金钢   渗碳热处理   超声滚压   工艺参数   摩擦学性能  

摘要： 超声滚压是一种表面强化技术，可有效降低材料的表面粗糙度，提高显微硬度和引入表层残余压应力，细化表面层晶粒，提升材料的抗磨损性能。　　本文对18CrNiMo7-6合金钢渗碳热处理前后进行超声滚压加工试验，结合滚压强化机理，分析了不同工艺参数对18CrNiMo7-6合金钢表面完整性的影响;采用UMT-3型摩擦磨损试验机进行常温摩擦磨损试验，研究了工艺参数对试样摩擦磨损性能的影响;采用响应曲面法分析了工艺参数及其交互作用对表面粗糙度、残余压应力和磨损率的影响，并利用满意度函数对工艺参数进行多目标优化。主要工作由以下几个方面组成:　　1.设计了新的超声滚压加工装置并搭建了试验平台，该装置采用叠片式结构，通过螺栓将上下挡片、变幅杆法兰及圆盘式压力传感器内圈相连接，压力传感器外圈则通过螺栓与上壳体及固定法兰相连后固定于车床刀架上。　　2.采用试验研究的方法，对渗碳热处理后18CrNiMo7-6合金钢的表面完整性进行了分析。结果表明，静压力、滚压次数和超声振幅分别在550N-6次-6μm、700N-4次-6μm和550N-6次-6μm下可以获得较小的表面粗糙度、较大的表面显微硬度和较大表层残余压应力，原奥氏体相衍射峰经超声滚压加工后几近消失。　　3.通过摩擦磨损试验，研究了不同工艺参数对渗碳热处理后18CrNiMo7-6合金钢的常温摩擦磨损性能。结果表明，静压力、滚压次数和超声振幅分别在700N-4次-6μm和550N-6次-6μm下可以获得较小的平均摩擦系数和磨损率，磨损机理由滚压前的粘着磨损转变为滚压后的磨粒磨损。　　4.采用响应曲面法对渗碳热处理前18CrNiMo7-6合金钢超声滚压工艺参数进行了研究，分析了超声滚压多因素（静压力、滚压次数和超声振幅）交互作用对响应目标表面粗糙度、残余压应力和磨损率的影响，发现静压力、滚压次数的二次方、滚压次数和超声振幅的交互作用对响应目标都较显著，以表面粗糙度最小、残余压应力最大和磨损率最小为优化目标，利用满意度函数法得到最佳的工艺参数组合为:静压力269N、滚压次数4次和超声振幅7μm。经试验验证，采用最佳工艺参数组合得到的超声滚压加工表面粗糙度、残余压应力和磨损率与预测结果相比，最大相对误差在5％以下。

关键词： 刀具磨损预测   特征提取   多工况   模型迁移   系统设计  

摘要： 智能制造已成为全球制造业的重要趋势,在自动化生产领域中,数控铣床依靠其适应性强、加工质量稳定和生产效率高等优点,已成为智能制造中的重要组成部分。刀具作为机床实现生产加工的核心要素,是铣削加工成功的关键因素,也是易产生消耗和损坏的部件,对刀具磨损状态进行准确、及时、有效的监测是提升铣削加工能力的重要途径之一。刀具在实际生产中的工况复杂多变,导致传统磨损预测方法效果欠佳。因此,如何减少工况条件的影响,确保刀具状态监测准确度,已成为铣削加工向智能化方向发展中亟待解决的问题之一。本课题以立铣刀为研究对象,结合机器学习方法和深度学习方法建立刀具磨损预测模型,围绕不同工况下刀具磨损预测准确度问题,对基于深度学习方法的刀具磨损预测模型和模型迁移进行探究。目的是为不同工况下刀具磨损预测提供更有效的方法,具体研究内容如下:(1)多工况刀具磨损实验设计及数据集构建,对公开数据集实验条件进行分析,指出已有数据集在数据质量、数据完整性等方面存在的问题。基于此,搭建切削实验信号采集平台,设计了不同工况的刀具磨损实验用于构建多工况刀具磨损数据集,为后续的刀具磨损预测模型研究提供数据支持。(2)磨损变化分析及特征提取和优选,研究了刀具磨损变化趋势和磨损形式,采集实验切削过程中产生的多源信号,进行数据预处理,通过变分模态分解和小波阈值降噪法对信号降噪,提取信号数据的时域特征、频域特征和时频域特征,最后通过皮尔逊相关系数筛选出50个相关性高的信号特征,用于后续刀具磨损预测。(3)针对单工况刀具磨损预测,分别采用多元回归方法和机器学习方法建立刀具磨损预测模型,并提出一种基于注意力机制的卷积长短期记忆神经网络刀具磨损预测模型,阐述了模型结构和参数调优。通过多个模型预测结果对比分析,证明该模型应用于刀具磨损预测的有效性和优势,为考虑工况信息的刀具磨损预测奠定基础。(4)对于不同工况的刀具磨损预测,采用模型迁移方法对上述卷积长短期记忆神经网络刀具磨损预测模型展开了研究。通过不同工况的刀具磨损数据集进行验证,预测结果表明通过模型迁移可以实现不同工况下的刀具磨损预测,证明了模型迁移的可行性和有效性。最后在上述研究的基础上,开发和设计了铣削加工刀具状态监测系统,并通过实例运行进行了有效性验证。

关键词： 钻具   AlCoCrFeNi-X(Ti,Cu)   表面强化   腐蚀   磨损  

摘要： 煤层气钻具是开采煤层气的关键装备之一,煤层气钻探过程中钻具不可避免地受到钻井液、岩屑及套筒的综合作用导致腐蚀-磨损失效,因此需要对煤层气钻具表面进行防护。本研究采用超音速火焰喷涂技术（HVOF）制备了AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层,并对其进行不同温度的真空退火,研究不同元素含量、退火温度对高熵合金涂层组织结构和力学性能的影响;通过在煤层气钻井液浸泡下的腐蚀和摩擦磨损实验来模拟煤层气钻探中的苛刻工况,揭示高熵合金涂层的腐蚀磨损机理;收集实验得到的数据,将机器学习应用于预测AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层的耐腐蚀磨损性能。主要研究内容与结果如下: （1）采用HVOF技术制备了AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层,涂层呈简单固溶体相,随着Al含量的增加,涂层显微硬度增加,Ti元素含量增加,涂层的显微硬度进一步加大,Al0.75Ti0.25Co Cr Fe Ni高熵合金涂层显微硬度最大,为548 HV0.2。500℃退火AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层的微观结构和相结构基本没有变化,涂层的显微硬度在500℃退火后达到峰值,随着退火温度的升高,高熵合金涂层发生相变,FCC相含量增加,晶粒发生粗化,涂层显微硬度在700～900℃时保持稳定,1100℃时下降。 （2）针对不同温度退火的AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层进行腐蚀实验,随着Al含量的升高,高熵合金涂层的耐腐蚀能力下降;随着Ti含量的升高,高熵合金涂层的耐腐蚀能力增强,AlCoCrFeNi Cu高熵合金涂层的耐蚀性最差。500℃退火的AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层在煤层气钻井液中具有较好的耐腐蚀性;且高熵合金涂层受到腐蚀产生的钝化膜主要以氧化物的形式存在。 （3）系统研究了AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层在干摩擦条件下和煤层气钻井液中的摩擦磨损行为及机理。干摩擦条件AlCoCrFeNi-X（Ti,Cu）高熵合金涂层的磨损机理基本为磨粒磨损、粘着磨损和氧化磨损,煤层气钻井液中进行腐蚀磨损时高熵合金涂层的磨损机理为磨粒磨损和粘着磨损。500℃退火Al0.75Ti0.25Co Cr Fe Ni高熵合金涂层的耐磨损性能最为优异,分别为0.36（干摩擦磨损,Si3N4）、0.57×10-4 mm3·N-1 m-1（干摩擦磨损,GCr15）、2.46（腐蚀磨损,Si3N4）和1.32×10-6 mm3·N-1 m-1（腐蚀磨损,GCr15）。采用四种机器学习算法（CART、RF、GBDT和Ada Boost）对高熵合金涂层的耐腐蚀磨损性能进行预测,CART模型表现出了最佳的预测性能。

关键词： 微铣刀   非对称磨损   在线监测   表面形貌   切削力  

摘要： 微铣刀磨损是制约微铣削加工技术应用与发展的重要因素,发展可靠的微铣刀磨损在线监测技术、精准监测微铣刀各个刀齿的磨损是破解这一问题的关键。然而,由于刀具尺寸和切削用量小,刀具跳动对微铣削切削过程和刀具磨损形态的影响极其显著。在刀具跳动的作用下,微铣刀各个刀齿的切屑负载和切削力严重失衡,致使各个刀齿磨损分布不对称,而磨损的不对称分布又会进一步改变各个刀齿的切屑负载和切削力,最终使切屑负载、切削力和刀具磨损非对称耦合变化,难以直接通过切削力对各个刀齿磨损进行在线监测。对切屑负载进行在线估计,再根据切屑负载和切削力进行各个刀齿磨损监测,是解决微铣刀非对称磨损监测问题的有效途径。有鉴于此,本文提出一种工件表面形貌与切削力融合的微铣刀磨损在线监测新方法,即先通过表面形貌在线重构各个刀齿的切屑负载,再根据非对称磨损的力学特征与重构的切屑负载进行非对称磨损的在线监测。本文的主要研究内容与创新之处如下:首先根据微细切削基础理论研究非对称磨损对切削力的作用,为非对称磨损的力学特征提取奠定理论基础。分析刀具磨损的非对称性对切屑负载的影响,建立包含非对称磨损的微铣削切屑负载模型;探索切屑负载和刀具磨损对刀-工接触区和刀-屑接触区切削应力分布的影响,建立包含非对称磨损的微铣削切削力模型,揭示非对称磨损对微铣削切削力的作用;设计微铣削切削力实验进行模型参数估计,验证模型的可靠性,实验结果显示所建立的切削力模型比常规的考虑对称磨损的切削力模型在切削力预测精度上提高了 6.36%。其次研究非对称磨损对切削形貌的影响规律,为根据表面形貌重构切屑负载提供理论支撑。研究切屑负载和刀具磨损对切削表面残留高度的影响,结合已构建的切屑负载模型,建立一种考虑非对称磨损的微铣削加工三维切削形貌模型,阐明微铣刀非对称磨损对微铣削工件表面形貌的影响规律;探索微铣削工件表面形貌的三维点云仿真算法,对表面形貌模型进行仿真模拟,分析论证了基于工件表面形貌重构切屑负载的可行性;设计切削试验进行模型比对与验证,结果表明所建立的考虑非对称磨损的形貌模型相较于传统的模型在微铣削表面形貌预测精度方面提升了约8%,并且发现可以从工件表面三维形貌中提取等效切削半径差这一能够表征切屑负载的关键物理量。最后提出基于工件表面形貌与切削力信号融合的微铣刀非对称磨损在线监测方法。基于工件表面形貌三维模型,提取各个刀齿切屑负载的重构特征——等效切削半径差,再根据等效半径差重构各个刀齿的切屑负载;根据建立的切削力模型、在线重构的切屑负载和实时采集的切削力信号提取各个刀齿的磨损特征参数——后刀面切削力系数,监测微铣刀各个刀齿的后刀面磨损状态;搭建在线监测平台验证监测方法的可靠性与精度,结果表明各个刀齿磨损的平均监测误差为8.83%,所提出的监测方法满足微铣刀磨损精准监测的要求。

关键词： 动力学建模   球轴承   打滑   磨损   振动响应  

摘要： 滚动轴承作为机械设备中不可或缺的零部件之一,其运行状态会对机械装备的安全性以及可靠性直接产生影响。轴承打滑会加速轴承磨损,降低轴承系统的旋转精度,造成轴承系统异常振动。因此,通过建立滚动轴承动力学模型,研究滚动轴承打滑机理,分析滚动轴承打滑、磨损特性,研究打滑、磨损对轴承使用寿命的影响,对于提高轴承的工作性能、延长轴承的使用寿命、提高机械设备的可靠性和稳定性等方面具有实际的工程意义。 论文主要围绕滚动轴承在不同载荷、转速等变工况下的打滑动力学特性,以及打滑对轴承外滚道磨损分布特性等方面开展了系列研究。论文的主要工作如下: (1)建立了考虑滚动轴承油膜粘性阻力、保持架兜孔间隙、离心力、科氏力的滚动轴承打滑动力学模型,研究了在不同载荷、不同转速以及变转速工况下的滚动轴承动力学特性,进而研究了发生打滑后轴承内部动力学特性变化和振动特性变化。计算结果表明:滚动轴承容易在轻载高速的工况发生打滑,打滑会增加轴承的振动。在加速工况下,保持架转速不断增大的同时保持架打滑率也随之增大。在转速波动工况下,轴承的打滑程度较稳定工况有明显的增大,在波动幅值增大的情况下,保持架打滑率更大,保持架转速更低。波动的幅值会增大滚子与保持架之间的接触力,波动的频率会大增加滚子与保持架之间的碰撞次数,增大轴承保持架损坏的可能。 (2)将建立的滚动轴承打滑动力学模型与Archard磨损理论计算模型进行耦合,对滚动轴承外滚道磨损分布进行动力学求解,研究滚动轴承的外滚道磨损特性。结果表明:外滚道磨损主要集中在承载区,打滑会增大了滚子-滚道之间的相对滑移速度,从而影响磨损。载荷增大虽然会增大滚子-滚道之间的接触力但是表面滑移速度也会减小,因此在一定范围内增大载荷不一定会造成磨损加剧。增大表面粗糙度或者不提供润滑都会大幅增加轴承磨损,随着磨损的累计滚动轴承会偏心,严重降低了轴承的稳定性,导致传动系统精度下降。 (3)采用滚动轴承振动实验台进行了轴承打滑实验。在实验台上安装NSK6012轴承,设置不同大小的径向负载,采集不同载荷下的轴承振动信号。将计算得到的轴承振动信号与实验振动信号进行对比,结果显示:在相同工况下,仿真计算得到的轴承保持架的转速、振动幅值与实验得到的转速、振动幅值与实验振动幅值都吻合良好,验证了本文提出的考虑打滑的滚动轴承动力学模型的有效性。

关键词： 选区激光熔化技术   Al0.5CoCrFeNi高熵合金   微观组织   摩擦磨损行为  

摘要： 高熵合金（High Entropy Alloy,HEA）具有出色的综合性能,其特性表现为高强度、高硬度、良好的热稳定性、抗疲劳性、耐蚀性和耐氧化性,使其成为航空航天、石油工业、国防军工、生物医学等领域的理想材料,并且具有巨大的应用潜力。目前高熵合金的制备工艺主要集中在真空电弧熔炼、铸造以及机械合金化等传统制备方式,所制备出的高熵合金制件大都存在晶粒粗大、成分偏析及宏观成形尺寸受限等问题。选区激光熔化（Selective Laser Melting,SLM）具有激光超快加热、快速冷却和多次热循环的优势,以及接近近净成形、材料利用率高、可成形任意复杂形状零件的特点,是实现组织均匀、性能优异的块体高熵合金成形的潜在技术。本文采用AlxCoCrFeNi（x=0.5）的高熵合金气雾化粉末作为原材料,通过优化SLM成形工艺成功制备了10 mm×10 mm×5 mm的块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金,重点分析了SLM成形Al0.5CoCrFeNi高熵合金的相组成、微观组织和摩擦磨损性能,并系统研究了SLM成形工艺对高熵合金微观组织和摩擦磨损行为的影响规律,为选区激光熔化技术成形复杂结构的高熵合金零件奠定理论和技术基础。对SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金进行了工艺优化,当铺粉层厚t=25μm、激光功率P=100W、扫描速度v=1500 mm/s、扫描间距h=0.06mm、层间旋转角α=90°时,SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金试样表面孔隙、裂纹及沟壑等缺陷最少,试样成形质量最好。SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金的主要相组成为面心立方相,随着体积能量密度（Volume Energy Density,VED）的增加,面心立方相逐渐减少,体心立方相逐渐增多。SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金的微观组织形貌受不同成形参数影响,平行于打印方向的截面呈“鱼鳞”状、“横线”状等形貌,内部以柱状晶为主,单个晶粒穿越多个沉积层,表现出外延生长趋势,柱状晶长度最大达90μm左右。块体高熵合金的晶体织构表明,与α=0°和α=90°相比,当α=67°时,其晶粒取向最为“杂乱”,织构均匀密度倍数最低。SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金不同成形面的显微硬度和摩擦磨损性能表现出各向异性,平行于成形方向的表面显微硬度和摩擦磨损性能均优于垂直于成形方向的表面。综合显微硬度和摩擦磨损性能分析可知:SLM成形块体Al0.5CoCrFeNi高熵合金随着VED从118.5 J/mm3增加至148.1 J/mm3,其平均摩擦系数分别为0.64,0.68和0.61;磨损体积分别为0.088 mm3,0.094 mm3和0.073 mm3,耐磨性呈先下降后上升的趋势,这与VED对高熵合金晶粒尺寸、晶体织构及位错密度等微观组织的影响规律一致。另外在层间旋转角对试样耐磨性能的分析中发现,织构强度高的α=90°试样,其磨损体积和平均摩擦系数分别为0.046 mm3和0.52,相较于织构强度低的α=67°试样,其磨损体积和平均摩擦系数分别0.073 mm3和0.61,明显耐磨性更优。