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本發(fā)明提出一種飛機翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時先將基板安裝在變 位機上，基板工作面平行于地面為初始狀態(tài)，在基板上沉積兩緣條和 腹板，待兩緣條和腹板的高度達到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設計高度時，再單獨沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達到所述立柱 厚度，將變位機工作臺繞翻轉(zhuǎn)軸翻轉(zhuǎn) 90°，腹板平行于地面，腹板在 緣條下方，然后按設計尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機

本發(fā)明公開了一種機械零件表平面殘余應力場的預測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應力分量的二元 n 階三角級數(shù)多項式模型; 2)初步測試分析確定模型階數(shù) n 值;3)根據(jù)模型階數(shù) n，確定測試點個 數(shù)及測試方案并進行測試;4)根據(jù)預測模型和測試結(jié)果，對模型進行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應力分量測試結(jié)果、已求的 模型系數(shù)和自平衡條件，求解其它殘余應力分量預測模型系數(shù);6)表 平面殘余應力場形象表征。本發(fā)明方法避免了測試的盲目性

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術(shù)指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關(guān)鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發(fā)明提供了一種套筒類零件內(nèi)表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領(lǐng)域。該方法利用微小群孔結(jié)構(gòu)的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進行導電化處理，并將其導電層與彈性絕緣薄板組成工具陰極，套筒類零件作為工件陽極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、陰極分別與電源的正、負極連接，進行電解加工，在套筒類零件內(nèi)表面制造出微凸起結(jié)構(gòu)。采用本發(fā)明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內(nèi)表面形成微

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉(zhuǎn)的自動上下料裝置。零件儲料箱內(nèi)裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設有出料口，出料口連接出料槽，出料槽出口處安裝有選料輪，選料輪周面沿圓周等間距開有四個凹槽，選料輪旋轉(zhuǎn)出口的一側(cè)下方設有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構(gòu)銜接，提升機構(gòu)的出口處下方設有豎直導向管，豎直導向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現(xiàn)對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現(xiàn)零件翻轉(zhuǎn)上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節(jié)能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

軸系部件拆裝與分析實驗是針對軸系結(jié)構(gòu)開設的實驗。實驗分組進行，每組2人，課內(nèi)4學時。為使學生了解并掌握更多不同類型的軸系結(jié)構(gòu)形式，實驗中為學生提供12種不同結(jié)構(gòu)形式的方案，配有相關(guān)零部件實驗箱。學生自行選擇方案，按所選方案自行組裝，然后畫出軸系部件結(jié)構(gòu)草圖并進行測繪。每個環(huán)節(jié)指導教師逐一進行檢查，實驗課結(jié)束前指導教師在草圖上簽字。課后按要求做實驗報告，并畫正規(guī)軸系部件結(jié)構(gòu)圖一張。該實驗為學生完成軸系部件設計大作業(yè)和課程設計奠定了良好基礎。該實驗裝置2009年獲黑龍江省教學成果二等獎。

鐵基粉末冶金（P/M）零件溫壓工藝是90年代國際上出現(xiàn)的一個粉末冶金新技術(shù)。該技術(shù)通過對于適當?shù)匿撹F粉末及潤滑劑系統(tǒng)在一個不太高的溫度（100-150℃）下壓制，可使鐵基P/M零件生坯的密度增加0.1-0.3g/cm3。1994-1998年，瑞典、美國、瑞士、加拿大和臺灣保來得公司已先后建立了20多條溫壓生產(chǎn)線，已能生產(chǎn)30 余種密度在7.25-7.60 g/cm3的高密度鐵基P/M零件。 本項目根據(jù)我國的粉末冶金發(fā)展和設備水平，通過“九五”攻關(guān)“轎車用合金粉末和高強度溫壓技術(shù)研究”及國家863計劃項目的執(zhí)行，獲得了一批重要的研究成果。用國產(chǎn)設備和研究的模具及潤滑系統(tǒng)，成功地實現(xiàn)了軟磁材料、高強度燒結(jié)鋼、復合材料零件的溫壓。本項目可提供經(jīng)濟的溫壓系統(tǒng)設計、工藝參數(shù)的優(yōu)化設定、溫壓零件提高疲勞強度的表面處理和新產(chǎn)品的開發(fā)。產(chǎn)品的綜合水平達到國際和國內(nèi)先進水平。 該項目適用于溫壓產(chǎn)品主要應用于高強度汽車、轎車、電動及風動工具粉末冶金燒結(jié)鋼零件。如高壓油泵齒輪、鏈輪、密封環(huán)、活塞環(huán)、磁軛等。

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于核外 電子概率密度分布的復雜曲面零件匹配檢測方法，包括:對待測零件 進行非接觸式掃描獲得掃描點云，并將其與設計點云組成匹配比較對 象;將兩片點云轉(zhuǎn)換到同一三維坐標系內(nèi)，并將各個點看作原子的原子核，將此原子核的鄰域點看作核外電子，遍歷所有點計算得出其對 應的電子概率密度分布值;基于計算得出的電子概率密度分布值確定 兩個模型的誤差，并在當前誤差不滿足終止條件時對測量點云進行粗 匹配和精匹配，直至滿足終止條件為止。通過本發(fā)明，能夠有效解決 現(xiàn)有非接觸式匹配

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種可有效保留邊界和局部特征的復雜曲面零件點云精簡方法，包括:對復雜曲面 零件生成掃描點云;針對點云中的各個點獲得多個鄰域點并計算得出 法線向量;繼續(xù)以各個點為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個點，然后 求出點云中各個點的法線向量與這 m 個點的法線向量之間夾角的平均 值;基于夾角平均值來設定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類;進行二次細 分以完成第一個精簡子集的選取，然后基于定向Hausdorff距離來完成 第二個精簡子集的選取

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種可有效保留邊界和局部特征的復雜曲面零件點云精簡方法，包括：對復雜曲面 零件生成掃描點云；針對點云中的各個點獲得多個鄰域點并計算得出 法線向量；繼續(xù)以各個點為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個點，然后 求出點云中各個點的法線向量與這 m個點的法線向量之間夾角的平均 值；基于夾角平均值來設定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類；進行二次細 分以完成第一個精簡子集的選取，然后基于定向 Hausdorff 距離來完成 第二個精簡子集的選取；最后對兩個精簡子集進行合并，由此獲得