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本發(fā)明涉及一種超高強(qiáng)度鋼軸類零件的加工方法。該方法通過在一臺(tái)高速外圓磨床上裝夾超高強(qiáng)度鋼軸類零件，經(jīng)過裝置設(shè)置和零件裝夾、粗磨、半精磨和精磨四個(gè)工藝流程，在粗磨、半精磨、精磨工藝流程開始之前和之后對零件進(jìn)行強(qiáng)冷降溫，并在上述三個(gè)工藝流程過程中對磨削區(qū)域自上而下噴射高壓氣、液混合流體。本發(fā)明具有磨削力小，磨削效率高；提高了材料的脆性，并改善了材料的加工性能；減少了磨削熱的產(chǎn)生和溫升，減少了加工表面燒傷與硬化；無需二次裝夾，減小裝夾誤差，提高加工精度和加工效率。

對不同注塑工藝參數(shù)下長直注塑件翹曲變形進(jìn)行模流分析，結(jié)果表明，澆注 遠(yuǎn)端處的翹曲變形量較大，澆注入口處的翹曲變形量較小。保壓時(shí)間的增加，可 以降低塑件的翹曲變形。保壓壓力增加,塑件整體翹曲變形減小，尤其在澆注入 口處比較明顯。熔體溫度從 230°C提高到 270°C，塑件整體翹曲明顯減小，特別 在澆注遠(yuǎn)端處比較明顯。降低模具溫度，對降低注塑件的翹曲變形有顯著地效果。

本發(fā)明屬于電磁漸進(jìn)成形領(lǐng)域，并具體公開了一種基于板面控 形的大型板金件電磁漸進(jìn)成形方法，該方法采用分層的方式成形大型 板金件，其包括如下步驟：首先采用平面螺旋線圈按照等高線軌跡移 動(dòng)放電成形待成形工件的首層；然后采用曲面線圈按照螺旋線軌跡移 動(dòng)放電成形待成形工件的除首層和底層之外的其他層；最后采用平面 螺旋線圈按照等高線軌跡移動(dòng)或固定位置多次放電成形待成形工件的 底層，以此實(shí)現(xiàn)大型板金件的電磁漸進(jìn)成形。本發(fā)明可通過線

本發(fā)明公開了一種薄壁零件的銑削變形在線測量與補(bǔ)償加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三維模型，獲得數(shù)控代碼;(2)在三維模 型中提取測量的點(diǎn)位;(3)基于模型進(jìn)行測量路徑規(guī)劃;(4)對工件毛坯 進(jìn)行粗加工和半精加工;(5)進(jìn)行在機(jī)測量，獲取所有規(guī)劃的測量點(diǎn)位 的坐標(biāo)值;(6)將獲得的測量點(diǎn)位的坐標(biāo)值與薄壁零件三維模型上對應(yīng) 點(diǎn)進(jìn)行對比，計(jì)算出實(shí)際加工工件的每個(gè)點(diǎn)位的坐標(biāo)與三維模型上對 應(yīng)點(diǎn)的偏差;(7)根據(jù)加工偏差施以補(bǔ)償系數(shù)優(yōu)化加工軌跡據(jù)此進(jìn)行精 加工，得到最終的加工變形偏差及補(bǔ)償值。本發(fā)明的方

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動(dòng)的多機(jī)械手臂隨動(dòng)抑制裝置，包括剛性底盤、機(jī)械手臂系統(tǒng)、音圈電機(jī)、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動(dòng)器；機(jī)械手臂系統(tǒng)控制四個(gè)機(jī)械手臂跟隨機(jī)床主軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)；控制器對振動(dòng)位移信號進(jìn)行采集、處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機(jī)進(jìn)行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質(zhì)材料，安置于機(jī)床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個(gè)機(jī)械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機(jī)用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動(dòng)；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動(dòng)位移。本發(fā)明使得抑振裝置實(shí)時(shí)跟隨銑削刀具的進(jìn)給移動(dòng)

本發(fā)明公開了一種面向移動(dòng)云計(jì)算的節(jié)能傳輸方法及相應(yīng)的中 間件系統(tǒng)，利用云端托管請求管理模塊接收并處理移動(dòng)端的鏡像托管 請求，云端應(yīng)用鏡像數(shù)據(jù)管理模塊管理移動(dòng)應(yīng)用鏡像的數(shù)據(jù)更新與刪 除，云端-移動(dòng)端數(shù)據(jù)傳輸模塊實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)和移動(dòng)端之間的節(jié)能數(shù)據(jù)傳 輸，移動(dòng)端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分發(fā)模塊保存云端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并且分發(fā)給不同 移動(dòng)應(yīng)用，移動(dòng)端應(yīng)用請求分析模塊分析移動(dòng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)請求，并且 從存儲(chǔ)模塊返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)。本發(fā)明能很好地降低無線網(wǎng)絡(luò)

本發(fā)明提出一種飛機(jī)翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機(jī)翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時(shí)先將基板安裝在變 位機(jī)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(dá)到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設(shè)計(jì)高度時(shí)，再單獨(dú)沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達(dá)到所述立柱 厚度，將變位機(jī)工作臺(tái)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(shè)計(jì)尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機(jī)

本發(fā)明公開了一種機(jī)械零件表平面殘余應(yīng)力場的預(yù)測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應(yīng)力分量的二元 n 階三角級數(shù)多項(xiàng)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(diǎn)個(gè) 數(shù)及測試方案并進(jìn)行測試;4)根據(jù)預(yù)測模型和測試結(jié)果，對模型進(jìn)行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應(yīng)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(yīng)力分量預(yù)測模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場形象表征。本發(fā)明方法避免了測試的盲目性

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動(dòng)的多機(jī)械手臂隨動(dòng)抑制裝置， 包括剛性底盤、機(jī)械手臂系統(tǒng)、音圈電機(jī)、薄板、立柱、主軸、支架、 激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動(dòng)器；機(jī)械手臂系統(tǒng)控制四個(gè) 機(jī)械手臂跟隨機(jī)床主軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)；控制器對振動(dòng)位移信號進(jìn)行采集、 處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機(jī)進(jìn)行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質(zhì)材料，安置于機(jī)床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個(gè) 機(jī)械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機(jī)用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動(dòng)； 激光位移傳感器用以檢測薄板的振動(dòng)位移。本發(fā)明使得抑振裝置實(shí)時(shí) 跟隨銑

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(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)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(yù)測混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機(jī)床設(shè)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(shí)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(shí)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(shè)計(jì)與現(xiàn)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)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(shí)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(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應(yīng)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(shí)現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)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(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)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(jī)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(jī)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(dòng)機(jī)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(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)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(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)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(jìn)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(shí)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(shí)庫軟件通過第三方測評，測評機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)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(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫軟件第三方測試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)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(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)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(jī)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(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(yīng)用驗(yàn)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(yīng)用驗(yàn)證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)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(shí)現(xiàn)了切削過程的毫秒級預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)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(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)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(shí)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%。