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3771.基于LQR的采样机械臂的最优控制研究及仿真
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
针对机械臂是一个十分复杂的多输入,多输出的非线性系统,且需要其具有较高的轨迹跟踪精度.本文对实验室行星采样机械臂样机进行动力学建模,并使用线性二次型最优调节器(linear quadratic regulator)方法提出了一种用于机械臂轨迹跟踪的最优控制方法,使机械臂跟踪误差保持渐近稳定.且分别在Matlab/Simulink中构建基于传统PD控制器和最优控制器的系统仿真模型,对仿真结果进行对比分析.结果表明:基于LQR方法推导的最优控制器相较于传统PD控制器能获得更好的轨迹跟踪精度,验证了其有效性.
关键词：采样机械臂;;轨迹跟踪;;最优控制;;稳定性;;Matlab/Simulink仿真
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3772.农业机械节油问题浅析
[通用设备制造业,专用设备制造业] [2019-07-20]
发展农业机械是实现现代农业建设的重要举措,对提高农业生产效率、生产质量,降低农民群众劳动强度,提高作业效率均有着很大帮助。农业机械在使用过程中,为了进一步提高其利用效率,应该高度重视机械设备油耗问题,分析影响农业机械节油的因素,采取科学的节油措施,降低农业机械设备燃油消耗,在提高机械设备利用效率的同时,尽量减少燃油投入过多所造成的经济成本提高问题。
关键词：农业机械;;节油问题;;措施
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3773.基于Arduino的6自由度智能机械臂创新实验平台
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
智能机器人是我国"十三五"期间的重大科研方向和热点应用领域,在高等院校相关专业中,智能机器人方向的教学资源建设和教学改革实践方兴未艾。同时,智能机器人是较为典型的机械、电子和计算机等先进技术结合的一体化系统,将其作为大学生工程教育和创新教育的实验平台非常适合。在众多类型的机器人中,多自由度机械臂是市场应用最为广泛的一种智能机器人,由此,本文详细论述了浙江师范大学数理与信息工程学院基于Arduino的6自由度智能机械臂的设计。教学实践表明,该设计的创新实验平台具有较强的专业知识综合性,较能调动学生学习的主动性,在培养学生实践能力和创新素养方面效果良好。
关键词：智能机器人;;6自由度机械臂;;创新实验;;Arduino;;创新能力
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3774.72A高碳钢盘条氧化铁皮组织结构及机械剥离性控制研究
[通用设备制造业,专用设备制造业] [2019-07-20]
为了提高72A高碳钢盘条在吐丝后生成的氧化铁皮的机械剥离性,先在实验室条件下,根据铁氧相图,设计等温实验和FeO先共析和共析转变实验,分析研究不同等温温度下氧化铁皮组织结构和厚度的变化规律。为后续改善工业生产中氧化铁皮的剥离性能提供理论基础。然后在高速线材生产车间进行工业试验,通过调整斯太尔摩吐丝温度和各冷却段冷却速度使盘条表面覆盖不同组织结构的氧化铁皮,将试验盘条制样进行弯曲试验并进一步检测,分析出不同工艺条件与氧化铁皮的剥离性的关系,进一步优化工艺参数。综合实验结果得出结论如下:(1)随着氧化温度的升高,FeO与总厚的层厚比逐渐上升,Fe_3O_4与总厚的层厚比逐渐下降。在高温段,氧化铁皮主要由FeO构成,Fe_3O_4的含量很少。随着氧化温度的降低,FeO的生成速率逐渐降低,在氧化铁皮中的含量也逐渐降低。(2)在等温温度600℃以下,根据不同的等温时间,FeO层出现Fe_3O_4先共析组织和片状的α-Fe+Fe_3O_4共析组织。根据等温实验结果绘制了FeO共析转变的C曲线,从500℃到350℃的温度范围是C曲线的鼻尖温度范围。(3)厚度是氧化铁皮剥离性的主要影响因素。氧化铁皮的厚度越大,其剥离尺寸越大。生产中应调整工艺使得氧化铁皮厚度保持在12~13μm,以达到更好的机械剥离性能。氧化铁皮的剥离性与FeO层呈正相关关系,FeO层达到9μm以上具有较好的剥离性。(4)提高吐丝温度,氧化铁皮厚度和FeO层厚度都会增加,在工艺允许的条件下,吐丝温度应保持在900~930℃,吐丝温度~850℃段冷速范围为6~7.5℃/s,850~650℃段冷速范围为12~20℃/s,集卷温度降至200℃以下,冷却过程中尽量避免出现粗大稀疏的先共析Fe_3O_4相。对现场风冷线的冷却工艺进行优化。优化后的产品的氧化铁皮的厚度已稳定在12μm,生产的盘条的氧化铁皮覆盖基体完整,弯曲试验后试样的剥离区域尺寸稳定在79mm。同时高碳钢基体组织性能各项指标也都符合要求。
关键词：72A高碳钢盘条;;氧化铁皮;;组织结构;;剥离性
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3775.机械制造自动化技术的应用及发展前景
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
机械制造自动化技术是一种较为先进的技术,近些年来机械制造自动化技术发展非常迅速且得到了广泛的应用。机械制造自动化技术通过借助电子计算机这一工具来实现无人操控,使得机械设备能按电子计算机里已经设置好的指令和程序完成工作。机械自动化技术的产生和发展极大的推动了机械产业的发展和进步,同时推动了我国国民经济的发展,具有很大的经济价值。
关键词：机械制造自动化技术;;应用;;发展前景
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3776.振动处理工艺对铸、焊件机械性能影响研究
[通用设备制造业,专用设备制造业] [2019-07-20]
将机械振动施加到结构件上,可以降低材料残余应力、提高尺寸稳定性和结构件材料性能。为在铸、焊件上进行振动处理,改善其性能,本文开发了一套振动处理系统,并深入研究振动时效机理和振动焊接机理,以及铸造结构件和焊接件的性能在不同振动处理工艺下的变化。首先,针对振动处理工艺的需求,使用工控机、数据采集卡和交流电机等硬件设备搭建硬件平台,开发基于交流变频技术的激振电机调速系统,同时,通过C++&MATLAB混编的方式设计控制程序,并通过吊钩侧板焊接变形控制实验测试本系统。其次,以热应力角度确定的铸件残余应力形成机理为基础,使用应力应变和应力松弛理论解析了铸造结构件残余应力状态改善过程;从位错密度变化角度出发,推导出振动时效工艺对机械性能的影响机制。选择硅锰铸钢作为试验材料,深入研究振动时效工艺对铸造残余应力、铸件力学性能和显微硬度等方面的影响,分析了振动时效工艺改善铸造结构件性能的可靠性。然后,从温度应力和相变应力角度来分析焊接残余应力的形成,分析振动焊接改善接头应力状态的作用机理。使用CO2气体保护焊焊接多种尺寸规格下的Q235B板材,与此同时,使用振动焊接工艺和振动时效工艺处理焊接板。焊接成形、焊接变形和残余应力因振动的作用得到改善,得出了不同振动处理工艺在控制焊接缺陷上的优劣。最后,详细分析焊接接头在不同振动处理工艺下的机械性能、显微硬度和耐腐蚀性等特性的变化,从晶粒成形和材料组织角度解释了振动焊接下金属性能改善的现象,并分析了位错密度在不同振动处理工艺下的变化。
关键词：振动时效;;振动焊接;;交流变频调速;;残余应力;;机械性能
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3777.机械设计制造及其自动化中计算机技术的应用分析
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
计算机技术一直以来都是经济发展无法避免的一个领域,尤其是近几年自动化技术与人工智能的设想得到了进一步实施,所以各个领域都受到了影响,其中机械设计制造尤其引人注意,因为机械制造在以前都是凭借人力做到,而现在计算机技术开始在一定程度上替代了人类,所以整个行业都不免出现问题。
关键词：机械制造及其自动化;;计算机技术;;应用分析
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3778.舞台机械飞行机构防摇摆技术
[通用设备制造业,专用设备制造业] [2019-07-20]
在分析起重机相关防摇技术的基础上提出了基于PLC控制器的开环防摇摆控制方案,通过调节小车速度控制小车的运行来减小吊具及负载的摆动幅度实现开环防摇控制。
关键词：飞行机构;;防摇摆;;PLC;;速度控制;;变频器
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3779.机械制造基础课程试题库建设的探索与实践
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
试题库建设是教学改革的一项重要环节,是实现教考分离的前提条件,也有利于提高教学质量以及教学管理水平。论述机械制造基础课程试题库建设的必要性,针对该试题库建设的现状及试题库如何发展完善方面进行了探索和实践。
关键词：试题库建设;;教学改革;;机械制造基础
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3780.基于深度学习的旋转机械轴心轨迹细粒度识别算法研究
[专用设备制造业,通用设备制造业] [2019-07-20]
随着我国制造业的发展,大型旋转机械的故障诊断与监测工作变得尤为重要,而旋转机械的轴心轨迹可以直观反映其运行状态。传统的旋转机械轴心轨迹识别方法常采用“特征提取+分类器”的模式识别方式,但受特征的故障表达能力和分类器的精度等因素影响,旋转机械故障的严重程度一直未能有效识别。基于此,本文利用深度学习开展了轴心轨迹细粒度识别的研究工作。在总结国内外对旋转机械轴心轨迹故障机理、轴心轨迹提纯和轴心轨迹自动识别等研究现状的基础上,分析了轴心轨迹识别目前存在的主要问题,并建立了相关的轴心轨迹数据库。不仅建立了包含对应不同故障的轴心轨迹库A;而且提出基于细长度、弯曲度、圆环宽度比、幅角跨度比和最小曲率半径的五种衡量指标用以对应故障的不同严重程度,并建立包含15种类型的轴心轨迹细粒度图形库B。此后,基于卷积神经网络(CNN)的LeNet-5模型构建适用于轴心轨迹识别的CNN网络结构,并通过实验调整其结构参数,确定最适用于轴心轨迹细粒度识别网络结构。具体过程为:在原有LeNet-5模型的基础上,增加其卷积层之间的线性组合数目,以提高网络的特征提取能力;减少全连接层以精简网络结构,并添加softmax层以优化其分类能力;利用库B,从卷积层数目、卷积层通道数、全连接层的层数和节点数目以及是否使用Relu层和Dropout层等方面优化该CNN网络的结构参数。为验证算法的有效性,将所优化后的CNN网络、主流轴心轨迹识别算法以及相关的特征描述子在模拟和实际测量的轴心轨迹数据库中分别实验。在模拟的A库和B库中的测试结果表明,基于LeNet-5改进的轴心轨迹识别算法在所有库中识别率最高,在轴心轨迹细粒度图形库B中高达97.63%,实时性最好,库B单个样本识别速度为0.0427毫秒。搭建转子试验台——STS1000在线振动监测分析系统,模拟出三种程度的转子不平衡故障,得到不平衡故障的细粒度图形。各算法在实测不平衡细粒度轴心轨迹上的实验结果再次表明,本文提出的算法准确率最高,已达97.14%,单个样本识别仅需0.128毫秒。综合所有实验表明,本文构建的深度网络识别速度快,准确率高,鲁棒性好,能满足轴心轨迹细粒度识别的实际要求。
关键词：旋转机械;;轴心轨迹;;卷积神经网络;;LeNet-5
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