数控加工实时数据的三维色谱图分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51575210
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

During CNC machining process of complicated curved surface, the command and feedback signals in every control cycle are recorded in realtime. A digital tool location surface (TLS) can be reconstructed from the recorded axes position. By coloring each of tool point on the surface with the value of the signal at the same record cycle of the point, a chromatography of the signal is formed. With such a chromatography, the signals collected in time sequence during the control process are mapped onto the three-dimensional TLS. Under this way it becomes possible to measure the signals’ discontinuity along the TLS. The geometrical model of the TLS can be reconstructed by reorganizing the tool location points from the recorded data. In this proposal, a metric method of the signals’ discontinuity on the 3D TLS will be studied and the mapping relationship between the signals’ discontinuity and the geometrical features on the machined surface will be explored to discover the law of impaction on the physical shaping process activated by the signal’s changing. The control algorithm’s performance on keeping consistency between two adjacent paths will be studied based on the distribution of the feedrate’s discontinuity on the TLS. Based on the tracking errors of all motion axes, the deviation error along the normal vector at the tool location point from command position to feedback position will be calculated to study an approximation method of profile tolerance error, which can be used in the machining process to do realtime evaluation of the surface’s quality. Based on the statistical distribution of the spindle’s load current along the program’s blocks, optimization method of the machining parameters for coarse milling will be studied to improve the machining efficiency.
在数控曲面加工过程中,实时记录每一个控制周期的指令和反馈信号,从其中的坐标位置重构刀位点数字曲面。对曲面上每一点,用同周期的信号值大小着色,形成该信号的三维色谱图。将控制过程中的时序信号,映射到三维的刀位点数字曲面上,藉此可实现过程信号在空间曲面连续程度的数学度量。基于实时记录的刀位点坐标重构零件的刀位点曲面几何模型,研究指令信号和反馈信号在三维刀位点曲面上的连续性的度量方法,探索信号的空间不连续度与加工表面几何形状不连续特征间的映射关系,揭示信号变化对物理成形过程的作用规律。基于合成速度在刀位曲面的不连续分布特征,研究控制算法在相邻轨迹一致性上的控制特性;基于各轴跟随误差,计算编码器实测刀位点相对指令刀位点的法向偏差,研究基于刀位点法向跟随偏差估算实际曲面轮廓误差的方法,实现曲面加工质量的实时评价;基于主轴电流信号在各程序段间的统计分布,研究粗加工的工艺参数优化方法,提高加工效率。

结项摘要

在数控加工制造中,实时记录每一个控制周期的指令与反馈信号,为零件加工过程全数字化数据溯源提供基础。本项目在此基础上,研究了数控加工实时数据的三维色谱图分析方法。通过对实时加工刀位点进行疏化和三角片化,构造了刀位点空间几何模型,用于加工指标信号的色谱显示和不连续度分析。建立了指标信号与零件加工表面的映射关系,为进一步评价数控系统速度规划和运动控制算法的性能提供有效途径。.建立了基于机床编码器反馈信号的曲面零件轮廓误差近似计算模型。该模型利用采集的机床编码器或光栅尺在每个控制周期的反馈信号,与指令插补信号构建的三角片曲面模型进行对比分析,并利用三坐标测量机对估算结果进行标定,得到实际曲面轮廓误差的估算结果。在数控加工指令域上,研究了机床主轴电流及其衍生信号的分析方法;通过定位电流及其衍生信号在三维色谱图上的不连续特征,建立电流及其衍生信号的均衡优化模型,实现腔槽类零件粗铣加工的工艺参数优化。.在三维色谱分析和速度规划和控制算法评价研究的基础上,开发了用于三维曲面加工分析和优化软件(iSurfine),在复杂曲面、模具等高精度加工应用中有效提高了零件的加工表面质量。在基于主轴电流及其衍生信号连续性的粗加工工艺参数优化方法研究的基础上,开发了用于腔槽类零件粗铣加工的工艺参数优化软件(Afo-Milling)。针对不同的加工对象,能够提升5%~30%的加工效率。两款软件目前成为“华中8型”数控系统推广应用的配套软件,对提高零件加工质量和加工效率具有重要的意义。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
Automatic generation of efficient and interference-free five-axis scanning path for free-form surface inspection
自动生成高效、无干扰的五轴扫描路径,用于自由曲面检测
  • DOI:
    10.1016/j.cad.2018.01.001
  • 发表时间:
    2018-05-01
  • 期刊:
    COMPUTER-AIDED DESIGN
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Hu, Pengcheng;Zhou, Huicheng;Shen, Shuyu
  • 通讯作者:
    Shen, Shuyu
Spiral Curve-Based Efficient Five-Axis Sweep Scanning of Barrel-Shaped Surfaces
基于螺旋曲线的桶形表面高效五轴扫描
  • DOI:
    10.1115/1.4039383
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Journal of Manufacturing Science and Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hu Pengcheng;Huicheng Zhou;Kai Tang;Chenhan Lee;Jihong Chen;Jianzhong Yang;Lei Li
  • 通讯作者:
    Lei Li
The modeling, analysis, and application of the in-process machining data for CNC machining
CNC加工过程中加工数据的建模、分析与应用
  • DOI:
    10.1007/s00170-018-2963-0
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周会成;朗明朗;胡鹏程;苏志伟;陈吉红
  • 通讯作者:
    陈吉红
基于弧长参数的Akima刀位轨迹拟合算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周鹏;吴继春;周会成;杨世平;刘金刚;马秋成
  • 通讯作者:
    马秋成
Three-axis CNC machining feedrate scheduling based on the feedrate restricted interval identification with sliding arc tube
基于滑动弧管进给限制区间识别的三轴数控加工进给速度调度
  • DOI:
    10.1007/s00170-018-2437-4
  • 发表时间:
    2018-10-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Su, Zhiwei;Zhou, Huicheng;Fan, Wei
  • 通讯作者:
    Fan, Wei

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其他文献

自引导数控加工方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《机械工程学报》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周会成;师汉民
  • 通讯作者:
    师汉民
修正型圆环面包络环面蜗杆副的啮合原理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《华中科技大学学报》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    向华;周会成
  • 通讯作者:
    周会成
三维散乱点云的分割与几何形体重构
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《机械与电子》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周会成;陈吉红
  • 通讯作者:
    陈吉红
曲线的自组织模型及其逼近平面密集点列的方法
  • DOI:
    --
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    --
  • 期刊:
    《机械科学与技术》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周会成;陈吉红
  • 通讯作者:
    陈吉红

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周会成的其他基金

自由曲面的自生长造型和自引导数控加工方法研究
  • 批准号:
    50205010
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    8.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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