复杂零件的五轴增减材混合制造工艺规划及优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51805260
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Parts with complex structure and surfaces are extensively applied in aerospace, automotive and energy industries. Traditional five-axis machining process is sometimes delicate when handling complex parts, in the sense that the design requirements cannot be fully satisfied. The integration of additive and subtractive manufacturing process into a unique five-axis apparatus offers a new way for manufacturing by a sequence of additive and subtractive alternating processes. Nevertheless, the tool-workpiece interference is hardly predictable due to the geometric growing of the workpiece after each alternating process, which makes the process planning a challenging task. Conventionally, conservative processing strategies divide the part into uniform thin layers, each of which is alternately fabricated one after another. With too many alternations, both the processing efficiency and the surface quality are greatly violated. Motivated by this dilemma, this project proposes a dedicated strategy for five-axis hybrid manufacturing process. By investigating the tool accessibility and the kinematic property of five-axis machine, a concept of “manufacturability” is presented as a constraint to evaluate the complexity for processing a local area of the part. A novel downward searching strategy is then proposed for process planning individual machining features of the part, which effectively reduces the total number of alternating processes, while satisfying the manufacturability constraint. For each optimized process, the generation of feasible five-axis additive and subtractive tool path is also introduced. This new methodology is believed to provide both technical and theoretical support to the hybrid manufacturing of complex parts.
航空航天、汽车及能源等行业存在大量复杂结构及复杂曲面零件,采用传统五轴切削加工往往工艺复杂,甚至难以满足设计需求。五轴增减材混合制造方法是一种增材与减材的多工序交替制造新模式。然而,制造过程中工件几何增长,导致刀具干涉难以预测且前后工序相互制约。针对该问题,目前多采用保守分层工序规划,工序繁多,影响加工效率和零件表面质量。本项目提出五轴增减材混合制造工艺方法,针对五轴机床建立了零件局部可加工性模型,用于表征刀具可达性与机床运动特性双重指标,并以此为准则建立约束条件,提出“倒序下探法”对零件进行分层工序规划,进而提出针对每道工序的五轴增减材刀轨生成算法,为复杂零件的混合制造提供了系统性理论基础与技术支撑。

结项摘要

航空航天器的关重零部件广泛采用复杂结构和复杂曲面设计,此类零件的制造工艺往往高度定制化,造成产品迭代周期长、制造成本高等一系列问题。增减材混合制造集成了增材与减材制造的各自优势,是实现复杂零件高精高效制造的有效手段,已成为高端制造业重点发展的方向之一。本项目围绕复杂零件多轴增减材制造工艺规划中的几何切片、轨迹规划难题开展研究工作,主要成果如下:.(1)针对复杂零件的几何切片工艺,突破了传统基于平面剖分的几何切片方法需要额外添加辅助支撑的问题,提出了基于曲面剖分的复杂零件几何切片工艺方法,为实现无支撑增减材工艺规划奠定了技术基础。.(2)针对复杂曲面的刀具运动轨迹规划,突破了传统以图形为载体的轨迹规划方法难以适应多工艺约束下的规划难题,提出了以图像为载体的刀具运动轨迹整体规划方法,建立了复杂曲面特征的图像参数域模型,进而探明了工艺约束与图像处理的等效关系,实现了复杂零件的增材制造及减材加工轨迹的高效高质量整体规划。.(3)基于本项目开发的原型系统已应用于C919大型蒙皮镜像铣数控编程,与商品化CAM软件相比,提高数控编程效率4倍以上、加工效率20%以上,成果获2021年度江西省科技进步一等奖。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Curved layer based process planning for multi-axis volume printing of freeform parts
基于曲线层的自由形状零件多轴体积打印工艺规划
  • DOI:
    10.1016/j.cad.2019.05.007
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Computer-Aided Design
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Xu Ke;Li Yingguang;Chen Lufeng;Tang Kai
  • 通讯作者:
    Tang Kai
ForceNet: An offline cutting force prediction model based on neuro-physical learning approach
ForceNet:基于神经物理学习方法的离线切削力预测模型
  • DOI:
    10.1016/j.jmsy.2021.08.001
  • 发表时间:
    2021-08-10
  • 期刊:
    JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS
  • 影响因子:
    12.1
  • 作者:
    Xu, Ke;Li, Yingguang;Chen, Gengxiang
  • 通讯作者:
    Chen, Gengxiang
Region based five-axis tool path generation for freeform surface machining via image representation
基于区域的五轴刀具路径生成,通过图像表示进行自由曲面加工
  • DOI:
    10.1016/j.rcim.2018.12.006
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    Robotics and Computer-Integrated Manufacturing
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Xu Ke;Li Yingguang
  • 通讯作者:
    Li Yingguang
Digital image approach to tool path generation for surface machining
表面加工刀具路径生成的数字图像方法
  • DOI:
    10.1007/s00170-018-3118-z
  • 发表时间:
    2018-12
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xu Ke;Li Yingguang
  • 通讯作者:
    Li Yingguang
Image processing-based contour parallel tool path optimization for arbitrary pocket shape
基于图像处理的任意型腔形状的轮廓并行刀具路径优化
  • DOI:
    10.1007/s00170-018-3016-4
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xu Ke;Li Yingguang;Xiang Bingfei
  • 通讯作者:
    Xiang Bingfei

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其他文献

耳电针治疗难治性抑郁症增效效应的临床观察
  • DOI:
    10.11842/wst.20190718004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    世界科学技术:中医药现代化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许可;李小娇;方继良;陈丽梅;高德强;洪洋;许凤全;王红星
  • 通讯作者:
    王红星
迷走神经刺激术治疗难治性抑郁症临床研究进展
  • DOI:
    10.13479/j.cnki.jip.2020.02.014
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    国际精神病学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许可;李小娇;方继良;许凤全;余雪;肖雪
  • 通讯作者:
    肖雪
难治性与非难治性抑郁症的静息态脑功能磁共振ReHo特征初步比较
  • DOI:
    10.12015/issn.1674-8034.2021.03.003
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈丽梅;郭春蕾;李小娇;许可;张磊;曹久冬;王智;孙继飞;高德强;何家恺;刘军;方继良
  • 通讯作者:
    方继良
‘隆科638S’与红颖恢复系‘先恢XK01’的混播制种效果初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾佳;刘玲;谭炎宁;许可;孙学武;欧阳宁;袁贵龙;袁定阳;段美娟
  • 通讯作者:
    段美娟
基于专利诉讼的中国企业专利决策行为研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    宏观经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许可;贺宁馨;肖冰
  • 通讯作者:
    肖冰

其他文献

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图像驱动的先进复合材料自动铺放轨迹规划
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
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    58 万元
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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

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          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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