机械加工制造系统工件能量效率的预测建模及预测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51375513
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Machining Manufacturing Systems(MMS) are in enormous quantity and the potentialities for energy-saving and emission-reduction to environment is great. The energy consumption of MMS has a series of features such as large number of energy sources, complicated energy flow, great dynamic changes and strong influence of random factors so that there are some difficulties for the studies on it. In recent years, a lot of studies on energy efficiency of MMS are being done on the international scene. China has the largest number of machine tools of MMS in the world and the energy efficiency is relatively very low so that how to improve the energy efficiency is urgently needed. According to the requirement, the issues about the modeling and methodology for energy efficiency forecast of workpieces in MMS will be investigated in this project. Firstly, the architecture model of the energy consumption attribute of workpieces and the energy efficiency model being geared to forecasting for total processes of workpieces in MMS are investigated And then, the method for forecasting the energy consumed by the key energy consumption components, especially the additional energy losses caused by cutting load during machining processes of workpieces, is proposed. Finally, the method for forecasting the energy efficiency of total processes of workpieces machining in MMS is given out and the forecasting system is developed. The models, methods and the system can be widely used for supporting the energy efficient investigation, the energy consumption quota formulation, energy efficient optimization, etc, and has a good prospect for application.
机械加工制造系统量大面广,其节能潜力和环境减排潜力巨大;同时其能量消耗具有能量源多、能量流程复杂、动态变化大、随机因素多等一系列特点,研究难度大;因此,近年来,对其能量效率问题研究正在国际上迅速兴起。本项目针对我国机械加工制造系统的机床拥有量世界第一、能耗总量巨大并且能量效率低而急需提高能量效率的需求,对机械加工制造系统工件能量效率的预测建模及预测方法展开研究。通过建立制造系统中工件的能量消耗属性体系结构模型和面向预测的工件加工全过程能量效率模型,提出机械加工过程载荷损耗能量等关键能耗组件的预测方法和工件能量效率超前预测的创新方法,解决工件加工全过程能量效率难以预测的难题,并在此基础上研究开发出机械加工制造系统工件能量效率预测的应用支持系统。上述模型、方法及应用系统能为机械加工制造系统能量效率研究、能耗定额制定、制造过程能效优化等一系列问题的研究和应用提供基础支持,并具有广阔的应用前景。

结项摘要

机械加工制造系统是一种以机床为主体的典型制造系统;量大面广,能量消耗总量巨大,并且能量效率很低,其节能潜力和环境减排潜力巨大。过去对其能量效率问题认识不够、重视不够、研究不够;但近年来,发生了根本改变,其研究正在国际上迅速兴起。本项目基于多年在机械加工制造系统能量效率领域的研究,发现了机械加工制造系统能量消耗和能量效率的可预测特性,于是对机械加工制造系统能量消耗和能量效率的预测建模及预测方法展开了研究。. 通过研究机械加工过程载荷损耗能量等关键能耗组件的预测方法,建立机械加工过程工件比能效率和能量利用率超前预测方法,并在此基础上研究开发出机械加工制造系统工件能量效率预测的应用支持系统。由于研究中发现,上述方法可为至今尚未解决的机械制造业能耗限额制定问题提供一种理论工具支持,于是我们对基于能量消耗预测的机械加工制造系统能耗限额制定方法也进行了研究。. 本项目取得了重要的研究成果: 1)揭示了机床主传动系统和机械加工制造系统能量消耗和能量效率的可预测特性,建立了机械加工过程载荷损耗能量等关键能耗组件的预测模型,提出了机械加工制造系统能量消耗和能量效率的预测方法,开发了机械加工制造系统工件能量效率预测的应用支持系统。2)提出了基于能量效率预测的机械加工系统能耗限额制定方法,可望为机械制造业这一能量消耗规律最复杂产业的能耗定额制定难题提供一种基础方法和解决思路。. 本项目共发表论文20篇:其中被SCI/EI检索19篇,SCI一区论文5篇;授权国家发明专利6项;软件著作权2项。. 本项目所建立的模型、方法及应用支持系统能为能量效率评价、工艺参数能效优化、能效优化调度、特别是至今尚未解决的机械制造业能耗限额制定问题提供一种理论工具支持,具有较大的学术价值和应用前景。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
An analytical investigation on energy efficiency of high-speed dry-cutting CNC hobbing machines
高速干切削数控滚齿机能效分析研究
  • DOI:
    10.1080/19397038.2017.1349205
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    International Journal of Sustainable Engineering
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Cai Wei;Liu Fei;Hu Shaohua
  • 通讯作者:
    Hu Shaohua
一种数控切削机床运行能耗状态在线判别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王超;刘飞;庹军波
  • 通讯作者:
    庹军波
A method for predicting the energy consumption of the main driving system of a machine tool in a machining process
一种机床主传动系统加工过程能耗预测方法
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2014.09.058
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Liu Fei;Xie Jun;Liu Shuang
  • 通讯作者:
    Liu Shuang
A method for determining the energy consumption of machine tools in the spindle start-up process before machining
一种确定机床加工前主轴启动过程能耗的方法
  • DOI:
    10.1177/0954405415600679
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART B-JOURNAL OF ENGINEERING MANUFACTURE
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Huang Jing;Liu Fei;Xie Jun
  • 通讯作者:
    Xie Jun
A new approach for calculating the input power of machine tool main transmission systems
机床主传动系统输入功率计算的新方法
  • DOI:
    10.1177/1687814017723791
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Liu Peiji;Liu Fei;Liu Gaojun
  • 通讯作者:
    Liu Gaojun

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    刘志明

其他文献

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AI项目解读示例

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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