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本發(fā)明涉及一種超高強度鋼軸類零件的加工方法。該方法通過在一臺高速外圓磨床上裝夾超高強度鋼軸類零件，經過裝置設置和零件裝夾、粗磨、半精磨和精磨四個工藝流程，在粗磨、半精磨、精磨工藝流程開始之前和之后對零件進行強冷降溫，并在上述三個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下長直注塑件翹曲變形進行模流分析，結果表明，澆注 遠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)明屬于電磁漸進成形領域，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或固定位置多次放電成形待成形工件的 底層，以此實現大型板金件的電磁漸進成形。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償加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三維模型，獲得數控代碼;(2)在三維模 型中提取測量的點位;(3)基于模型進行測量路徑規(guī)劃;(4)對工件毛坯 進行粗加工和半精加工;(5)進行在機測量，獲取所有規(guī)劃的測量點位 的坐標值;(6)將獲得的測量點位的坐標值與薄壁零件三維模型上對應 點進行對比，計算出實際加工工件的每個點位的坐標與三維模型上對 應點的偏差;(7)根據加工偏差施以補償系數優(yōu)化加工軌跡據此進行精 加工，得到最終的加工變形偏差及補償值。本發(fā)明的方

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置，包括剛性底盤、機械手臂系統(tǒng)、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉換器、控制器、驅動器；機械手臂系統(tǒng)控制四個機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、處理并輸出相應的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質材料，安置于機床加工槽內，其上配置有用以安裝立柱和四個機械手臂的結構；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發(fā)明使得抑振裝置實時跟隨銑削刀具的進給移動

本發(fā)明公開了一種面向移動云計算的節(jié)能傳輸方法及相應的中 間件系統(tǒng)，利用云端托管請求管理模塊接收并處理移動端的鏡像托管 請求，云端應用鏡像數據管理模塊管理移動應用鏡像的數據更新與刪 除，云端-移動端數據傳輸模塊實現云平臺和移動端之間的節(jié)能數據傳 輸，移動端數據存儲與分發(fā)模塊保存云端傳輸的數據并且分發(fā)給不同 移動應用，移動端應用請求分析模塊分析移動應用的數據請求，并且 從存儲模塊返回相應的數據。本發(fā)明能很好地降低無線網絡

本發(fā)明提出一種飛機翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時先將基板安裝在變 位機上，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到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設計高度時，再單獨沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達到所述立柱 厚度，將變位機工作臺繞翻轉軸翻轉 90°，腹板平行于地面，腹板在 緣條下方，然后按設計尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機

本發(fā)明公開了一種機械零件表平面殘余應力場的預測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應力分量的二元 n 階三角級數多項式模型; 2)初步測試分析確定模型階數 n 值;3)根據模型階數 n，確定測試點個 數及測試方案并進行測試;4)根據預測模型和測試結果，對模型進行 矩陣形式整理求解模型系數;5)根據殘余應力分量測試結果、已求的 模型系數和自平衡條件，求解其它殘余應力分量預測模型系數;6)表 平面殘余應力場形象表征。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的多機械手臂隨動抑制裝置， 包括剛性底盤、機械手臂系統(tǒng)、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、 激光位移傳感器、轉換器、控制器、驅動器；機械手臂系統(tǒng)控制四個 機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、 處理并輸出相應的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質材料，安置于機床加工槽內，其上配置有用以安裝立柱和四個 機械手臂的結構；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動； 激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發(fā)明使得抑振裝置實時 跟隨銑

本成果提出了基于零件批量加工數據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據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(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，結合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數自適應調控聯(lián)合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。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），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續(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現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優(yōu)化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規(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)動機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床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，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，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關知識與優(yōu)化規(guī)則形成權。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，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告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。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，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業(yè)工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，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%）。相關應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預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方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態(tài)估計方法，建立了現場多源數據信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數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%。