摘要：滑枕是数控龙门铣床的关键功能零部件,现有滑枕部件主要存在以下缺陷:结构上都是方滑枕,这种结构从热变形的角度上讲不是热对称结构;由于滑枕外部装有电机和减速箱,这使得滑枕部件的重心偏离了滑枕的几何中心。这些缺陷都会增大滑枕的热力耦合变形,进而影响了机床的加工精度。采用热弹性力学理论和有限元方法,建立滑枕部件的热力耦合变形的有限元方程。利用ANSYSworkbench软件对现有的滑枕部件进行热特性分析,根据分析的结果,提出了两种结构改进设计方案。对改进设计后的模型再进行分析,结果表明改进设计后的滑枕热力偶合变形明显减小,为数控龙门铣床的滑枕改进设计提供依据。

摘要：滑枕是数控龙门铣床中必不可少的关键零部件,也是影响机床加工精度的薄弱环节。采用有限元分析软件ANSYSworkbench对现有的方滑枕进行模态分析,在三维实体模型的基础上建立模态分析的有限元模型,研究滑枕的无阻尼自由振动,求解得出滑枕的前六阶固有频率和主振型。经过对分析结果的研究发现方滑枕低阶频率接近于滑枕内部主轴的激振频率,容易引起滑枕与滑枕内部主轴共振。为了解决现有方滑枕因低阶频率偏低而引起的滑枕与主轴共振的问题,设计了一种圆滑枕,通过分析求解得出圆滑枕的前六阶固有频率相对于方滑枕的前六阶固有频率大幅提高。

摘要：主轴滑枕是龙门机床的关键零部件,亦是影响机床工作性能的薄弱环节。由于滑枕结构不合理导致其在工作时产生热变形,进而影响机床整机的加工精度。针对滑枕在Z向进给过程中Y向变形较大达到20μm的问题,提出了滑枕的改进结构设计并运用热结构耦合的有限元分析方法对改进前后的滑枕结构进行了分析,得到各自的热结构耦合变形结果。分析得出改进后Z向进给时,滑枕结构的Y向变形与改进前相比较小,能够满足加工要求。研究结果对机床结构改进和提高机床热稳定性提供了参考和技术支持。

摘要：应用有限元法在两种工况下对铣头进行了模态分析,得到其固有频率、模态振型等参数。分析结果表明,铣头的固有频率与A轴的工作角度无关,铣头壳体是影响铣头整体动态性能的薄弱环节。该分析为企业对铣头及机床的进一步结构设计和优化提供了重要依据。

摘要：针对尺寸链自动生成所存在的问题,提出一种基于装配约束的尺寸链自动生成方法。依据零件间的装配定位约束的不同,建立SDT模型的表示模型和作用模型,改进装配有向图,在有向图中添加了基准约束信息。基于改进有向图,建立主尺寸链以及辅助尺寸链的装配约束关联矩阵,通过最短路径以及对关键特征的自动搜索,实现了尺寸链的自动生成。

摘要：龙门机床滑枕部件在工作过程中发生热变形,导致不能满足高精度加工要求。该研究从滑枕结构方面进行分析,首先对滑枕的稳态热边界条件进行研究,在此基础上建立滑枕热结构耦合的初始条件,然后计算出滑枕在Z向进给不同位置时三个方向和综合的变形量,计算所得综合变形量与实际加工误差相吻合。通过对三个方向变形量与滑枕结构布置的分析发现,滑枕的弯曲和非线性变形是由于结构不对称以及主轴中心与热源中心不重合所导致的,为机床的热变形补偿和结构热设计提供了基础。

摘要：滑枕是数控龙门铣床的关键功能零部件,现有滑枕部件的热变形过大影响了机床的加工精度。采用热弹性力学理论和有限元方法,对滑枕部件进行热特性分析,建立滑枕部件的热力耦合变形的有限元方程。针对实际加工中存在的问题,建立了滑枕有限元模型,确定了滑枕的内部热源、传热方式和边界条件;通过ANSYS Workbench软件对滑枕进行热态性能分析和热力耦合分析,并计算得到稳态时滑枕的温度场分布和热变形大小,为数控龙门铣床的滑枕改进设计提供依据。

摘要：为将桥梁表观病害图像进行多标签分类,部署在嵌入式设备和移动终端中以实现智能化桥梁病害检测,采用优化的轻量化卷积神经网络MobileNet-V2构建桥梁表观病害图像识别模型。将收集到的8000张桥梁表观病害图像按8∶1∶1建立训练集、验证集和测试集,为解决数据集样本过少的情况,对训练集进行数据增强处理。通过将MobileNet-V2模型与迁移学习相结合,设计了递进式分类器和跨局部连接的网络骨干对模型进行优化,并对比不同学习率下其与原始的MobileNet-V2模型对分类结果准确率,选出最优学习率及最佳模型。通过与3种传统卷积神经网络模型进行对比分析,优化的MobileNet-V2模型和ResNet50模型均有较高的准确率,并且优化的MobileNet-V2模型相比ResNet50模型,参数量和计算量分别降低了92.39%、97.44%,训练时间降低了60.56%,该模型在拥有较低参数量和模型计算量的同时可以得到较高的准确率及训练速度。将该模型用于某桥梁进行表观病害图像的分类,其准确率为95%,与ResNet50模型相比识别耗时降低了82.6%。实例研究表明:与传统的神经网络模型相比,优化的MobileNet-V2模型能够准确识别桥梁表观病害。