摘要：四川普什宁江机床有限公司的设计理念是精密、高效、可靠、环保合理的价格和维护费用。正是这种理念，宁江制造出了更为适合用户的机床——精密卧式加工中心系列。这种机床是在引进、消化吸收的基础上经过20多年的实际考验逐步完善的新一代机床。

摘要：针对数控机床主轴系统设计需要多个软件协同建模、智能决策与分析仿真的需要,构建了一种由用户定制模块、传动方式配置智能决策模块、优化设计模块以及设计资源中心等组成的主轴智能设计系统的体系结构。提出并实现了Solid Edge、ADAMS、ANSYS以及主轴智能设计系统之间的多软件协同建模、数据交换与共享的方法。论述了三维CAD建模系统、有限元分析系统以及刚-柔耦合系统之间的数据传递的实施技术。所开发的主轴智能设计系统已在数控机床企业进行了应用验证,取得了较好的应用效果,表明本文提出的方法能够有效支持在多软件环境下主轴系统的智能化设计开发工作。

摘要：针对机床系统的数字化精度分析及公差设计需求,以平面为例,提出了面向系统的公差语义并给出了其数学模型。面向系统的公差语义被定义为零件几何要素的公差对其广义配合件在6个自由度上的作用输出。遵循所提出的建模原则,公差域的数学描述基于零件的三维造型特征点,并适用于零件和装配两个层面。推导出了平面公差的6个输出参数并表示为齐次坐标变换矩阵的形式,实现了公差数学模型与机床系统误差模型的兼容。最后给出了一个在公差调整中的应用示例。

摘要：2020年的2月,注定是普什宁江历史上不平凡的一个月,既要组织防疫又要组织复产,既要响应政府号召又要直面企业生存。5天,完成20台平面口罩机近万个零件从坯料到成品的组织生产;10天,从设计到制造的首台折叠口罩机下线,按时完成四川省经信厅下达的疫情防控设备攻关的紧急政治任务;15天,不但完成平面口罩机样机生产,同时完成了10台折叠口罩机和15台平面口罩机从加工到装配的产品制造,满足市场急需的疫情防控口罩设备订购任务。最重要的是,在疫情防控方面实现“零感染”。

摘要：介绍了大型菲涅尔平面镜模具的超精密加工方法、加工设备及加工工艺。突破了许多关键技术,研制出可加工直径达1900mm的菲涅尔平面镜模具的大型超精金刚石车床,并对其加工工艺进行了实践探索。采用此加工方法、加工设备及加工工艺,可满足大型菲涅尔平面镜模具的超精密加工要求。

摘要：针对复杂机电产品在模块划分中体现出的多层级特性进行分析研究,以各层级模块化特点切入:在系统层,整合单个或多个领域设备,构建模块化生产线和工厂;在整机层,架构以通用零组件和技术要素为基础的模块化产品平台,达成终端整机的多样化;在部件层,提出基于最小子集的模块划分与聚类方法,结合定性、定量手段聚类零部件;在零件层,对零件尺寸和结构特征单元进行合理化,实现模块信息的一体化管理。随后以E系列曝光机为研究对象,将多层级分析方法应用于该产品的模块化设计,在整机、部件、零件层应用上述系列方法进行实例验证,为复杂机电产品高效模块化解决方案的实现提供了参考。

摘要：采用空间误差补偿技术,可有效提高数控机床的空间定位精度。以一台精密卧式加工中心为对象,系统阐述其几何误差补偿中的关键问题及解决方案。通过三维误差建模与分析,得到该机床的21项几何误差中有17项需要测量和补偿,另外4项误差对机床定位精度的影响甚微。以此为依据,设计误差测量及补偿方案,并给出误差的具体测量方法和补偿结果。结果表明:经过一次系统地误差测量与补偿,精密卧式加工中心的空间定位精度可以提高50%-70%;合理规划和实施空间误差测量,可大幅提高测量效率。

摘要：科学地构建企业部门考核指标体系是促进企业绩效管理工作的重点。目前企业所构建的考核指标体系存在着指标与战略相脱节、指标单一化、动态性及适应性不强,对部门之间的合作考虑不充分等诸多问题。要破解这些难题,应当遵循战略导向、全面性、动态性、可操作性以及公平公正等原则,并通过确定企业战略目标、设计多维度指标、科学地进行权重分配,建立动态调整机制及引进先进考核理念和手段等方面构建了科学合理高效的部门考核指标体系。

摘要：针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法与支持向量机(support vector machines, SVM)相结合的主轴热误差预测模型(以下简称热误差模型)。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明:当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000,4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。

摘要：为避免出现在生产线上选取的机器人不合理,造成机器人在零件抓放运行过程中的不可靠性、影响机器人的运行速度、机器人的去除毛刺等;同时考虑工件的定位方式对机器人抓取时的影响、机器人在实际调试过程中的效率等问题。以抓取连杆为基础,对机器人进行了抓取重量、工件定位方式、调试方法、去毛刺功能等进行工艺试验。通过试验数据进行分析,提出了对机器人生产线上的使用过程中的问题进行了描述和分析,提出了对机械人的选取、夹具体的设计、调试方法、去毛刺等应用的技术建议。