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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(shù)控代碼;(2)在三維模 型中提取測量的點位;(3)基于模型進(jìn)行測量路徑規(guī)劃;(4)對工件毛坯 進(jìn)行粗加工和半精加工;(5)進(jìn)行在機測量，獲取所有規(guī)劃的測量點位 的坐標(biāo)值;(6)將獲得的測量點位的坐標(biāo)值與薄壁零件三維模型上對應(yīng) 點進(jìn)行對比，計算出實際加工工件的每個點位的坐標(biāo)與三維模型上對 應(yīng)點的偏差;(7)根據(jù)加工偏差施以補償系數(shù)優(yōu)化加工軌跡據(jù)此進(jìn)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(dá)到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設(shè)計高度時，再單獨沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達(dá)到所述立柱 厚度，將變位機工作臺繞翻轉(zhuǎn)軸翻轉(zhuǎn) 90°，腹板平行于地面，腹板在 緣條下方，然后按設(shè)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(yīng)力場的預(yù)測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應(yīng)力分量的二元 n 階三角級數(shù)多項式模型; 2)初步測試分析確定模型階數(shù) n 值;3)根據(jù)模型階數(shù) n，確定測試點個 數(shù)及測試方案并進(jìn)行測試;4)根據(jù)預(yù)測模型和測試結(jié)果，對模型進(jìn)行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應(yīng)力分量測試結(jié)果、已求的 模型系數(shù)和自平衡條件，求解其它殘余應(yīng)力分量預(yù)測模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場形象表征。本發(fā)明方法避免了測試的盲目性

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測、基于機器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)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(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)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(yù)測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。 3）基于機器學(xué)習(xí)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(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。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(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計與現(xiàn)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)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(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)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(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應(yīng)用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)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(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)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(shù)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(biāo)準(zhǔn)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(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)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(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。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(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，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(chǎn)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(yīng)用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)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(chǎn)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(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(yīng)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(guān)應(yīng)用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預(yù)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(zhǔn)方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)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%。

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發(fā)明提供了一種套筒類零件內(nèi)表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領(lǐng)域。該方法利用微小群孔結(jié)構(gòu)的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進(jìn)行導(dǎo)電化處理，并將其導(dǎo)電層與彈性絕緣薄板組成工具陰極，套筒類零件作為工件陽極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、陰極分別與電源的正、負(fù)極連接，進(jìn)行電解加工，在套筒類零件內(nèi)表面制造出微凸起結(jié)構(gòu)。采用本發(fā)明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內(nèi)表面形成微

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉(zhuǎn)的自動上下料裝置。零件儲料箱內(nèi)裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設(shè)有出料口，出料口連接出料槽，出料槽出口處安裝有選料輪，選料輪周面沿圓周等間距開有四個凹槽，選料輪旋轉(zhuǎn)出口的一側(cè)下方設(shè)有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構(gòu)銜接，提升機構(gòu)的出口處下方設(shè)有豎直導(dǎo)向管，豎直導(dǎo)向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現(xiàn)對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現(xiàn)零件翻轉(zhuǎn)上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節(jié)能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

鐵基粉末冶金（P/M）零件溫壓工藝是90年代國際上出現(xiàn)的一個粉末冶金新技術(shù)。該技術(shù)通過對于適當(dāng)?shù)匿撹F粉末及潤滑劑系統(tǒng)在一個不太高的溫度（100-150℃）下壓制，可使鐵基P/M零件生坯的密度增加0.1-0.3g/cm3。1994-1998年，瑞典、美國、瑞士、加拿大和臺灣保來得公司已先后建立了20多條溫壓生產(chǎn)線，已能生產(chǎn)30 余種密度在7.25-7.60 g/cm3的高密度鐵基P/M零件。 本項目根據(jù)我國的粉末冶金發(fā)展和設(shè)備水平，通過“九五”攻關(guān)“轎車用合金粉末和高強度溫壓技術(shù)研究”及國家863計劃項目的執(zhí)行，獲得了一批重要的研究成果。用國產(chǎn)設(shè)備和研究的模具及潤滑系統(tǒng)，成功地實現(xiàn)了軟磁材料、高強度燒結(jié)鋼、復(fù)合材料零件的溫壓。本項目可提供經(jīng)濟的溫壓系統(tǒng)設(shè)計、工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定、溫壓零件提高疲勞強度的表面處理和新產(chǎn)品的開發(fā)。產(chǎn)品的綜合水平達(dá)到國際和國內(nèi)先進(jìn)水平。 該項目適用于溫壓產(chǎn)品主要應(yīng)用于高強度汽車、轎車、電動及風(fēng)動工具粉末冶金燒結(jié)鋼零件。如高壓油泵齒輪、鏈輪、密封環(huán)、活塞環(huán)、磁軛等。

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于核外 電子概率密度分布的復(fù)雜曲面零件匹配檢測方法，包括:對待測零件 進(jìn)行非接觸式掃描獲得掃描點云，并將其與設(shè)計點云組成匹配比較對 象;將兩片點云轉(zhuǎn)換到同一三維坐標(biāo)系內(nèi)，并將各個點看作原子的原子核，將此原子核的鄰域點看作核外電子，遍歷所有點計算得出其對 應(yīng)的電子概率密度分布值;基于計算得出的電子概率密度分布值確定 兩個模型的誤差，并在當(dāng)前誤差不滿足終止條件時對測量點云進(jìn)行粗 匹配和精匹配，直至滿足終止條件為止。通過本發(fā)明，能夠有效解決 現(xiàn)有非接觸式匹配

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點云精簡方法，包括:對復(fù)雜曲面 零件生成掃描點云;針對點云中的各個點獲得多個鄰域點并計算得出 法線向量;繼續(xù)以各個點為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個點，然后 求出點云中各個點的法線向量與這 m 個點的法線向量之間夾角的平均 值;基于夾角平均值來設(shè)定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類;進(jìn)行二次細(xì) 分以完成第一個精簡子集的選取，然后基于定向Hausdorff距離來完成 第二個精簡子集的選取

本發(fā)明屬于精密加工與測量技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點云精簡方法，包括：對復(fù)雜曲面 零件生成掃描點云；針對點云中的各個點獲得多個鄰域點并計算得出 法線向量；繼續(xù)以各個點為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個點，然后 求出點云中各個點的法線向量與這 m個點的法線向量之間夾角的平均 值；基于夾角平均值來設(shè)定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類；進(jìn)行二次細(xì) 分以完成第一個精簡子集的選取，然后基于定向 Hausdorff 距離來完成 第二個精簡子集的選取；最后對兩個精簡子集進(jìn)行合并，由此獲得