【摘 要】
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深孔加工在国防、航空航天、汽车工业、精密模具等领域有着广泛应用。随着工业自动化的不断发展,国家加大了对机械行业的扶持,所以深孔加工的需求也变得越来越多,而深孔钻作为深孔加工的主要工具,其自身结构性能参数直接影响着深孔加工质量。深孔钻在生产制造过程中需要进行淬火处理来增加自身刚度,这将导致钻杆弯曲并需要进行矫直处理。目前深孔钻矫直主要还是依赖人工完成,矫直效率低下且一致性无法保证,并且国内外的压力矫
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深孔加工在国防、航空航天、汽车工业、精密模具等领域有着广泛应用。随着工业自动化的不断发展,国家加大了对机械行业的扶持,所以深孔加工的需求也变得越来越多,而深孔钻作为深孔加工的主要工具,其自身结构性能参数直接影响着深孔加工质量。深孔钻在生产制造过程中需要进行淬火处理来增加自身刚度,这将导致钻杆弯曲并需要进行矫直处理。目前深孔钻矫直主要还是依赖人工完成,矫直效率低下且一致性无法保证,并且国内外的压力矫直机主要是针对截面形状规则零件,而深孔钻由于自身的特殊结构导致无法使用此类设备进行矫直,所以针对深孔钻等截面复杂、规格繁多、变形多样的异构轴类件自动矫直困难问题,本文提出了一种基于Hyper Works的三点压弯式矫直参数解算方法。首先,以三点压弯矫直理论为基础,通过Hyper Works仿真软件建立深孔钻杆矫直仿真模型。仿真模型中钻杆材料参数通过万能试验机进行拉伸试验获得。根据仿真过程中深孔钻杆的变形情况并结合质量变化曲线与能量变化曲线来判断仿真模型的合理性,并建立不同规格深孔钻杆的矫直仿真模型,从仿真分析中获取深孔钻杆的塑性变形数据。其次,以通用压力矫直机为参考搭建三点压弯矫直实验平台,并编写了平台控制程序与轮廓检测程序。将同规格钻杆分别进行实际矫直实验与仿真矫直实验。对比实验结果表明,深孔钻杆三点压弯矫直实验与有限元仿真矫直实验的矫直行程误差小于0.3 mm,符合仿真模型建立时模型优化和真实矫直实验的差别所产生的误差,验证了有限元仿真模型的正确性。考虑到深孔钻规格参数种类繁多,引入深度学习算法对深孔钻杆的矫直行程进行预测,并且建立了系列规格参数的深孔钻杆矫直仿真模型来增加训练样本库数据。然后利用Keras库编写深度学习系统对样本库数据进行迭代训练并保存最优训练模型。将非训练样本深孔钻杆规格参数输入最优训练模型进行预测并对同规格钻杆进行实际矫直实验。实验数据表明深度学习方法对样本区间内任意规格深孔钻杆矫直行程误差小于0.2 mm,验证了该方法的准确性和可行性。最后,本文设计了深孔钻自动矫直机的主体结构,对矫直机的主要零部件进行了调试、分析并完成了矫直机主功能程序开发,确保了深孔钻自动矫直机的可行性。为规格多样、变形各异的深孔钻在线矫直提供了技术支撑。
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