【摘 要】
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高速经编机是经编纺织业中的高端制造设备,目前国内高速经编机普遍存在生产织品有瑕疵、机床运动不稳定、装配成本较高等问题,这些问题都与其主要部件——成圈部件和连杆架部件的装配质量密切相关。首先,根据高速经编机的实际装配过程构建影响装配质量的鱼骨图,从中提取与连杆架部件相关的影响因素并验证其独立性。之后采用不同的人工智能综合算法,根据连杆架部件的影响因素预测针床错针长度,选择预测精度较高的人工智能算法构
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高速经编机是经编纺织业中的高端制造设备,目前国内高速经编机普遍存在生产织品有瑕疵、机床运动不稳定、装配成本较高等问题,这些问题都与其主要部件——成圈部件和连杆架部件的装配质量密切相关。首先,根据高速经编机的实际装配过程构建影响装配质量的鱼骨图,从中提取与连杆架部件相关的影响因素并验证其独立性。之后采用不同的人工智能综合算法,根据连杆架部件的影响因素预测针床错针长度,选择预测精度较高的人工智能算法构建连杆架部件的装配质量预测模型,预测准确率达到90%以上。然后,设计正交实验,通过刚柔耦合仿真确定连杆架部件现有工况下的最佳装配参数配置,使装配位置波动性降低了41.98%;之后构建包括质量损失成本函数和公差敏感性函数在内的目标优化函数,利用遗传算法优化成圈部件的关键公差,对成圈部件的装配公差进行改进,质量损失成本降低了29.38%,公差敏感性降低了49.94%。另外,设计成圈部件的拆卸工装,可以定点拆卸出故障的针芯卡片而不需要拆卸整条针床,缩短成圈部件的调试周期进而降低装配成本;设计连杆架部件的检测工装,能够适应不同的工作台基准,测量紧凑装配体的横向和纵向轨迹误差,添加新的装配质量影响因素。通过对关键部件装配质量的智能预测和改进,建立了相应预测模型,提高了包括装配位置稳定性和装配成本在内的装配质量,为高速经编机的未来发展奠定了基础。
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