成组技术在回转体零件分组加工中的应用研究

发布时间：2017-06-14 10:12

  本文关键词：成组技术在回转体零件分组加工中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机床产品中的回转类零件,如主轴、冷却套、齿轮等关键零件多数属于多品种、单件或小批量生产,并且在零件结构和工艺方面有着较高的相似性。在传统的回转类零件加工工艺设计过程中,存在工艺设计工作的重复性、同类零件的工艺多样性、工艺数据管理标准化规范性等问题。针对上述问题,本论文将成组技术应用至回转类零件的分组及加工过程中。主要研究内容如下：首先,制定了符合企业产品零件特征的编码系统KFCS。通过研究已有的Optiz、KK-3、JLBM-1等编码系统的优缺点,确定了编码系统的总体结构；对每个码位的特征内容进行统计总结形成了码值。其次利用零件编码对零件进行分组,已有的零件分组方法较为局限于工程师的先验知识,不同的工程师的工艺设计基础以及对零件加工设备的了解深入程度会得到不尽相同的分类结果。本论文使用了新近研究方向中的聚类算法来解决零件分组问题,建立了零件分组模型,利用聚类算法即根据零件编码自身的相似性使零件聚合成零件编码组。算法选用是K-means聚类算法,利用Matlab聚类工具箱中的自带函数实现算法。而新零件的匹配问题利用BP神经网络算法解决,网络组建依靠使用聚类算法后的分组结果。通过以上手段实现在不依靠工程师经验的前提下完成零件分组的工作。最后探讨了零件成组工艺的设计方法,采用复合零件法设计各簇的复合零件,制定适合基于复合零件的一套成组工艺规程设计方法、工艺路线、工艺规范。并对关键工序切削参数下的表面粗糙度进行预测,为制定加工参数提供有效的手段,并实现一组在外形及工艺上相似回转类零件的全部工艺过程设计。论文进一步利用Access软件构建基于成组技术的零件特征及工艺数据库,并利用VBA语言开发数据库,实现了各模块的逻辑关系以及交互界面等,初步建立了以成组技术为基础的回转体零件工艺数据库系统。
【关键词】：成组技术 编码系统 聚类算法 BP网络 工艺数据库
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH16
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题研究背景及意义9-12
• 1.1.1 课题研究背景9-10
• 1.1.2 课题研究意义10-12
• 1.2 国内外与成组技术相关的研究现状12-15
• 1.2.1 国外关于成组技术的研究现状12-13
• 1.2.2 国内关于成组技术的研究现状13-14
• 1.2.3 国内高校关于成组技术应用的研究现状14-15
• 1.3 本课题主要研究内容15-17
• 第二章 回转体零件成组关键技术17-29
• 2.1 成组技术的应用基础17-19
• 2.1.1 成组技术应用前提17-18
• 2.1.2 特征的概念及分类18-19
• 2.2 零件分类编码系统19-22
• 2.2.1 编码系统含义19-20
• 2.2.2 编码系统的译码机能20
• 2.2.3 国内外分类编码系统简介及优缺点分析20-22
• 2.3 零件相似分组技术简介22-24
• 2.3.1 视检法23
• 2.3.2 生产流程分析法23
• 2.3.3 特征编码分组法23
• 2.3.4 模糊聚类法23-24
• 2.4 智能分组技术研究24-28
• 2.4.1 聚类分组含义24
• 2.4.2 聚类分组相似性度量24-26
• 2.4.3 聚类准则的确定26-27
• 2.4.4 人工神经网络类型27
• 2.4.5 BP网络结构确定方法27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 企业零件编码系统制定及零件分组方法29-53
• 3.1 KFCS回转类零件编码系统制定流程29-37
• 3.1.1 企业产品零件抽样及分析29-31
• 3.1.2 自建编码系统总体结构安排31-33
• 3.1.3 自建编码系统应用举例33-37
• 3.2 基于自建编码系统的零件分组方案37-47
• 3.2.1 K-means聚类算法过程38-39
• 3.2.2 聚类算法在零件分组中的应用39-45
• 3.2.3 聚类后零件族相似性验证45-47
• 3.3 BP神经网络在新零件归族上的应用47-52
• 3.3.1 零件匹配问题描述48
• 3.3.2 零件分组的BP网络设计48-49
• 3.3.3 零件分组BP网络学习流程49-51
• 3.3.4 新零件编码的匹配结果及检测51-52
• 3.4 本章小结52-53
• 第四章 成组工艺准备及零件投产顺序优化53-71
• 4.1 成组工艺设计原理53-54
• 4.1.1 复合零件法53
• 4.1.2 复合路线法53-54
• 4.2 零件族成组工艺编制54-60
• 4.2.1 零件族主样件的制定54
• 4.2.2 主样件工艺分析54-56
• 4.2.3 主样件工艺路线的确定56-60
• 4.3 同组零件关键工序的车削表面粗糙度预测60-66
• 4.3.1 预测神经网络结构的设定60
• 4.3.2 实验样本训练60-62
• 4.3.3 训练结果对比分析62-63
• 4.3.4 利用预测模型分析车削参数对回转面粗糙度的影响63-66
• 4.4 成组后零件投产顺序优化66-70
• 4.4.1 零件在工序间的主要移动方式66
• 4.4.2 彼得洛夫-哈姆投产优化排序66-70
• 4.5 本章小结70-71
• 第五章 基于成组技术的工艺数据库系统的开发71-83
• 5.1 系统总体要求与开发工具的选择71-72
• 5.1.1 系统总体要求71
• 5.1.2 开发环境71-72
• 5.1.3 数据库的选用72
• 5.2 数据库设计及组成72-77
• 5.2.1 工艺数据库设计72-73
• 5.2.2 数据表及其关系73-75
• 5.2.3 系统总体结构及工作流程75-77
• 5.3 数据库开发运行实例77-82
• 5.3.1 系统运行环境77
• 5.3.2 系统运行实例77-82
• 5.4 本章小结82-83
• 第六章 总结与展望83-85
• 6.1 总结83-84
• 6.2 展望84-85
• 致谢85-87
• 参考文献87-91
• 附录 攻读硕士学位期间发表的论文、专利91-93

【参考文献】

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本文编号：449202