面向机器人喷涂的多变量涂层厚度分布模型

发布时间：2019-06-20 19:53

【摘要】：为了解决传统机器人喷涂模型在喷涂工艺参数改变时会失效的问题,该文将喷涂工艺参数作为模型变量,研究多变量喷涂模型的建模方法。首先,提出了一种基于β分布的涂层生长速率函数,并通过对其进行积分推导出涂层厚度分布方程;其次,通过分析、拟合喷涂实验数据,分别建立喷枪流量、喷涂距离与涂层生长率最大值的关系式,以及喷枪流量、空气压力与喷幅宽度的关系式,并将其代入到涂层厚度分布方程中,建立了以5种常变喷涂工艺参数为自变量的涂层厚度分布泛化模型;最后,通过实验对模型进行验证。结果表明:该模型能够根据工艺参数的变化预测相应的涂层厚度分布,且平均预测误差小于4.3%。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional robot spraying model will fail when the spraying process parameters change, the modeling method of multivariable spraying model is studied in this paper, which takes the spraying process parameters as model variables. Firstly, a coating growth rate function based on 尾 distribution is proposed, and the coating thickness distribution equation is derived by integrating it. Secondly, through the analysis and fitting of the spraying experimental data, the relationship between the spray gun flow rate, the spraying distance and the maximum coating growth rate, as well as the relationship between the spray gun flow rate, the air pressure and the spray width is established, and the coating thickness distribution generalization model with five kinds of constant spraying process parameters as independent variables is established by replacing them into the coating thickness distribution equation. Finally, the model is verified by experiments. The results show that the model can predict the thickness distribution of the coating according to the change of process parameters, and the average prediction error is less than 4.3%.
【作者单位】： 清华大学机械工程系;成都飞机工业(集团)有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403226,51105219) 摩擦学国家重点实验室项目(SKLT2015D04)
【分类号】：TP242

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本文编号：2503489