葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

本發明公開了一種雙轉臺五軸聯動數控機床的夾具高度及加工路徑優化方法，該方法包括：(1)生成刀位軌跡文件；(2)提取刀位點位置坐標值和刀軸矢量；(3)計算雙轉臺 A 軸旋轉角度θA 和 C 軸旋轉角度θC；(4)計算出系數和以及(5)利用這些系數計算出最優夾具高度，由此實現對機床的夾具高度及加工路徑優化過程。通過本發明，由于最大程度避免了刀具及安裝刀具的機床主軸在機床坐標系下的 X、Y、Z 軸上不必要的平移運動，可以有效地縮短加工時間，并能夠避免局部運動幅度過大造成的加工質量劣化和撞刀事故。

本發明公開了一種用于預測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法，包括下列步驟：(1)為難加工材料建立反映插銑最大銑削力的預測模型，該預測模型使用插銑過程中的側向步距、切寬、進給和切削速度這些參數作為預測因子；(2)設計且進行難加工材料的插銑加工實驗并采集其插銑加工過程中的銑削力數據曲線；(3)通過對數據曲線執行濾波和取極值處理以獲得實驗數據并計算出預測模型中的修正系數和指數，由此確定指數模型；以及(4)運用指數模型來執行最大銑削力值的預測過程。通過本發明，由于在預測模型中增加了側向步距作為參數，因此更準確全面地預測難加工材料插銑過程中的最大銑削力大小，從而能夠為難加工材料的高效加工提供有效指導。

本發明公開了一種對采用球頭刀具的五軸聯動機床平滑加工路徑的方法，包括：(1)根據加工零件的幾何形狀和工藝參數，生成刀位軌跡源文件；(2)對源文件依次進行逐行讀取、解析并提取其刀位點位置和刀軸矢量，以及判斷刀位行有無干涉錐角以確定其錐角值的操作，由此獲得錐角刀路文件；(3)對錐角刀路文件依次進行逐行讀取，解析并提取其刀位位置、刀軸矢量和錐角，以及確定所有刀位行最優刀軸矢量的操作；以及(4)根據最優刀軸矢量計算刀位點坐標并執行后置處理以生成機床加工路徑，從而實現對機床加工路徑的平滑處理。通過本發明，能夠使刀軸平滑過渡局部變成三軸加工，以消除局部非線性誤差，并消除了奇異位置機床旋轉軸大幅旋轉問題，提高加工效率。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，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，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構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、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預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方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數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合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本發明公開了一種用于點光源配光的自由曲面光學元件的設計方法。屬于非成像光學技術領域。本發明根據設計要求設置自由曲面光學元件的具體結構，根據折射定律和能量守恒定率在計算機的輔助下，設計出滿足預定照明要求的自由曲面，使光源的出射光經該自由曲面偏折后在目標照明區域產生預定的照明光斑，如帶有“ZJU”字樣的圓形照明光斑和均勻的矩形照明光斑。該自由曲面光學元件的某一表面為自由曲面，該自由曲面通過曲面擬合離散數據點得到。本發明設計效率高，能實現復雜照明，能獲得連續的自由曲面，實現了曲面的可加工。折射型和反射型自由曲面光學元件均可以用光學樹脂等材料借助注塑成型技術來實現。

一種結構光三維測量系統的參數重標定方法及其設備，在具有一臺相機與一臺投影儀的系統中增加輔助相機對投影儀內參數進行重標定。放置高精度的白色平板，投影儀投射結構光圖案，原系統相機和輔助相機采集白色平板圖案。首先對雙相機進行標定，獲得輔助相機參數；其次采用拍攝的照片依據立體視覺原理重建白色平板，再次將重建的點云反投影到投影儀發射相面上，計算出對應的投影相位，并與其實際相位做差得到相位殘差值，最后利用最小二乘原理計算得到投影儀橫向等效焦距和橫向光心的誤差值，完成投影儀內參數的重標定，提高結構光三維測量系統的標定精度。

本發明公開了一種用于光纖激光器的包層光剝離器及其制作方 法，該剝離器包括包層光纖、多段光柵和冷卻管套，其制作方法是在 裸露的光纖內包層外表面上涂覆折射率大于或等于內包層折射率的紫 外光刻膠，然后在紫外光刻膠上刻蝕多段光柵，通過多段光柵的衍射 將內包層內殘余光剝離出來；將制作好的多段光柵套在金屬管中，并 用密封套密封，該金屬管壁鋪滿吸熱材料，將剝離出的內包層光吸收， 通入流通的冷卻水將產生的熱量帶走。本發明通過采用不同

本發明公開了一種用于光纖激光器的包層光剝離器及其制作方 法，該剝離器包括包層光纖、多段光柵和冷卻管套，其制作方法是在 裸露的光纖內包層外表面上涂覆折射率大于或等于內包層折射率的紫 外光刻膠，然后在紫外光刻膠上刻蝕多段光柵，通過多段光柵的衍射 將內包層內殘余光剝離出來；將制作好的多段光柵套在金屬管中，并 用密封套密封，該金屬管壁鋪滿吸熱材料，將剝離出的內包層光吸收， 通入流通的冷卻水將產生的熱量帶走。本發明通過采用不同結構的光 柵來調整包層光的透過率,達到高效均勻剝離的目的，避免剝離器出現 過熱點，保

本發明涉及一種基于光伏預測誤差模糊性的電力系統調度方法。步驟：本發明將獲取光伏預測出力 和實測出力的歷史統計數據，及氣象預測信息，估計未來一天光伏預測誤差的概率分布參數。針對光伏 預測誤差的不確定性，引入模糊理論，并利用信息熵轉換法將光伏預測誤差隨機變量轉換為光伏預測誤 差模糊變量。根據光伏功率短期預測的結果，并考慮光伏預測誤差的模糊性，建立含光伏發電的模糊機 會約束調度模型。將所建立的模型中含有模糊變量的約束條件轉化為清晰等價類。最后利用 C

本發明公開了一種光透明化生物組織的包埋劑及其包埋方法。包埋劑為高折射率丙烯酸酯樹脂，包括 A、B 兩個組分；A 組分包括按重量份計，90 至 100 份的丙烯酸酯樹脂單體、0 至 10 份的二丙烯酸酯交聯劑；B 組分包括按重量份計，少于或等于 10 份的烯基聚合引發劑；A 組分和 B 組分的重量配比在 90:10 至 999:1 之間。采用本發明的包埋劑包埋生物組織，生物組織的光透明化程度高，方法簡單易操作，內源性熒