2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、電火花線切割加工作為電火花加工的一種類型,在模具、成形電極、難加工材料和精密復雜零件的加工中具有重要的地位。隨著技術的發(fā)展,對電火花線切割加工的表面質量和加工精度提出了更高的要求。在用線切割加工變厚度工件時,斷絲和效率低下是兩個普遍存在的問題。當加工工件的厚度由厚變薄時,由于放電能量集中,易于斷絲;反之,則效率低下。本文針對線切割加工變厚度工件時的斷絲和效率低下問題,開展了離線與在線厚度識別、3D工件模型高度信息提取、加工過程模型建立、

2、以及模型預測控制等方面的研究,以期提高加工的穩(wěn)定性和加工效率。
  本文首先建立了基于Linux的線切割加工機床全軟數(shù)控系統(tǒng),采用RTAI實時內核滿足了系統(tǒng)對實時性的要求。該數(shù)控系統(tǒng)包括人機界面、代碼解釋器、任務管理器、運動控制、機床I/O控制五個模塊。運動控制模塊產(chǎn)生的控制信號通過多功能I/O卡來驅動機床工作運動。在分析線切割放電電壓和電流波形的基礎上,根據(jù)法拉第電磁感應定律開發(fā)了放電頻率檢測電路。以上即為研究變厚度線切割加工的

3、軟硬件平臺。
  為了避免加工變厚度工件時易于斷絲和加工效率低下的問題,首先需要獲得工件在加工路徑上的厚度,然后才能根據(jù)厚度選取合適的加工參數(shù)。本文針對電火花線切割加工時有無工件的3D模型提出了采用“黑盒法”和“白盒法”分別處理。當缺少工件三維模型時,利用“黑盒法”建立工件厚度的辨識模型。當已知工件三維模型數(shù)據(jù)時,則利用“白盒法”從工件三維模型中直接提取加工路徑上的工件厚度信息,經(jīng)過數(shù)控系統(tǒng)處理,用于在線控制加工過程。
  

4、鑒于支持向量機在非線性系統(tǒng)建模方面的優(yōu)異特性,本文利用支持向量機,根據(jù)線切割加工過程中采集的放電頻率和進給速度以及控制輸入量伺服電壓和脈沖間隔,建立工件厚度辨識模型,即所謂的“黑盒法”。輸出量是待辨識的工件厚度,而模型輸入量為放電加工參數(shù)(伺服電壓和脈沖間隔)以及放電頻率和機床的進給速度。在建立了工件厚度辨識模型之后,在加工中應用該模型在線實時地辨識工件厚度。以工件厚度為依據(jù)選取合適的加工參數(shù)控制加工過程。
  當加工具有三維模型

5、數(shù)據(jù)的工件時,從工件三維模型中直接提取加工路徑上的工件厚度,并應用到數(shù)控系統(tǒng)中在線控制加工過程,即所謂的“白盒法”。隨著工件厚度范圍的不斷擴大,加工過程中所采集的加工信息也不斷增加。這些數(shù)據(jù)不但可以在線指導加工過程,而且還可以用于在線修正工件厚度辨識模型,目的是使模型包含的加工狀況更豐富、模型更準確。本文利用最小二乘支持向量機的在線算法實時修正工件厚度辨識模型。當新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生后,在線算法根據(jù)投影法稀疏性處理判斷新的數(shù)據(jù)是否需要參與模型計

6、算。如果新的數(shù)據(jù)需要參與模型計算,則刪除支持向量中對模型影響最小的向量。該算法確保參與建模的數(shù)據(jù)量不會超過預先設定的數(shù)量,這不僅減少了計算量和存儲量,而且解決了最小二乘支持向量機固有的稀疏性問題。
  無論是通過“黑盒法”還是“白盒法”獲得的工件厚度,最終目的是根據(jù)工件厚度,選取合適的加工參數(shù),控制加工過程,達到避免斷絲和提高加工效率的目的。為了控制加工過程,基于標準支持向量機建立了加工過程模型,設計了適合變厚度線切割加工的模型預

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