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公开(公告)号：CN113868912A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111134816.X
申请日：2021-09-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种钛合金J‑C本构模型参数识别与修正方法，选取钛合金试件进行直角切削试验，记录第一切削力，并测量切屑厚度值；根据直角切削试验的切削参数和切屑厚度值计算钛合金试件的试件参数；根据试件参数，以及钛合金J‑C本构模型的初始参数，解算钛合金J‑C本构模型的模型参数；基于模型参数进行仿真直角切削试验，并提取仿真试验中的第二切削力；计算第一切削力和第二切削力的误差，当误差小于误差阈值时，根据模型参数构建钛合金J‑C本构模型；本发明可以得到高应变率、宽温度范围材料流动应力变化趋势，进而得到本构模型的最终参数，使得该本构模型可以提升切削加工过程中的精准度，实现高效预测。
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公开(公告)号：CN113868789A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111080942.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种抗疲劳机械加工方法，根据机械加工条件确定切削工艺因子的第一参数集；在第一参数集中选择参数，并根据选择的参数加工试验构件；测量试验构件的表面完整性参数；基于参数、表面完整性参数和试验构件的疲劳寿命，确定疲劳寿命与切削工艺因子的关系；根据疲劳寿命与切削工艺因子的关系，确定第二参数集，并以第二参数集对构件进行机械加工；本发明通过将疲劳寿命和表面完整性进行联系，采用试验方法，通过实验数据确定疲劳寿命与切削因子的关系，以提高构件疲劳强度为目标，在初始切削加工参数集中进行筛选，以得到可以提高构件疲劳寿命的加工参数集，用于切削加工。
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公开(公告)号：CN109870471B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910143974.8
申请日：2019-02-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种单光栅侦测的锥束CT角度序列散射获取方法，利用圆周扫描的少幅光栅侦测得到的散射场，根据投影张量对不同区域的散射进行划分，并拟合投影‑散射数据，获取散射模型参数知识。通过插值实现不同角度下的散射模型参数信息，同时融入结构对散射的影响，提高散射获取的准确性，进而完成校正改善图像质量。本发明提供的单光栅侦测的锥束CT角度序列散射获取方法，适用于任意复杂度的被测物体不同角度序列的散射估计，方法的可靠性、稳定性好，可在很大程度上提升扫描对象结构对散射分布的准确性，通过少幅散射场侦测完成不同角度序列下的散射场估计，明显改善锥束CT图像质量的同时改善散射获取的效率。
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公开(公告)号：CN113229553A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110437091.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: A41D19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于柔性传感器的智能传感手套及方法，将柔性传感器与手套相结合，将许多小的柔性传感器置于特制的柔性手套中来制作一款智能传感手套。柔性传感器可根据需要监测手部不同部位的各种信号，敏锐感知并采集手部信息，它能够粘贴在手套的内部，贴合手部形状，实现手套的触觉性能，进而探测其在人手掌不同点的情况，能敏锐地感知到手部各种信息的变化，并通过数据采集电路将之传输到计算机中进行储存。通过对人手掌上不同部位的信号进行整理分析，可以对整个手部动作进行分析。通过智能传感手套不但可以将熟练工人操作时难以言传的工作经验转化为理论数据，还可以为机器人仿人手部动作建立大数据依据，从而提高机器人的智能化水平。
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公开(公告)号：CN107798081B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201710961306.7
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于材料‑结构‑工艺‑过程相关性的分层次数据库模型，用于解决现有分层次数据库模型实用性差的技术问题。技术方案是沿加工轨迹，依据刀具‑工件接触状态、零件结构与位置关系进行工况划分，将零件结构特征与加工工艺、过程参数进行对应。在数据存储方面，划分为切削基础数据层、工艺基础数据层和工艺过程数据层。切削基础数据层存储刀具涂层、刃口几何以及本构方程等数据；工艺基础数据层在切削基础数据层基础上附加刀具参数、工艺方法、刀具‑工件啮合关系；工艺过程数据层存储附加刀具‑主轴子系统信息、工件‑夹具子系统信息、加工环境信息和数控系统等信息。本发明实现了不同层次数据间的双向映射，实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111195740A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010005910.4
申请日：2020-01-03
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种零件加工方法与装置，其中该方法包括：获取零件加工过程中的监测信号；建立所述监测信号与所述零件的表面加工位置的映射关系；当所述监测信号超过阈值时，根据所述映射关系确定所述监测信号超过所述阈值时对应的所述零件的表面加工位置；以及根据所述监测信号，对所述零件的表面加工位置处的加工过程进行优化。本申请实施例提供的零件加工方法与装置，通过建立零件加工过程中的监测信号(通常为时域参数)与零件的加工表面位置的映射关系，使得根据映射关系，可以直观地确定待优化的监测信号对应的零件的加工表面位置，从而更容易实施对加工过程进行优化。
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公开(公告)号：CN108356606B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201810222486.1
申请日：2018-03-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及一种基于小波包分析和RBF神经网络的刀具磨损在线监测方法，利用瞬时切削力系数识别法标定不同刀具磨损状态时切向力和径向力的剪切力系数和刃口力系数；通过分析切削力系数与刀具磨损的相关性，将其作为刀具磨损特征参数，经过归一化处理后输入RBF神经网络模型。RBF神经网络监测模型训练过程的输入层为经过归一化处理的切削力特征、切削振动特征，剪切力系数、刃口力系数；输出层为归一化处理后的刀具后刀面磨损量；隐含层为通过径向基函数迭代优化获得的神经元；通过刀具磨损监测实验验证了RBF神经网络监测模型具有响应速度快，识别精度高的优点。
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公开(公告)号：CN110597060A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910876640.1
申请日：2019-09-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于监测加速度的薄壁件侧铣加工表面粗糙度预测方法，用于解决现有薄壁件侧铣加工表面粗糙度预测方法实用性差的技术问题。技术方案是在侧铣加工时使用一个加速度传感器，通过监测得到薄壁件铣削时的加速度信号，然后采用修正系数，计算得到整个侧铣加工过程中的振动加速度，之后离线测量薄壁件被加工区域的表面轮廓高度变化曲线，通过计算得到加工区域的表面粗糙度Ra值，建立表面粗糙度与加速度的耦合预测模型，实现对加工时表面粗糙度的预测。本发明考虑了在同一组加工参数下的振动对表面形貌的影响，方法简单，数据量较少，预测准确度较高，因此实用性好。
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公开(公告)号：CN107657129B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201710964936.X
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于装夹力监测的薄壁件残余应力变形感知预测方法，用于解决现有薄壁件残余应力变形预测方法实用性差的技术问题。技术方案是首先通过有限元仿真方法预估薄壁件的残余应力变形趋势，在大变形区域添加装夹力感知点；然后设计感知夹具，通过压力传感器在感知点监测加工过程中装夹力的变化；最后通过建立装夹系统静定基的有限元模型，在感知点施加装夹力变化值的反力，得到零件的残余应力变形，实现了薄壁件残余应力变形的预测。本发明无需获取准确的加工残余应力值，解决了现有薄壁件残余应力变形预测方法施加加工残余应力不准确导致变形预测误差大的技术问题，同时解决了薄壁件残余应力变形难以准确预测的技术问题，实用性好。
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公开(公告)号：CN106709193B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201611251817.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于学习算法的航空发动机薄壁叶片加工误差补偿方法，用于解决现有薄壁叶片加工误差补偿方法加工效率低的技术问题。技术方案是采用泰勒展式、牛顿迭代、弦割法以及叶片工艺柔度相结合的算法，建立误差补偿算法，根据前一次加工后得到的测量数据通过误差补偿算法进行误差补偿的计算，能够快速减少加工误差，明显减少了补偿次数，提高了加工效率；同时，加工精度也得到明显地提升。
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