一种复合材料风扇叶片金属加强边的修复再制造方法

    公开(公告)号:CN118385883B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410831363.3

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本申请公开了一种复合材料风扇叶片金属加强边的修复再制造方法,涉及再制造技术领域,对预处理后的损伤区域进行清洁处理和蓝光三维扫描,生成损伤模型,并确定喷涂路径;对损伤表面再次进行清洁处理,在损伤区域周围粘贴金属薄片以保护非损伤区域;使用冷喷涂技术在经过预处理的损伤区域进行修复,喷涂的粉末原料与金属加强边的材料相匹配,获得冷喷涂修复体;对冷喷涂修复后的损伤区域进行蓝光三维扫描,获取修复后的损伤模型,与理论模型进行配准;基于配准结果,对冷喷涂修复体进行切削加工;进行质量评估。通过冷喷涂技术避免了传统熔融增材方法导致的树脂基复合材料的高温降解,解决了传统增材制造技术难以应用于加强边结构的修复问题。

    一种迭代补偿的有限角度CT投影重建方法

    公开(公告)号:CN111899312B

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202010649724.4

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明提供一种迭代补偿的有限角度CT投影重建方法,利用去噪算法对噪声覆盖下的有限角度初始重建图像进行滤波,通过对滤波图像的前向投影操作获得全角度投影更新,结合有限角度CT采样位置信息进行缺失位置投影补充,完成投影重建,同时进行下一次去噪和前向投影迭代补偿。本发明提供的方法适用于任意复杂结构被测对象的有限角度CT投影重建,方法的可靠性、稳定性、通用性好,在很大程度上减少重建伪影和图像轮廓畸变,明显改善有限角度CT投影重建质量。

    数控加工方法、加工装置与数控机床

    公开(公告)号:CN111045384B

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN201911424439.6

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本申请实施例公开了一种数控加工方法、加工装置与数控机床,该数控加工方法,包括:获取待加工对象对应的第一标签;根据所述第一标签确定刀具对应的第二标签;根据所述第二标签,推荐具有所述第二标签的刀具,用于加工所述待加工对象;以及采用推荐的所述刀具,对所述待加工对象进行加工。本申请实施例,通过对待加工对象和刀具进行标签分类,并根据标签匹配进行刀具推荐,使得在加工过程中,提高了数控加工过程中推荐刀具准确性,进而提高了加工精确度和质量。

    一种神经网络学习的锥束CT噪声估计与抑制方法

    公开(公告)号:CN111899188B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202010654295.X

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明提供一种神经网络学习的锥束CT噪声估计与抑制方法,利用真实锥束CT投影域噪声先验知识,构建仿真锥束CT含噪声投影样本数据集,实现神经网络学习的锥束CT噪声特征识别。该方法以仿真数据样本训练后的网络模型自适应完成无需人工干预的真实锥束CT噪声估计。本发明提供的方法适用于任意复杂结构被测对象的锥束CT噪声估计与抑制,方法的可靠性、通用性好,可在很大程度上减少锥束CT噪声伪影对图像的干扰与影响,明显改善锥束CT图像质量。

    考虑刀具磨损的机床加工过程能耗模型建模方法

    公开(公告)号:CN109902448B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN201910334254.X

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种考虑刀具磨损的机床加工过程能耗模型建模方法,用于解决现有机床加工过程能耗模型建模方法预测精度差的技术问题。技术方案是首先建立考虑刀具磨损的切向dFtw和轴向dFzw切削力模型,再建立机床加工中的额外负载能耗模型,进而建立空载能耗模型,最后建立考虑刀具磨损的机床加工能耗模型。与背景技术不考虑刀具磨损的能耗模型相比,本发明考虑刀具磨损的机床加工过程能耗模型的预测精度高,平均预测误差减小了66%。

    面向加工定位的余量优化模型的求解方法

    公开(公告)号:CN109976261B

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN201910333799.9

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种面向加工定位的余量优化模型的求解方法,用于解决现有方法公开的极大极小优化模型无法实现加工余量均匀分布的技术问题。技术方案是综合考虑毛坯的最小余量和最大余量,建立两者同时优化的余量优化模型;并采用粒子群算法对余量优化模型进行求解;在毛坯合格的前提下,基于该余量优化模型求解得到的定位结果在保证CAD数模加工面有充足的加工余量的同时实现了加工余量的均匀分布。

    一种考虑强度的连续纤维增强3D打印路径规划方法

    公开(公告)号:CN112776343A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202011462145.5

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种考虑强度的连续纤维增强3D打印路径规划方法,具体包括以下内容:S1、根据待打印件的力学仿真模型及打印条件,确定其摆放方式;S2、根据待打印件的打印层高,确定其单层打印轮廓信息;根据待打印件的打印层高及力学仿真模型,得到其单层应力矢量图;根据单层打印轮廓信息、及单层应力矢量图,获得单层打印路径;S3、重复步骤S2获取所有层的打印路径;S4、对获得的所有层的打印路径进行优化,从而获得该最终的打印路径,本发明所述的方法有效解决了现有3D打印路径规划方法没有考虑零件强度的问题。

    一种α+β型钛合金的X射线残余应力测算方法

    公开(公告)号:CN112083021A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010849368.0

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种α+β型钛合金的X射线残余应力测算方法,包括采用扫描电子显微镜‑电子背散射花样技术分别确定α+β型钛合金中α相的体积分数α%以及β相的体积分数β%、对α+β型钛合金构件测量点采用多靶材多参数X射线衍射sin2ψ法进行α相和β相的残余应力和残余应力误差测量以及通过公式计算α+β型钛合金构件测量点处的残余应力值为σm±Δσm。本发明通过一整套系统的测算方法,提高了α+β型钛合金构件中残余应力测量的准确度,能够实现对α+β型钛合金构件中残余应力的科学计量,为α+β型钛合金构件设计计算和疲劳寿命分析提供可靠数据。

    一种神经网络学习的锥束CT噪声估计与抑制方法

    公开(公告)号:CN111899188A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010654295.X

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明提供一种神经网络学习的锥束CT噪声估计与抑制方法,利用真实锥束CT投影域噪声先验知识,构建仿真锥束CT含噪声投影样本数据集,实现神经网络学习的锥束CT噪声特征识别。该方法以仿真数据样本训练后的网络模型自适应完成无需人工干预的真实锥束CT噪声估计。本发明提供的方法适用于任意复杂结构被测对象的锥束CT噪声估计与抑制,方法的可靠性、通用性好,可在很大程度上减少锥束CT噪声伪影对图像的干扰与影响,明显改善锥束CT图像质量。

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