本项目为了克服难成形金属板材(如,AZ系列镁合金、TC系列钛合金等)室温成形性能较差、成形效率较低、成形质量较差等问题,提出了一种油浴辅助加热渐进成形新技术,将难成形金属板材的优异机械性能和渐进成形技术的先进性有机结合在一起,并对油浴辅助加热渐进成形新技术的微观成形机制、成形零件缺陷形态及其形成原因和解决措施、渐进成形工艺及渐进成形设备改进等多个方面进行了理论分析和实验研究。
该项目采用机器视觉技术和模糊识别处理技术实时监测并记录渐进成形过程中已经成形表面的变形情况,识别金属板材数控渐进成形零件的表面质量、尺寸误差、壁厚误差、破裂和回弹等缺陷状况,建立缺陷形态预估模型,提高成形零件质量。该项目采用人工智能技术建立工艺参数修正及优化模型,动态在线规划工艺参数及刀具路径,优化工艺过程,缩短成形时间,提高成形效率。该项目很好的解决了航空航天、交通运输及医疗器件等产业中单件、小批量个性化定制及产品开发试制中的高费用问题,并增加高端制造装备的科技附加值。推广应用该项技术,能够在不增加设备投入的情况下,极大地提高难成形金属板材的成形性能、成形质量和成形效率,对促进渐进成形技术的进步和成形零部件生产制造都具有十分重大的现实意义。
(1) 金属板材数控渐进成形缺陷形态预估技术;利用机器视觉和传感装置监测成形加工状态,并根据监测数据利用模糊识别处理技术预估成形件缺陷形态,提前对将要加工零件刀具轨迹进行干预修正或补偿处理,并为以后深度学习做准备,提高成形质量。
(2) 金属板材渐进成形工艺参数智能优化技术;采用人工智能技术,并根据预先估计根据缺陷形态及尺寸,结合渐进成形加工过程监测状态记录的数据,利用全局数据反馈机制,动态优化渐进成形工艺参数。
(3) 金属板材渐进成形刀具路径智能优化技术;根据预先估计根据缺陷形态及尺寸,利用全局数据反馈机制,采用人工智能技术自动生成刀具路径与工艺参数,自主在线学习、优化新的刀具轨迹路径,实现渐进成形加工过程的自主、动态、智能规划。
(1) 利用机器视觉及模糊识别处理技术预估金属板材数控渐进成形缺陷形态;利用机器视觉及模糊识别处理技术,自动识别成形件形状特征,根据零件结构形状和复杂程度,预先估计缺陷形态和尺寸,提前对将要加工零件轨迹进行干预修正或补偿处理,提高成形质量。
(2) 采用人工智能优化技术金属板材渐进成形刀具路径与工艺参数;采用人工智能技术,自动生成刀具轨迹路径与工艺参数,并能够根据预先估计根据缺陷形态及尺寸,利用全局数据反馈机制,自主在线学习、智能优化新的刀具轨迹路径与工艺参数,能够实现渐进成形加工过程的自主动态规划。
金属板材智能渐进成形技术主要应用在商品外围覆盖件的生产制造或者产品试制中,例如汽车车身覆盖件及其它金属板材覆盖件的开发试制;服务类机器人个性化定制的面板、外部壳体等;航天航空领域中的整流壳、蒙皮件等,因此该项目技术的市场应用前景广阔。同时,据陕西省统计局的统计数据显示,即使在新冠疫情肆虐的情况下,陕西高端装备制造业回升明显。截止2020年底,全省高端装备制造业呈现稳步恢复、逐季回升的态势,增加值较上年增长2.5%,分别较一季度、上半年和前三季度加快2%、13.2% 和20%。分行业看,占高端装备制造产业42%的航空器装备制造业产值增长18.9%,有效拉动高端装备制造业增速回升。从投资看,航空、航天器及设备制造业投资增长6.6%,其中飞机、航空器制造中拥有大量的单件、小批量成形件,而智能渐进成形技术非常适合汽车、摩托车、飞机、航空器和医疗器械等的新产品设计开发及试制生产。例如,汽车新车型的快速开发和概念车设计的验证;医疗领域中根据患者身体特点、尺寸及结构,进行个性化产品制作。因此,本项目的应用和推广不仅能够间接提高本地的工艺装备能力,提高产品设计周期,而且能够直接产生十分可观经济效益。
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