Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán và bù đắp biến dạng do lực gây ra cho hệ thống riveting dựa trên hai máy với việc sử dụng FEM và mạng nơ-ron nhân tạo
Tóm tắt
Biến dạng do lực gây ra trên các máy công cụ có ảnh hưởng lớn đến kích thước chi tiết gia công và chất lượng bề mặt. Đối với hệ thống riveting dựa trên hai máy, lực nén lớn trong quá trình riveting không chỉ gây ra biến dạng cấu trúc của máy mà còn dẫn đến vị trí không chính xác của thanh riveting và độ lệch kích thước của các mối hàn. Hơn nữa, biến dạng do lực gây ra thường thay đổi theo các tư thế khác nhau của máy, điều này làm cho việc dự đoán chính xác trở nên khó khăn hơn. Trong bài báo này, một phương pháp dự đoán và bù đắp biến dạng do lực gây ra hiệu quả được phát triển dựa trên mô hình phần hữu hạn (FEM) và mạng nơ-ron nhân tạo. Đầu tiên, một loạt các mô hình phần hữu hạn ở các tư thế đã chọn được thiết lập để thu thập dữ liệu biến dạng. Sau đó, một mô hình dự đoán biến dạng do lực gây ra được xây dựng thông qua mạng nơ-ron chức năng cơ sở bán kính với tối ưu hóa thuật toán di truyền thích ứng (AGA-RBF). Hơn nữa, một chiến lược cơ bản được đề xuất để bù đắp cho lỗi dự đoán thông qua việc điều chỉnh các lệnh động. Cuối cùng, một thí nghiệm đối chứng được thực hiện để xác minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp được đề xuất.
Từ khóa
#biến dạng do lực #hệ thống riveting #mô hình phần hữu hạn #mạng nơ-ron nhân tạo #tối ưu hóa #bù đắp lỗiTài liệu tham khảo
Remley D, Rediger J, Haworth P, Holden R (2009) Slug rivet machine installs 16 rivets per minute drill-rivet-shave. SAE Technical Paper (No. 2009-01-3155)
Stansbury EC, Bigoney B, Allen R (2014) E7000 high-speed CNC fuselage riveting cell. SAE Int J Mater Manuf 7(1):37–44
Ramesh R, Mannan MA, Poo AN (2000) Error compensation in machine tools—a review: part I: geometric, cutting-force induced and fixture-dependent errors. Int J Mach Tools Manuf 40(9):1235–1256
Lei C, Bi Y, Li J, Ke Y (2018) Experiment and numerical simulations of a slug rivet installation process based on different modeling methods. Int J Adv Manuf Technol 97:1481–1496
Zhang Y, Bi Q, Yu L, Wang Y (2018) Online compensation of force-induced deformation for high-precision riveting machine based on force-displacement data analysis. Int J Adv Manuf Technol 94(1–4):941–956
Deng C, Liu Y, Zhao J, Wei B, Yin G (2017) Analysis of the machine tool dynamic characteristics in manufacturing space based on the generalized dynamic response model. Int J Adv Manuf Technol 92(1–4):1411–1424
Du Z, Zhang D, Hou H, Liang SY (2017) Peripheral milling force induced error compensation using analytical force model and APDL deformation calculation. Int J Adv Manuf Technol 88(9–12):3405–3417
Slavkovic NR, Milutinovic DS, Glavonjic MM (2014) A method for off-line compensation of cutting force-induced errors in robotic machining by tool path modification. Int J Adv Manuf Technol 70(9–12):2083–2096
Shi X, Liu H, Li H, Liu C, Tan G (2016) Comprehensive error measurement and compensation method for equivalent cutting forces. Int J Adv Manuf Technol 85(1–4):149–156
Deng F, Tang Q, Li X, Yang Y, Zou Z (2018) Study on mapping rules and compensation methods of cutting-force-induced errors and process machining precision in gear hobbing. Int J Adv Manuf Technol 97(9–12):3859–3871
Ratchev S, Liu S, Huang W, Becker AA (2006) An advanced FEA based force induced error compensation strategy in milling. Int J Mach Tools Manuf 46(5):542–551
Zhao D, Bi Y, Ke Y (2018) An efficient error prediction and compensation method for coordinated five-axis machine tools under variable temperature. Int J Adv Manuf Technol 96:4431–4443
Chen W, Xue J, Tang D, Chen H, Qu S (2009) Deformation prediction and error compensation in multilayer milling processes for thin-walled parts. Int J Mach Tools Manuf 49(11):859–864
Raksiri C, Parnichkun M (2004) Geometric and force errors compensation in a 3-axis CNC milling machine. Int J Mach Tools Manuf 44(12–13):1283–1291
Wang Z, Gong D, Li X, Li G, Zhang D (2017) Prediction of bending force in the hot strip rolling process using artificial neural network and genetic algorithm (ANN-GA). Int J Adv Manuf Technol 93(9–12):3325–3338
Ma C, Zhao L, Mei X, Shi H, Yang J (2017) Thermal error compensation of high-speed spindle system based on a modified BP neural network. Int J Adv Manuf Technol 89(9–12):3071–3085
Arnaiz-González Á, Fernández-Valdivielso A, Bustillo A, López De Lacalle LN (2016) Using artificial neural networks for the prediction of dimensional error on inclined surfaces manufactured by ball-end milling. Int J Adv Manuf Technol 83(5–8):847–859
Wang L, Lee TC (2006) Prediction of limiting dome height using neural network and finite element method. Int J Adv Manuf Technol 27(11–12):1082–1088
Rijck JJMD, Homan JJ, Schijve J, Benedictus R (2007) The driven rivet head dimensions as an indication of the fatigue performance of aircraft lap joints. Int J Fatigue 29(12):2208–2218
Chen L, Liu Y, Xie L (2007) Power-exponent function model for low-cycle fatigue life prediction and its applications–part II: life prediction of turbine blades under creep–fatigue interaction. Int J Fatigue 29(1):10–19
Li G, Shi G, Bellinger NC (2006) Studies of residual stress in single-row countersunk riveted lap joints. J Aircr 43(3):592–599
“Manual of aircraft riveting assembly process” writing group (1984) Manual of aircraft riveting assembly process. National Defense Industry Press, Beijing
Baha S II, Hesebeck O (2010) Simulation of the solid rivet installation process. SAE Int J Aerosp 3:187–197
Zhang K, Cheng H, Li Y (2011) Riveting process modeling and simulating for deformation analysis of aircraft's thin-walled sheet-metal parts. Chin J Aeronaut 24(3):369–377
Sonar DK, Dixit US, Ojha DK (2006) The application of a radial basis function neural network for predicting the surface roughness in a turning process. Int J Adv Manuf Technol 27(7–8):661–666
Luo M, Shin YC (2015) Estimation of keyhole geometry and prediction of welding defects during laser welding based on a vision system and a radial basis function neural network. Int J Adv Manuf Technol 81(1–4):263–276
Holland JH (1992) Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. MIT Press, Cambridge
Dao TP, Huang SC (2015) Design, fabrication, and predictive model of a 1-DOF translational flexible bearing for high precision mechanism. Trans Can Soc Mech Eng 39(3):419–429