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基于工业机器人的4G18曲轴箱去毛刺工艺优化研究
| 论文题名： | 基于工业机器人的4G18曲轴箱去毛刺工艺优化研究 |
| 关键词： | 汽车曲轴箱;毛刺清理;工艺优化;工业机器人 |
| 摘要： | 毛刺的存在会降低待加工工件的再定位加工精度，严重影响机械设备的使用寿命。对于机械零件尤其是汽车动力总成部件等压铸件的毛刺去除，国内厂商大体上仍然采用人工去毛刺的方式，存在自动化程度不高、生产效率低、打磨质量参差不齐的缺点。工业机器人因其高柔性、拟人化以及重复性好的特点，非常适合铸件毛刺的清理。现阶段机器人主要用在喷涂、搬运、焊接等简单的重复性工作中，对于形貌特征复杂的铸件毛刺清理，在工艺方面的研究还不成熟，仍然存在着打磨质量不稳定、效率不够高的特点。 本文以某厂商生产的4G18汽车曲轴箱为研究对象，对其在进行机器人去毛刺清理过程中的工艺问题进行了如下研究： （1）分析了4G18曲轴箱去毛刺工艺需求，建立了去毛刺切削力模型，搭建了去毛刺切削力采集实验平台； （2）对工装夹具定位精度引起的工件偏移导致的打磨质量问题进行研究，利用激光位移传感器对工件表面进行探测，间接获取打磨位姿误差，通过机器人TCP坐标变换对工件位姿进行调整，从而实现对工装夹具误差的自适应补偿和打磨轨迹校正。 （3）对于大型毛刺清理过程中效率低的特点，建立了以最小打磨时间为优化目标的数学模型。对传统遗传算法进行了改进，利用改进后的优化算法对数学模型进行寻优，实现对工艺参数的优化。 （4）建立了去毛刺切削正交实验，利用三元线性回归的方式拟合出相应的切削力模型。对优化参数与经验参数进行实验对比，验证了优化算法的可行性。 本文研究表明，通过对夹具误差的补偿能够有效的校正机器人加工路径，从而提升整体加工质量；建立以加工效率为优化目标的优化模型，通过改进遗传算法进行求解，可以得到较为理想的切削参数，从而有效的提高加工效率。 |
| 作者： | 葛天哲 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 向华;李波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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