基于骨架线匹配的二维不规则轮廓排样方法

    公开(公告)号:CN111428776B

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202010198270.3

    申请日:2020-03-19

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 基于骨架线匹配的二维不规则轮廓排样方法,该方法首先将母板和待排样件的轮廓进行多边形逼近,然后提取样件的所有骨架线;将得到的所有骨架线通过计算Hu矩匹配进行相似性检查,将形状近似的骨架线进行合并,得到轮廓简化后的骨架线;然后通过计算简化骨架线与母板轮廓之间的Hu矩,按照母板与样件的匹配程度降序并使排入样件的高度最低的原则下,确定样件的排样顺序,最终完成任意二维轮廓的排样。本发明算法实现简单,不需要多次对样件进行旋转与迭代计算,只需要一次匹配就能得到理想的排样结果,而且排样填充率高,耗费时间少,具有非常理想的技术效果。

    基于骨架线匹配的二维不规则轮廓排样方法

    公开(公告)号:CN111428776A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010198270.3

    申请日:2020-03-19

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 基于骨架线匹配的二维不规则轮廓排样方法,该方法首先将母板和待排样件的轮廓进行多边形逼近,然后提取样件的所有骨架线;将得到的所有骨架线通过计算Hu矩匹配进行相似性检查,将形状近似的骨架线进行合并,得到轮廓简化后的骨架线;然后通过计算简化骨架线与母板轮廓之间的Hu矩,按照母板与样件的匹配程度降序并使排入样件的高度最低的原则下,确定样件的排样顺序,最终完成任意二维轮廓的排样。本发明算法实现简单,不需要多次对样件进行旋转与迭代计算,只需要一次匹配就能得到理想的排样结果,而且排样填充率高,耗费时间少,具有非常理想的技术效果。

    金属板材强耐磨陶瓷涂层的激光-热轧复合原位成膜系统与方法

    公开(公告)号:CN119465133A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411410655.6

    申请日:2024-10-10

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种金属板材强耐磨陶瓷涂层的激光‑热轧复合原位成膜系统及方法,包括加热单元、喷粉单元、激光熔覆单元和热轧单元;金属板材经加热炉加热后,输送至喷粉单元;陶瓷复合粉体通过喷粉单元被均匀平整地覆盖到高温金属板材上,随后与板材一同输送至激光熔覆单元;陶瓷复合粉体经激光作用后形成一层熔融层,最后与板材一同输送至热轧单元,进行原位成膜成形成性轧制。采用本发明的激光‑热轧复合系统,借助高温金属板材的预热作用和激光的熔融作用,可加速陶瓷复合粉体与金属元素的高温冶金反应,原位形成陶瓷层,同时利用轧辊的高应力成形特点,获得均匀、致密、无孔洞且无裂纹的高耐磨陶瓷涂层,最终增强金属板材的耐磨性能。

    一种基于微细热管冷却与润滑的脉动式银管辅助切削刀具

    公开(公告)号:CN118808692A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411006686.5

    申请日:2024-07-25

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于微细热管冷却与润滑的脉动式银管辅助切削刀具,属于金属切削刀具技术领域,用于超精密切削加工过程,包括刀具基体,所述刀具基体于切削区域部分前刀面、后刀面及副后刀面加工出微织构凹槽,并利用喷金技术在刀具表面镀一层银膜,使得凹槽内部完全被银膜覆盖,切削过程中纳米流体自喷嘴进入微织构凹槽,同时刀具切削区域表面的微织构凹槽在切削过程中受挤压作用形成了以银膜为管壁、纳米流体为工质的半封闭式脉动热管;微织构凹槽的存在减小了刀具与工件的接触面积,降低了刀具与工件间的摩擦力,同时脉动热管的快速导热能力可以降低切削区域温度,提高了刀具使用寿命,保证了加工表面的质量,实现了金属的高质量加工。

    一种陶瓷光固化与铣削增减材复合加工设备及方法

    公开(公告)号:CN118682924A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410837834.1

    申请日:2024-06-26

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供了一种陶瓷光固化与铣削增减材复合加工设备及方法,涉及增减材复合加工技术领域,所述设备包括机架和设置在机架上的光固化打印系统、铣削系统;所述光固化打印系统包括光源系统、料槽、成型工作台,所述料槽固定设置在机架下部,所述光源系统设置在料槽下方,所述成型工作台设置在料槽上方,且具有Z轴的移动自由度和X轴的转动自由度;所述铣削系统包括电主轴,所述电主轴的刀具方向向上,且电主轴具有X轴、Y轴的移动自由度以及XOZ平面上的转动自由度;所述电主轴上还集成有清洁机构,用于对切削位置进行定点清洁。本发明能够提高光固化与铣削的增减材复合制造中的铣削加工精度的效率。

    基于深度学习的刀具磨损预测方法

    公开(公告)号:CN114297912B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202111491303.4

    申请日:2021-12-08

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的刀具磨损预测方法,其包括以下步骤,步骤一:采集数控机床加工数据;步骤二:对步骤一得到的初始数据进行小波分解处理;步骤三:借助于深度学习网络训练刀具磨损预测模型;步骤四:判断步骤三得到的训练结果是否符合要求;步骤五:采集在线加工数据,完成刀具磨损的实时预测。本发明可对刀具磨损采集的数据实现自动降噪,准确高效地提取数据特征,具有预测准确率高,计算速度快,更新速度快等优点。本发明的应用进一步提升加工的安全性,不仅有利于保证加工质量,还有助于减少材料损失,减少加工废品的产生。

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