更新時間:2008-9-1 15:59:43 文章來源:互聯網 點擊:
(1) 論壇
再將溫度引起的熱應力和外力(如邊界條件)之和作為力載荷施加到物體,求得總變形量。得出每一階段的誤差之后,可以建立誤差反饋系統。誤差反饋系統屬閉環控制系統。它的一個主要內容是變形傳遞函數的研究。在三維笛卡爾坐標下,由計算得到的變形前和變形后的誤差可以表示為:
e(x,y,z)=p理想(x,y,z)-p實際(x,y,z)
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(2)
如果用Δd(x,y,z)表示實際整體形狀的變化矩陣,g(x,y,z)表示控制矩陣,則整個過程的反饋控制可以描述為: 此篇文章來自中國
Δd(x,y,z)=g(x,y,z) e (x,y,z) 論壇
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e(x,y,z)是每個過程的代數和,即,如果不考慮CAD造型過程的誤差,且e1(x,y,z),e2(x,y,z),e3(x,y,z)分別表示RP原型制造的誤差、轉換工藝過程的誤差和金屬澆注過程的變形量,則 中國熱模網首發
e(x,y,z)=e1(x,y,z) e2(x,y,z) e3(x,y,z) 此篇文章來自中國
(4)
現在的問題就是,設置適當的g(x,y,z),使Δd(x,y,z)能夠很快地收斂到小于某個誤差允許的范圍δ,即滿足:
Δd(x,y,z)<δ 論壇
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g(x,y,z)體現出我們對整個變形過程的理解,它必須實時的反映產品變形和CAD模型變形的耦合關系。而且還要隨變形邊界條件和材料參數的變化而變化。
由于整個過程是一個多變量、多輸入的復雜三維非線性閉環控制系統,各個變量之間可能存在耦合關系,因此,影響g(x,y,z)的因素很多,很難用統一的數學公式描述,因此,作者提出應用神經網絡的方法,訓練g(x,y,z),使Δd(x,y,z)達到要求。
神經網絡具有通過小的嵌入系統能處理大容量的信息的優點,利用BP神經網絡方法,可以把此復雜三維非線形閉環控制系統的結構作圖6描述。
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圖6 三維非線性閉環控制系統結構
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利用神經網絡具有自學習的優點,可以大大減少誤差反饋問題對工藝數據的需求,并且便于系統的擴展。而且由于閉環系統對誤差的校正作用,可能會導致系統的不穩定。采用神經網絡的自適應、自學習方法,可以提高系統的魯棒性。
6、結論
RP技術是一個正在快速發展的新興制造技術,RP和RT技術相結合的集成系統是當今利用RP技術制造功能性零件的主要方法,提高此快速柔性系統的精度是當今急迫解決的問題。本文分析了影響此柔性制造系統中產品精度的因素,提出了用非線性有限元分析三個主要成型階段的精度,采用模式識別理論、誤差理論、神經網絡方法處理誤差反饋問題,進行誤差補償修正和加工精度的預報,提高最終產品質量的方法。
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參考文獻
1 Paul F.Jacobc. Stereolithography and RP&M Technologies: from Rapid Prototyping to Rapid Tooling. Second edition.SME, 1996.