基于热模锻压力机曲轴锻造自动化生产线的时序设计与优化

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为了提高锻造自动化生产线的设计合理性及生产效率,在设计阶段对生产时序进行合理优化十分重要.以某企业热模锻压力机曲轴锻造自动化生产线的设计为例,在对生产线的主机设备、目标产品、机器人配置等整体规划的基础上,对该生产线生产时序进行初步设计,找出了限制提升生产节拍的瓶颈节点,并进一步通过时序拆分、时序分析与整合优化的方法,实现了该生产线某典型曲轴产品的动作规划,使生产节拍由43 s提升至20 s,保证了生产线的高效率生产.专业软件的仿真结果证明,在满足生产线功能要求的基础上,设备无干涉、机器人运行平稳,优化后的时序更为合理、高效.
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TC4钛合金小规格板材生产一般采用铸锭镦拔锻造、板坯加热轧制的加工方式进行,对于小规格板材通常锻造时采用镦拔锻造的方式来进行,但组织性能并不能达到相对最优的状态.通过关键过程交叉对比的方式,采用普通自由锻造和镦拔锻造两种加工方式生产出相同尺寸的板坯,再使用相同的轧制工艺进行对比生产,所有的生产环节保持一致性,目的在于探究不同的锻造方式对于小规格TC4钛合金板材加工的影响.结果表明,相对于自由锻造,镦拔锻造对改善板坯内部组织有很大的提高作用,但是在生产小规格板材时,组织在前期过于优化反而会使得后续轧制过程中
在板材热连轧过程中,轧制力的计算精度直接影响板带钢的实际厚度,也是实现精准在线控制的前提.然而,由于实际的轧制过程受多种因素影响,使用传统模型进行预测的精度往往比较低.为了提高轧制力的预测精度,提出了并行异构极限学习机(PELM)的轧制力预测模型,该模型学习速度快且泛化能力强,同时为了保证模型的稳定性,采用遗传算法(GA)优化了该模型的权重和偏差.以包头某钢厂2250生产线的实际生产数据为例进行轧制力预测,结果表明,该算法训练的轧制力预测模型有很好的预测精度,适用于热连轧过程的轧制力预测.
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