自动化车床管理最新论文
自动化车床管理
40组 xzd zzx cjc自动化车床管理摘要本文是为解决自动化车床连续加工中出现的故障及更换刀具的问题。
有效的发现并解决故障，可以提高自动化车床生产加工的效率，减少生产成本以及优化企业生产管理。
为解决题目中三个问题，我们建立了三个优化模型。
对于问题一，我们把每个零件损失费的期望F确定为评价指标，建立了一个离散型随机优化模型。
首先，我们对已知数据进行合理性分析，并通过卡方拟合优度检验，认为刀具寿命服从正态分布。
然后，我们利用计算机枚举出所有换刀间隔与检查策略，求得最优解即每个零件损失费期望最小值为2.9696元/件。
此时检查间隔n为251件,刀具更换间隔m为524件。
最后，我们还对结果进行了可行性分析，发现方案符合实际。
对于问题二，考虑到零件的检查工作存在误差,势必使总的损失费用增加，我们在模型一的基础上建立模型二。
首先根据实际，我们分四种情况计算了刀具故障损失费。
然后，我们假定其它故障服从均匀分布，计算了其它故障损失费。
最后，我们以每个零件损失费期望最小为目标函数，建立了一个单目标优化模型，并通过计算机穷举出所有方案，求的最优解为9.5229元/件。
此时，检查间隔n为18件,刀具更换间隔m为540件。
对于问题三，考虑到误检停机损失费远高于一次检查费，我们在模型二的基础上调整了检查方案建立了模型三。
其中新检查分案为：若一次检查零件合格，则再检查一次，若仍然合格，则认为工序无故障，否则认为出故障；若一次检查零件不合格，则认为出故障。
首先，我们对以上新检查方案进行了简要评估，发现其有效降低了误检率。
然后，我们用类似问题二的解决方法，求得最优解为7.8711元/件，最小损失费比模型二减少了17.35%。
此时检查间隔n为58件,刀具更换间隔m为522件。
最后，我们从五方面对模型三进行了灵敏性分析。
我们分别单独把零件损失费、检查费、调节恢复费、换刀费、误检停机损失费降为200元、10元、2000元、1000元、1000元，发现每个零件损失费期望值各降低了16.85%、4.75%、2.06%、4.13%、1.45%.虽然参数变化幅度不相同，但我们还是能明显看出零件损失费和换刀费对总损失费的影响是很大的，调节恢复费对损失费期望影响很小。
机床自动化控制和智能化制造技术研究
机床自动化控制和智能化制造技术研究近年来，随着科技的不断发展和进步，机床自动化控制和智能化制造技术正在逐渐成为制造业的新趋势。
这一领域的研究不仅涉及到工业自动化和机电一体化领域，还涉及到信息技术、材料科学等多个学科。
本文将从多个方面来探讨机床自动化控制和智能化制造技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、机床自动化控制技术的研究现状随着机床自动化控制技术的逐步成熟，以数控机床为代表的新型机床已经逐渐取代了传统的手工操作机床，成为了现代化制造业的“主角”。
在机床自动化控制技术的研究方面，主要包括以下几个方向：1.数控技术数控技术是机床自动化控制技术的重要组成部分。
通过编写数控程序，可以实现对机床的自动化控制。
目前，数控技术已经广泛应用于各行各业，例如汽车制造、航空制造等。
2.柔性制造技术柔性制造技术是一种灵活、高效的制造方式。
它可以快速地对生产线进行调整和改变，适应市场需求的变化，提高生产效率。
在机床自动化控制技术中，柔性制造技术的研究也越来越受到关注。
3.智能化制造技术智能化制造技术是机床自动化控制技术的新研究方向。
通过智能化制造技术，可以实现机床的自动化、智能化和高效化，从而提高生产效率、降低成本，优化生产流程。
二、智能化制造技术的研究现状智能化制造技术是机床自动化控制技术的新研究方向，它主要包括以下几个方向：1.人工智能技术人工智能技术是智能化制造技术的重要组成部分。
通过对数据的分析和学习，可以实现对机床的自主控制和智能化决策，从而提高生产效率和质量。
2.物联网技术物联网技术是智能化制造技术的重要支撑。
通过为机床和生产线安装传感器、控制器等装置，可以实现对生产数据的实时采集和传输，从而实现对生产过程的监控和优化。
3.机器视觉技术机器视觉技术是智能化制造技术中的一项重要技术，它可以实现对产品质量的自动检测和分析。
通过对产品的检测，可以实现对生产过程的实时监控和优化。
三、机床自动化控制和智能化制造技术的未来发展趋势随着科技的不断进步，机床自动化控制和智能化制造技术将会有更广阔的应用前景。
数控车床论文（精选5篇）
数控车床论文（精选5篇）第一篇：数控车床论文[摘要]：数控系统经过一段时间的使用，电子原器件性能下降，甚至损坏，有些机械部件如导轮及导轮轴承等也是如此。
【关键词】：润滑、定期润滑、定期调整浅析机床数控系统的技术维护数控系统经过一段时间的使用，电子原器件性能下降，甚至损坏，有些机械部件如导轮及导轮轴承等也是如此。
为了保持机床能正常可靠地工作，延长其使用寿命，就必须对数控系统进行日常的维护。
数控系统经过一段时间的使用，电子原器件性能下降，甚至损坏，有些机械部件如导轮及导轮轴承等也是如此。
为了保持机床能正常可靠地工作，延长其使用寿命，就必须对数控系统进行日常的维护。
概括地说主要注意以下几个方面:一、制定数控系统的日常维护的规章制度要根据各部件的特点，确定各自保养规则。
如明确规定哪些部件需要经常清洁、校验(如CNC系统的光电输人机或电报机头的清洁)哪些部件需要定期润滑调整(如轴承、丝杠、传动齿轮的定期润滑支流伺服电动机电刷和换向器应每半月检查一次等)。
二、定期润滑数控机床上需要定期润滑的部位均有说明，主要有机床导轨，丝杠，螺母、传动齿轮等处，一般用油枪注人，轴承和滚珠丝杠如有保护套式的可以经半年后拆开来注油。
三、尽a少开数控柜和强电柜的门因为在加工车间的空气中大都含有油污，灰尘甚至金属颗粒，一旦它们落在数控系统内的印制线路或原器件上，极易导致器件绝缘性下降，甚至导致原器件上，极易导致器件绝缘性下降，甚至导致元器件及线路的损坏。
有的操作者在夏天为了使数控系统超负荷工作，而打开数控柜的门来散热，这样会导致数控系统的加速损坏。
正确的方法应是设法降低设备外部环境温度，除非进行必要的维护，不能随便打开柜门，更不允许在使用时敞开柜门。
四、定期调整丝杠螺母、导轨及电极丝挡块，进电块等，根据使用时间，间隙大小或沟槽深浅进行调整，部分数控线切割机床采用锥形开槽式的调节螺母，则需要适当地拧紧一些，凭经验和手感确定间隙，保持转动灵活，滚动导轨的调整方法为松开工作台一边的导轨固定螺钉，拧调节螺钉看百分表的反映使其紧靠另一边，挡丝块和进电块如使用日久，摩擦出沟痕，须转动或移动一下，以改变接触位置即可。
自动化车床管理的数学模型
(D ep a rtm en t of M a them a tics, T a iyuan T eacher Co llege, T a iyuan 030012) Abstract: T h is p ap er ana lyzes the p rob lem A of 99 CM CM in deta il and g ive tw o k ind s of m odel w ith geom etrica l d istribu tion and exponen tra l d istribu tion. M eanw h ile, W e b la in the . app rox i m a te so lu tion s of p a rt p rob lem A w ith si m p le p robab ility m ethod s Keywords: radom va riab le; geom etrica l d istribu tion; exponen tra l d istribu tion
散变量时的近似结果, 与另一途径, 零件个数是连续变量时的近似结果相近 . 2) 本模型在建立、 计算时, 根据题设数据, 将尽可能使检查周期内工序故障概率很小, 更换刀具周期内不发生刀具故障, 但由于生产任一产品时, 都有可能出现故障, 因此计算结 果仅表示长期以来平均意义下的最优值. 3) 由于模型的数学关系式较为复杂, 算出的值不太精确, 特别是对于问题 2) 的情况, 仅得出离散型时 T 的模型, 对其他情况, 思路类似, 本文予以省略 . 4) 对问题 3) 没有进行严格建模运算, 仅给出直观判断 . 5) 根据题目给出的 100 次刀具的样本统计, 用指数分布建模并不是太恰当的 . 本文仅 做试探.
自动化车床管理(1)
第30卷第1期2000年1月数学的实践与认识M A TH EM A T I CS I N PRA CT I CE AND TH EO R YV o l130 N o11 Jan.2000 Abstract: In the article,the op ti m um tactics of the regu lar check to w o rk ing p rocedu res and the rep lacem en t of cu tting too ls in the cou rse of con tin i ou s componen t p rocessing by au tom atic lathes has been disscu ssed.Fo r questi on one,the op ti m um model of average m anagem en t co st u sed fo r regu lar check and adju stm en t of componen t has been m ade ou t by app lying the theo ry of m anagem en t co st and m ethod of p robab ility statistics,the best designed in terval of check and cu tting too ls′rep lacem en t in the w o rk ing p rocedu re has been ob tained.Fo r questi on tw o,based on questi on one,the ob jective functi on s has been estab lished,and the op ti m um tactics of the best designed in terval of check and thd rep lacem en t of cu tting too ls has been ob tained con sidering the average lo ss b rough t abou t by unqualified.p roducts at the in terval of check and the average lo ss of m ach ine stop fo r being m isregarded as ex isting b reakdow n.T he au tom atic check ing and adju sting system the b reakdow n of w o rk ing p rocedu res has been designed by u sing au tom atic devices,and the algo rithm flow chart has been given too T hu s the lo ss of m ach ine stop fo r being m isregarded as ex isting b reakdow n w ou ld be avo ided,and the ben2 efit of w o rk ing p rocedu re w ou ld be increased.自 动 化 车 床 管 理石 敏, 林超友, 方 斌指导教师: 数模组(海军工程大学,武汉 430033)编者按: 该文思路正确,考虑较全面,对问题一给出了正确的模型和结果,并对检查方式、灵敏度分析、误差分析进行了详细讨论.本文另一特色是进行了计算机模拟,这对许多类似的问题都行之有效.本文缺点是对问题二的模型有欠缺.摘要: 本文对自动化车床管理问题进行了讨论,将检查间隔和刀具更换策略的确定归结为单个零件期望损失最小的一个优化问题,并提供了有效算法.对问题一,得到检查间隔Σ0=18,定期换刀间隔Σ1=342,相应的单个零件期望损失费用C=4175元的最优解,并用蒙特卡罗法对结果进行了模拟检验.对问题二,得到检查间隔Σ0=11,定期换刀间隔Σ1=242,单个零件期望损失费用C=7122元.对问题三,我们采用新的改进方案使单个零件期望损失费用降为5134元.本文还对变检查间隔、参数灵敏性、误差分析等进行了讨论.1 问题的重述(略)2 问题的分析由于刀具损坏等原因会使工序出现故障,工序出现故障是完全随机的.工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障,并且计划在刀具加工一定件数的零件后定期更新刀具.因此,给定检查间隔,对零件作检查,当发现零件不合格时则认为工序发生了故障并立即进行停机检查,若实际存在故障则进行修理,无故障则继续生产;当检查发现零件合格则不干涉设备的工作.当到了定期更换刀具时刻,即使设备未出现故障,也进行刀具更新.显然,检查间隔过大,可能会使设备长时间处于故障状态,造成损失增大;若检查时间间隔过小,会使检查费用增加.定期更换刀具的情况亦是如此.问题是寻找最优的检查间隔和定期更换刀具的间隔,使工序效益达到最好.这里将工序效益最好表示为单个零件的期望损失最小,并把相邻两次刀具更新之间称为一个周期.则单个零件的期望损失费用C=一个周期内的期望损失期望周期长3 假 设1.生产单个零件的时间设为112.不考虑检测时间和故障调节及更换刀具的时间.3.更换刀具或故障调节后,工序恢复初始状态.4.工作人员一经检查发现不合格零件,即认为工序出现故障.5.一台自动化车床只有一把刀具.4 符号约定f 产出不合格品的损失费用 f=200元 件t检查的费用 t=10元 次d故障调节所需的平均费用 d=3000元 次k未发现故障时更换一把新刀具的费用(定期更换刀具费) k=1000元 次X工序无故障工作时间长F(x)X的分布函数p(x)X的概率密度函数Σ0检查间隔时间Σ1定期更换刀具间隔时间E(L)一个周期内的期望总损失费用E(T)期望周期长C单个零件期望损失费用5 模型的设计及结果511 建模的准备11100次刀具故障记录的统计分析首先画出频数分布的直方图(略).通过检验可知:在Α=0110的显著性水平下,刀具无故障工作时间近似服从N(Λ,Ρ2)分布,其中Λ=600,Ρ2=1951642.21工序无故障工作时间的概率分布由于刀具损失故障占95%,起决定作用.我们认为,整个工序无故障工作时间长的分布近似于刀具无故障工作时间长的分布,即X～N(0195Λ,(0.95Ρ)2)3.刀具更换策略在定期更换前,必须进行检查.若检查出故障,立即修理,若没有检查出故障,再进行定期更换.为了实际操作的方便,可将定期更换周期定在第m次检查后,即若Σ0为常数,则63数 学 的 实 践 与 认 识30卷Σ1=mΣ0(m=1,2,…)512 模型的建立及求解1.模型I(问题一的模型) 若X>Σ1 损失为:L1=m t+k; 若nΣ0<X≤(n+1)Σ0 (n=0,1,2,…,m-1) 损失为:L n=(n+1)t+d+[(n+1)Σ0-X]f 期望损失E(L)=∫∞mΣ0L1p(x)d x+∑m-1n=0∫(n+1)Σ0nΣ0L n p(x)d x 期望周期长E(T)=mΣ0∫∞mΣ0p(x)d x+∑(m-1)n=0∫(n+1)Σ0nΣ0(n+1)Σ0p(x)d x 要使效益最好,等价于求Σ0、Σ1,使C=E (L)E(T)达到最小.经计算得Σ0=18(即每生产18个零件检查一次),Σ1=342(即每生产342个零件定期更换刀具一次),单个零件期望损失费用C=4175元.2.模型 (问题二的模型略)3.模型 (问题三的模型)考虑到一般设备使用期限内可分为稳定期和不稳定期.这里的稳定是指故障少,而所谓不稳定是指故障多.我们改进等间隔检查方式,使其在稳定期内检查间隔长,在不稳定期内检查间隔短,从而获得更高的效益.这里检查间隔Σ0与时间x有关,记作Σ0(x).也就是说故障率大时(即设备运行到x时刻未发生故障的条件下,[x,x+d x]时间内设备发生故障的条件概率大),那么单位时间内的检查次数n(x)也随之增大.易知Σ0(x)= 1n(x).我们取n(x)=ftp(x)1-F(x)其中:p(x)d x是设备在[x,x+d x]内发生故障的概率, 1-F(x)是x时刻设备未发生故障的概率.因此,p (x)d x1-F(x)是设备到x时刻未发生故障的条件下,[t,t+d t]内设备发生故障的条件概率.这里p(x)=12Π185.9e-(x-570)22×185.92 根据以上分析,检查方式可表述如下:第1次检查时间间隔为d1=1n(0);1n(0)表示对1n(0)取整,d i表示第i次检查的时间间隔第2次检查时间间隔为d2=1n(d1);731期石 敏等:自动化车床管理第3次检查时间间隔为d3=1n(d1+d2);结果列表如下:i123456789101112131415d i724232262220181615141312121110i161718192021222324252627282930d i10109998888777777i31323334353637383940414243……d i7666666666555……将以上d i代入问题(2)的目标函数C=E (L)E(T)中,即可得期望损失费用C=51344,此费用小于问题(2)的期望损失费用.并且在问题(2)定期更换刀具Σ1=242情况下,我们的检查方式为:对第72、114、146、172、194、214、232、242个零件检查,大大减少了检查次数,从而可以使效益提高.6 模型的检验1.计算机模拟检验针对问题一的情况,我们采取蒙特卡罗法进行模拟检验,具体步骤如下:1)工序无故障工作时间X～N(570,185192),用蒙特卡罗法模拟产生1000个无故障工作时间的伪随机数X i(i=1,2,…,1000) (编者按:1000太少了)2)给定检查间隔Σ0和刀具定期更换间隔Σ1,可以计算出X i所对应的损失费用L iL i=k+Σ1Σ0t [X i]>Σ1 ([X i]表示对X i取整) d+Σ1Σ0 t [X i]=Σ1d+X iΣ0t+(Σ0-[X i]%Σ0)f [X i]<Σ1 (%表示求余运算) 3)计算单个零件的损失费用CC=∑1000i=1L i∑1000i=1T i 其中T i=Σ1 [X i]≥Σ1X iΣ0+1Σ0 [X i]<Σ1 4)对Σ0,Σ1进行搜索,取Σ0∈(0,200),Σ1∈(0,1000)求得单个零件损失费用C最小时的最优检查间隔Σ0=18,定期更换刀具间隔,Σ1=378,相应的单个零件损失费用为4116元.将模型I的结果与蒙特卡罗模拟的结果进行比较,列表如下83数 学 的 实 践 与 认 识30卷Σ0Σ1C模型I 183424.75蒙特卡罗模拟183784.16由以上数据观察可发现用计算机模拟的结果与模型 的结果比较接近.因此说明模型 的结果较为稳定.2.灵敏度分析对于X ～N (570,1851862)的正态分布,我们改变P (P 为工序正常时不合格产品的比例)和q (q 为工序故障时不合格产品的比例)得下表及P -C 、q -C 散点图:P0.010.0120.0140.0160.0180.020.0220.0240.0260.0280.030.035Σ01313121212111111101097m222222222222222222222222Σ1286286264264264242242242220220198154C 6.36.56.76.887.057.227.377.527.647.767.857.93q0.10.20.30.40.50.60.70.80.9Σ0121212111111111111m222222222222222222Σ1264264242242242242242242242C7.067.147.187.217.227.227.227.217.20由P -C 、q -C 图可知,P 、q 的变化都会对单个零件的损失费C 产生影响.由P -C 图可知,P 与C 之间的关系基本上是线性的且P 对C 的影响较q 显著.从q -C 图可知,当q 达到014左右时,q 的继续增大对C 的影响不大.总之,C 对P 的变化反应灵敏,而对q 的变化反应迟钝.因此在实际管理中只要控制好P 的大小就能较好地控制单个零件的期望损失费.我们要尽量减小P ,使C 达到最小,从而使效益最高.同理,改变误认为有故障而停机产生的损失费(1500元 次),发现它的变化对C 的影响931期石 敏等:自动化车床管理04数 学 的 实 践 与 认 识30卷并不明显.3.误差分析我们在分析工序无故障的工作时间时,用刀具无故障工作时间的分布来近似,但实际工序无故障的工作时间是未知的.若用正态分布来描述,其均值Λ、均方差Ρ的不确定性,对结果会造成误差.我们利用模型I的结果来进行误差分析,得下表:Λ570570580590600600Ρ185.86195.64185.86185.86185.86195.64C4.754.94.634.514.44.55∃03.2%2.5%5%7.4%4.2%∃代表相对误差,用C-C0×100◊(C0取4175)表示.C0由表可见均值Λ、均方差Ρ的较小变化对结果的影响不大,因此我们采用文中所给方法近似工序无故障工作时间的分布是合理的.7 模型的评价及改进1.本模型通过对检查间隔和换刀间隔进行遍历搜索,得到了固定检查间隔下的最优解.2.进行蒙特卡洛方法模拟的次数有限,使得模拟结果精度有限,误差较大.3.对问题三,只提供了一种有效的方案,而没能给出最优解.我们建议提出一种简单易行的方案,便于工作人员在实际操作中按方案进行检查.参考文献:[1] 曹晋华等1可靠性数学引论1科学出版社,北京.[2] 蔡常丰1数学模型建模分析1科学出版社,北京.[3] 徐士良1C常用算法程序集1清华大学出版社,北京.The M anagem en t of An Automatic LatheSH IM ing, L I N Chao2you, FAN G B in(T he N aval U n iversity of Engineering,W uhan 430033)Abstract: T he m anagem en t of an au tom atic lathe is discu ssed.T he determ inati on of exam in2ing in terval and change tactics of cu tting2too l leads to the analysis of an op ti m izati on p rob lem ofexpectati on lo ss of a single part.A n effective compu tati on is given.T h ree examp les′resu ltshave been ob tained.。
自动化技术对机床制造业的改进与创新
自动化技术对机床制造业的改进与创新随着科技的不断进步和自动化技术的迅速发展，机床制造业也得到了极大的改进与创新。
自动化技术在机床制造业中的应用不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了产业升级和经济发展。
本文将介绍自动化技术对机床制造业的改进与创新，并探讨其未来的发展趋势。
一、自动化技术提高了生产效率自动化技术的引入使得机床制造业的生产过程更加高效和精确。
传统的机床操作需要依靠人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。
而自动化技术的应用使得机床制造业实现了从传统的人工操作向自动化生产的转变。
通过自动化技术，机床可以实现连续生产，无需人工干预，大大提高了生产效率。
自动化技术还可以实现多功能操作，通过编程控制机床完成各种加工任务，减少了生产过程中的转换时间，进一步提高了生产效率。
二、自动化技术提升了产品质量自动化技术的应用不仅提高了机床制造业的生产效率，还提升了产品的质量。
在传统的机床制造过程中，由于人为因素的干预，产品质量往往难以保证。
而自动化技术的引入使得机床的加工过程更加精确和稳定。
自动化技术可以通过传感器和监控系统实时监测加工过程中的参数，根据预设条件进行控制，保证产品的加工精度和一致性。
同时，自动化技术还可以检测和排除加工中的异常情况，避免了因为加工误差而导致的废品产生，提高了产品的质量可靠性。
三、自动化技术促进了产业升级与经济发展自动化技术的广泛应用促进了机床制造业的产业升级和经济发展。
自动化技术的引入提高了机床制造业的竞争力，使得企业能够生产出更高质量、更多样化的产品，满足市场需求的多样性和个性化。
同时，自动化技术的应用还减少了对人力资源的需求，节约了生产成本。
随着机床制造业自动化水平的提升，企业在提高产能和降低成本的同时，还能够提高利润率，为企业的发展提供强有力的支持。
这不仅对机床制造业本身具有重要意义，也为整个国家的制造业发展和经济增长做出了积极贡献。
未来的发展趋势随着科技不断进步和自动化技术的不断演进，机床制造业的自动化水平将进一步提高。
车床毕业论文
摘要随着工业技术的不断发展，车床作为一种重要的金属切削机床，在机械制造行业中扮演着至关重要的角色。
本文旨在探讨车床的工作原理、结构特点、应用领域以及发展趋势，通过对车床的深入研究，为我国机械制造业的发展提供理论支持和实践指导。
关键词：车床；工作原理；结构特点；应用领域；发展趋势第一章引言1.1 研究背景随着我国经济的快速发展，机械制造业在国民经济中的地位日益重要。
车床作为一种常见的金属切削机床，其性能和精度直接影响着产品的质量和生产效率。
因此，对车床的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的本文通过对车床的工作原理、结构特点、应用领域以及发展趋势的研究，旨在提高我国车床制造技术水平，为机械制造业的发展提供有力支持。
第二章车床的工作原理2.1 车床的切削过程车床的切削过程主要包括切削、进给、切削力、切削温度和切削液等方面。
本文将对这些方面进行详细阐述。
2.2 车床的传动系统车床的传动系统主要由主轴、进给箱、变速箱、齿轮箱等组成。
本文将对这些部件的工作原理和作用进行介绍。
第三章车床的结构特点3.1 车床的总体结构车床的总体结构包括床身、主轴箱、进给箱、溜板箱、刀架、尾座等部分。
本文将对这些部分的功能和特点进行详细分析。
3.2 车床的控制系统车床的控制系统主要包括电气控制系统、液压控制系统和气动控制系统等。
本文将对这些控制系统的组成和作用进行介绍。
第四章车床的应用领域4.1 车床在机械制造中的应用车床在机械制造中具有广泛的应用，如汽车、航空、船舶、军工等行业。
本文将对车床在这些行业中的应用进行探讨。
4.2 车床在其他领域的应用除了在机械制造中的应用，车床还在航空航天、医疗器械、精密仪器等领域有着重要的应用。
本文将对这些领域的应用进行介绍。
第五章车床的发展趋势5.1 车床技术的发展方向随着科技的不断进步，车床技术也在不断发展。
本文将对车床技术的发展方向进行展望。
5.2 车床的智能化、自动化发展趋势智能化、自动化是车床发展的必然趋势。
新版数控技术毕业论文(精品多篇)
新版数控技术毕业论文（精品多篇）数控技术毕业论文篇一数控技术的进步与发展，在很大程度上提升了计算机的智能集成能力，智能科技的集成成为了数控技术的核心和关键点。
随着计算机数控技术的不断进步，计算机数控的相关标准也在不断地更新。
数控关键技术的运用能够提升数控机床的生产效率，实现数控机床的自动化、智能化作业，从而优化生产工艺，不断提升生产质量。
在数控机床中，智能集成数控关键技术的运用能够有效地提升零部件生产的效率和质量，提升零部件生产工艺的水准。
随着计算机技术的不断进步，传统的数控机床技术已经难以适应生产的需要，智能集成计算机数控关键技术成为发展的趋势，并逐步运用在实际的数控机床的零部件加工和生产中。
1 新型数控关键技术中的智能要素在新型数控系统中，现有的数控关键技术突破了传统的数控技术的弊端和不足之处，增加了很多智能化的要素，进一步提升了数控机床的生产效率，优化了数控机床的生产工艺。
例如特征技术，图形用户接口以及高级的语言概念和数据库结构都应该包含于此。
任务规划的智能化任务智能化是指数控机床将接受的任务，变为数控机床随环境的变化而不断调整的目标任务。
这样一来在数控机床加工零部件时，可以根据自身的相关性能而随时做出改变，以有效地提升零部件的生产工艺，减少不合格率，综合提升其生产性能。
自适应的人机界面在数控机床中，利用智能集成化的数控关键技术能够极大地提升其自动性和自主性，从而优化其管理模式及生产模式，提升数控机床的运作效率，提升数控机床的运作水平，不断提升其运作能力。
特别是在智能化的主导因素下，利用数控关键技术能够提升机床作业的人机互动性，便于数控机床可以自动化识别不同的人员，根据不同人员的使用习惯及方法来进行一定的自我适应，提升数控机床运作的整体实力和水平。
加工环节的智能控制提升了数控机床的智能化运转，最明显的体现在于，在数控机床的运转过程中，利用智能化的因素能够有效地提升数控机床加工环节中的质量和效率。
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第22组 明波 谭钟兴 龚淑娟自动化车床管理摘要本文主要讨论的是自动化车床连续加工零件工序中的最优策略问题。
由于衡量这个策略好坏的标准是生产该产品的效益，因此能否制定出一个合适的检查间隔和刀具更换策略是我们解决这个问题的关键所在，为此我们分别建立了三个最优化模型。
对于问题一：首先我们分别设定一个检查间隔i a 和刀具更换间隔i b ，为了使问题得以简化，我们令刀具更换周期为检查周期的整数倍()i n 。
在一个刀具更换周期内，分别计算零件损失费、检查费、故障排除费，然后将总费用除以此周期内生产的零件总数，即可得到每个零件的平均费用。
最后我们用Matlab 编程球出了当零件检查的间隔117a =，刀具更换间隔内检查的次数(1)20n =和刀具的更换间隔1340b =时，得出的每个零件的平均损失费用最小值为：min 5.2806/w =元个 。
对于问题二：我们把它分为故障发生在刀具更换间隔之后和刀具更换间隔之内两种情况。
而分析问题二时可以在问一的基础上重点分析误判的两种情况：对于情况一，我们只要求出在工序没有发生故障的前提下，把产生不合格品的概率乘以检查次数，再与每次故障误判费作积，便可求的总的误判费；对于情况二，只要把一次故障的每种误判情况的概率求出，并乘以每种情况对应的不合格产品的基数，最终求出在发生故障的前提下，两次换刀间隔内产生的不合格品的平均数，并求出这种误判产生的损失。
在分析好这两种情况后，我们通过编程和计算在模型一的基础上得出刀具更换间隔内检查的次数(2)4n =，出零件检查的间隔296a =，刀具的更换间隔2384b =和零件的平均损失费用最min ω=7.2051元/个。
对于问题三：我们在问题二最优解的基础上，选定与模型二相同的刀具更换周期和检查周期，这样就使得在检查相同零件的情况下，检查费用相同，从而控制了这个变量的影响。
而故障排除费用与零件损失费用都是与损坏零件个数成正比。
与模型二不同的是模型三中每个检查周期的零件数目呈等差数列递减，这样检查周期长短将互不相同。
然后我们利用模型一中求一个检查周期内损坏的零件数的表达式分别求解这四个周期中不合格的零件数，最后累加求和，即可得到一个刀具更换周期内可能不合格的零件总数。
最终得出结果，等间距检查情况下不合格的零件数为：2min 256X =，变间隔情况下求出的不合格零件数为：3min 196X =。
由此我们得出变间隔情况下检查出故障零件数减小，每个零件的平均损失费用减小，效益增大。
关键词：最优化 平均损失费用 效益 等差数列1. 问题重述1.1问题背景在零件的生产过程中，各种生产设备在长期运行的情况下都会发生故障或被损坏，即生产设备具有一定的寿命。
而当设备超过了它的寿命时，就会产生不合格品，从而造成经济损失。
但如果在生产设备工作了一段时间后，对它生产的零件进行检查。
当出现了不合格品后，及时的对设备进行更换，或者定期的对设备进行更换，就可以减少经济损失。
1.2自动化车床加工零件工序的相关信息一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%。
工序出现故障是完全随机的, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如表1-1。
表1-1：100次刀具故障记录(完成的零件数)459 362 624 542 509 584 433 748 815 505 612 452 434 982 640 742 565 706 593 680 926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844 527 552 513 781 474 388 824 538 862 659 775 859 755 649 697 515 628 954 771 609 402 960 885 610 292 837 473 677 358 638 699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120 447 654 564 339 280 246 687 539 790 581 621 724 531 512 577 496 468 499 544 645 764 558 378 765 666 763 217 715 310 851为了减少经济损失，避免产生过多的不合格品。
现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
已知生产工序的费用参数如下：故障时产出的零件损失费用 f=200元/件；进行检查的费用 t=10元/次；发现故障进行调节使恢复正常的平均费用 d=3000元/次(包括刀具费)；未发现故障时更换一把新刀具的费用 k=1000元/次。
1.3本文需解决的问题问题一：假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品, 试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。
问题二：如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品。
而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次。
对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略.问题三：在问题二的情况下, 可否改进检查方式获得更高的效益。
2. 模型的假设与符号说明2.1模型的假设假设一：刀具发生故障的概率与其他故障的概率相互独立； 假设二：生产任一零件时出现故障的概率相等； 假设三：生产各零件时出现故障的概率相互独立；假设四：检查及刀具更换时间极短，由此机器暂停造成的损失不计；假设五：当检查到故障时，无论故障是刀具故障还是其他故障，都要调整恢复到正常。
假设六：每次检查间隔及更换刀具间隔相等，且更换刀具间隔是检查间隔的整数倍；2.2符号说明 符号符号说明t表示检查一次的费用f 表示故障时产出的零件损失费用d 表示发现故障进行调节使恢复正常的平均费用 k表示未发现故障时更换一把新刀具的费用 i a表示模型i 中零件检查的间隔 i b表示模型i 中刀具的更换间隔()i n表示模型i 中刀具更换间隔内检查的次数)(i p表示模型i 中生产每个零件时可能发生故障的概率()1i p 表示模型i 中实行刀具更换策略后生产每个零件时刀具损坏引发故障的概率()2i p表示模型i 中生产每个零件时发生其它故障的概率 i p表示一次检查中出现i 件不合格品的概率 x表示刀具更换间隔内故障发生的平均次数()i x ' 表示模型i 中实行刀具更换策略后刀具损坏引起故障的平均间隔 x ''表示一次检查中不合格品的平均数()1i w表示模型i 中刀具更换间隔内产生的零件损失费()2i w表示模型i 中刀具更换间隔内的检查费用 ()3i w表示模型i 中刀具更换间隔内故障的平均修复费用 w表示每个零件的平均损失费用g表示工序正常而误认有故障停机一次产生的损失费用 p ' 表示工序正常时产出的零件为不合格品的概率（2%） p ''表示工序故障时产出的零件为合格品的概率（40%） ω' 表示刀具更换间隔内不发生故障时每个零件的平均损失费用 ω''表示刀具更换间隔内有故障发生时每个零件的平均损失费用 ω表示刀具更换间隔内每个零件的平均损失费用 y表示刀具更换间隔内有故障发生时的不合格品的平均数 j p 表示模型三中生产任一零件故障发生的平均概率2X 表示模型二中忽略非刀具故障时四个检查周期内不合格品的平均数量3X表示模型三中忽略非刀具故障时四个检查周期内不合格品的平均数量3. 问题分析本文主要讨论的是自动化车床连续加工零件的工序中设备定期检查和更换的最优策略问题。
根据实际情况我们知道，用自动化车床连续加工某种零件，可能会出现刀具损坏等问题。
而这些原因会导致工序出现故障，产生不合格的零件造成经济损失，使每个零件的平均损失费用增加。
我们以刀具更换间隔作为一个周期。
一个周期内刀具更换的总费用由故障时产生的零件损失费用、进行检查的费用、发现故障进行调节使恢复正常的平均费用(包括刀具费)或未发现故障时更换一把新刀具的费用组成。
每个零件的平均损失费用就是这个总费用与已生产零件数的商。
在本文中，我们以每个零件的平均损失费用大小作为策略优劣的标准。
已知刀具损坏引起的故障占95%，其他故障占5%。
发生故障的几率是完全随机，即生产任一零件时故障发生的概率相等。
而发生故障需要及时维修，如果检查周期太长，故障不能及时发现，就会产生过多的不合格品，给生产带来损失；如果检查周期太短，又会增加检查费用。
故合理的设定零件检查间隔及刀具更换间隔可有效的达到减小经济损失的目的。
我们假设只要检查到故障，无论故障是刀具故障还是其他故障，都要调整恢复到正常，且更换刀具间隔是检查间隔的整数倍。
针对问题一：我们设定一个检查周期和刀具更换周期，通过分析可知，刀具更换周期必定要大于检查周期，为了使问题得以简化，我们令刀具更换周期为检查周期的整数倍。
在一个刀具更换周期内，分别计算零件损失费、检查费、故障排除费，然后将总费用除以此周期内生产的零件总数，即可得到每个零件的平均费用。
对于零件损失费的计算，关键是要求出此周期内的损坏零件数。
我们先求出故障发生的概率，然后推求出一个检查周期内零件损毁个数，进而推求出一个刀具更换周期内损坏的零件数；对于故障排除费用，只需求出故障发生的平均次数即可。
针对问题二：由于问题二与问题一的区别是，无论工序的正常与否都会产生合格品和不合格品，因而问题二生产中会产生误判。
故我们在分析问题二时可以在问一的基础上重点分析误判的两种情况：正常生产时由于产品中存在2%的不合格品，在产品检查的时侯，当抽取到这些不合格品时，会误判工序出现故障。
对于这个问题，我们只要求出在工序没有发生故障的前提下，把产生不合格品的概率乘以检查次数，再与每次故障误判费作积，便可求的总的误判费；而当工序出现故障后，由于存在40%合格品，在产品检查的时侯也会产生误判，并使故障延续到下一次检查。
对于这个问题，只要把一次故障的每种误判情况的概率求出，并乘以每种情况对应的不合格产品的基数，最终求出在发生故障的前提下，两次换刀间隔内产生的不合格品的平均数，就可以较好地找出这种误判产生的损失。
针对问题三：要求我们对问题二中模型加以改进，使得效益增大。
因此我们在问题二最优解的基础上，选定一个刀具更换周期，令检查周期的个数与模型二相同，这样就使得检查费用相同，从而控制了这个变量的影响，二故障排除费用与损坏零件个数增长趋势一致，所以不予考虑。
在此基础上，我们同样将一个刀具更换周期分为四个检查周期，但每个检查周期的零件数目呈等差数列递减，这样我们的检查周期长短将互不相同。