向山全自化动冲压-【新闻】

板料冲压从手工操作到半机械化、 机械化、 自动化操作, 均是冲压发展到每个阶段的标志, 而今板料冲压又进入到了全自化动阶段, 因此, 可以说全自化动冲压是板料冲压技术发展的必然趋势。板料成形智能化研究起源于 20 世纪 80 年代初的美国, 继后, 日本塑性加工界也开始板 料全自化动研究。该项技术研究之初的十余年间, 全部力量集中于弯曲回弹的成形控制, 直至 1990 年后该项技术的研究才扩展到筒形零件的拉深变形, 进而再扩展至汽车覆盖件成形、 级进模智能成形等。所谓智能化冲压, 乃是控制论、 信息论、 数理逻辑、 优化理论、 计算机科学与板料成形理论有机相结合而产生的综合性技术。板料智能化是冲压成形过程自动化及柔性化加工系统等新技术的更高阶段。其令人赞叹之处是能根据被加工对象的特性, 利用易于监控的物理量, 在线识别材料的性能参数和预测最优的工艺参数, 并自动以最优的工艺参数完成板料的冲压。这就是典型的板料成形智能化控制的四要素: 实时监控、 在线识别、 在线预测、 实时控制加工。 智能冲压从某种意义上说, 其实是人们对冲压本质认识的一次革命。它避开了过去那种对冲压原理的无止境探求, 转而模拟人脑来处理那些在冲压中实实在在发生的事情。 它不是从基本原理出发, 而是以事实和数据作为依据, 来实现对过程的优化控制。智能化控制的当然是最优的工艺参数, 故最优的工艺参数确定是智能化控制的关键所在。

所谓最优工艺参数, 就是在满足各种临界条件的前提下所能够采用的最为合理的工艺参数。要实现最优的工艺参数的在线预测, 就必须对成形过程的各种临界条件有明确的认识, 并能够给出定量的准确描述, 在此基础上才能够确定智能化的控制。而定量描述的精度又决定着智能化系统的识别精度和预测精度。 这就表明系统的识别精度、预测精度和控制精度均依赖于定量描述精度的提高, 故要不断予以修改、 提高。且检测精度、 识别精度、 预测精度和监控精度系统本身也要不断完善提高。 这样, 智能化冲压才能达到应有的水平。有关研究表明在拉深过程的智能化控制中, 最优工艺参数的预测最终归结为压边力变化规律的确定, 而压边力的控制又基于压边力的预测研究。 预测拉深成形压边力的传统方法主要有两种: 实验法和理论计算法。近年来又把人工神经网络和模糊论等人工智能理论引入压边力最佳控制曲线的预测研究中, 目前变压边力控制技术已成为学术界和工业界的一个研究热点。而压边力变化规律的理论根据就是确定起皱或破裂的临界条件, 可见拉深中法兰起皱和破裂的临界条件的正确确定不可不重视。进一步研究还表明, 对锥形件拉深而言, 法兰起皱区几乎被侧壁起皱区所包围, 故克服了侧壁起皱同时也就克服了法兰起皱, 所以对锥形件拉深来说, 其主要矛盾集中于工件破裂和侧壁起皱。故其压边力大小范围要控制在侧壁不起皱(最小极限)和侧壁不破裂最大极限)之间。

洗手间漏水

室内漏水

楼上管道漏水