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。
自动化车床的管理问题数学建模
六 首先根据给出的100个数据算出无预防性更换时,刀具故障平均间隔为a=600 件由题设刀具故障占95% ,非刀具故障占5% ,故非刀具平均故障间隔为b=a·95/5= 11400件. 其次由100个数据确定刀具寿命的经验分布或拟合分布F(x).
七 当进行预防保全定期T 更换刀具时, 刀具故障的平均间隔:
关键词：正态分布 非线性优化模型 穷举法 损失函数 自动化车床管理
一、问题重述
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%，其他故障仅占 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 的零件数如附件表。现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
问题二中，我们在正常工序时可能产生 1%的不合格品，而工序故障时也会 有 40%的合格品，因此会造成误检与漏检，误检会在正常工序检测到不合格品而 停机产生费用，而漏检是在机器故障时因为有合格品而不换刀，导致不合格品增 加，我们将这两种费用考虑，得到问题二的优化模型，利用 matlab 软件得出此 问题的最优解。
附录 3)
六、问题一模型建立与求解
6.1 模型一的建立
6.1.1 模型的准备
损失函数可考虑为生产每个零件的平均费用 L.L 包括预防保全费用 L1,检
查费用 L2,和故障造成的不合格品损失和修复费用 L3.
由题中信息我们可以得出:
一 刀具的平均故障率为:
p1; c
二 每个零件的预防保全费用为: 三 每个零件的检查费用为:
P =0.5000 JBSTAT =0.5427 CV =5.4314
自动化车床的管理问题数学建模解析
2017年数学建模论文第 5 套论文题目：自动化车床管理专业班级姓名：专业班级姓名：专业班级姓名提交日期：2017.7.19自动化车床管理摘要本文研究了自动化车床的管理问题，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，我们利用原始数据在matlab中进行处理，建立了以期望损失费用为目标函数的数学模型。
首先对于题目中给出的100次刀具故障记录的数据在matlab中画出频率直方图，我们可以看出，数据基本是符合正态分布的，我们借用jbtext函数对这些数据进行处理和正态性校验，可以得出样本符合正态分布的假设，然后我们用求得概率密度函数的期望和标准差，然后得出刀具寿命的正态分布函数。
对于问题(1)，我们首先建立以单个零件分摊的费用的损失函数为目标函数，然后我们用概率论及数理统计来建立出非线性优化模型，每个零件分摊的费用记为L，L包括预防保全费用L1,检查费用L2,和故障造成的不合格品损失和修复费用L3.在matlab中进行求解得出最优检查间隔为23个，最优刀具更新间隔为352个，合格零件的平均损失期望为7.61元对于问题(2)，根据题目信息,不管工序是否正常都有可能出现正品和次品，我们在问题一上，加入检查间隔中的不合格品带来的损失，同时还有误检带来的损失，然后建立出每个零件的期望损失费用作为目标函数的优化模型，在matlab 中用穷举法进行求解得出最优检查间隔为30个，最优刀具更新间隔为308个，合格零件的平均损失期望为10.07元。
对于问题(3)，我们将第二题的模型，改变为如果检查为合格品时多检查一次，如果第二次仍然为合格品，我们则判定为工序正常，否则认为故障，改变第二问中的L2和L3，优化模型进行求解得出最优检查间隔为20个，最优刀具更新间隔为375个，合格零件的平均损失期望为9.50元。
对于第三问我们一直是固定检查间隔，我们也可以利用刀具发生故障的函数模型，对检查的间隔也进行调整，检查间隔随函数变换，这一问还没有具体讨论。
自动化车床管理论文
自动化车床管理的问题摘要本文解决的是自动化车床加工零件时，确定刀具检查间隔和刀具更换策略的问题。
利用6SQ软件对刀具故障记录进行过程能力分析，并用安德森-达令正态性检验证明了刀具故障时完成的零件数是服从σ=196.6，μ=600的正态分布。
为了得到最大效益，我们建立了单目标多变量的非线性优化模型。
对于问题一：我们以单个合格产品的平均费用多少作为目标函数。
在一个刀具更换周期中，用单个合格产品的平均费用为目标函数，限定刀具检查间隔的范围，用穷举法求得最优解：单个合格产品的最低平均费用：T=4.7789，刀具检查间隔：m=19，刀具更换间隔：n=341。
min对于问题二：工序正常与否都将产生一定数量的合格与不合格产品，所以依据每次对最后一个产品的检查结果来判断工序故障情况是不完全可靠的。
考虑到每一个换刀周期中，是否能及时检测出故障对总费用影响较大，所以分别讨论在不同检测周期中检测出故障的费用情况，再加以综合，用穷举法得到最优解：单个合格产品的最低平均费用：T=10.0847，min刀具检查间隔：m=38，刀具更换间隔：n=303。
对于问题三：在第二问的基础上，为减少故障误判率，我们以最后两个产品的合格情况作为工序故障与否的判断依据，其最好效益为单个合格产品的平均最低费用。
在给定刀具检查间隔的约束范围内，用MATLAB求得最优解：单个合格产品的最低平均费用：T=10.2295，min查间隔：m=71，刀具更换间隔：n=283。
最后，我们通过对数据进行灵敏度分析，得到实际生产中控制达到最大利益的有效方法主要是控制工序正常时出现不合格产品的概率。
关键词：正态分布安德森-达令正态性检验穷举法灵敏度分析1. 问题重述自动化车床生产零件时，随时可能出现机器故障导致工序异常，这不仅会影响产品的质量并造成零件损耗，而且对故障进行修复也会耗费很大的成本，因此，定期检查和更换刀具是减少损耗的一种方法，怎样设计检查间隔和刀具更换策略才能使效益最好，是我们需要解决的问题。
自动化车床管理
自动化车床管理摘要本文针对自动化车床的刀具寿命的效果，树立了单目的静态规划模型。
首先我们运用MATLAB 软件包对 100 次刀具缺点记载数据处置作直方图, 用散布拟合检验法可以证明刀具缺点数据近似听从正态散布，假定其他缺点听从平均散布。
继而求出系统工序的寿命散布函数，列出以合格零件单位希冀为目的，关于检测距离和刀具活期改换距离为变量的单目的函数方程，最后应用计算机停止罗列比拟求解，从而得出取得最大经济效益的系统工序的最优检测距离以及最优刀具改换战略。
关于效果一，我们确定了三个技术目的：反省距离〔消费多少零件反省一次〕k单位希冀损失u。
本问假定工序缺点时产出的零件均为不合h、刀具改换距离n格品，正常时产出的零件均为合格品。
用Mathlab软件计算各项目的为h=k= u=n关于效果二，该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序缺点时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
依据零件的合格与否来判别刀具的好坏会存在误差，文中工序正常而误认有缺点停机发生的损失费用为1500元/次。
用Mathlab软件计算求解各项目的得：h=k=nu=关于效果三，在效果二的条件下,我们采取两次延续检验的方式，制定方案，减小误判的几率，从而使损失费用减小到最低。
本文在第一、二问中采用了以一次反省为单元的等间距反省方案，停止预备性交流或预先交流，处置了效果，在效果三中提出了以两次甚至少次反省为单元的等间距反省方案，优化了模型。
随后我们还停止了灵敏度剖析，剖析了各个参数对单位希冀损失的影响以及在影响中所占的比重，使本文对实践效果有一定的参考和指点意义。
关键字：静态规划正态散布单位希冀损失〔一〕效果的提出一道工序用自动化车床延续加工某种零件，由于刀具损坏等缘由该工序会出现缺点，其中刀具损坏缺点占95%, 其它缺点仅占5%。
工序出现缺点是完全随机的, 假定在消费任一零件时出现缺点的时机均相反。
任务人员经过反省零件来确定工序能否出现缺点。
数学建模第三轮自动化车床管理
自动化车床管理摘要本文讨论了机械零件加工生产过称中,如何设定检查和更换刀具的间隔可使总效益最好的问题.利用统计分析法证明了刀具故障服从()2N的正态分布,考虑了608,35.0410%的其它故障的影响，分别对三个问题做具体分析建立了三个随机优化模型.对于问题一:以生产每个零件的平均费用为效益函数,综合考虑各种费用的影响,建立优化模型一,用Matlab软件求出此模型的最优解见下表:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T5.3231元515件30件对于问题二: 在模型一的基础上,改变两种可能的误判导致的相应检查费用与不合格品损失及修复费用的关系式,建立优化模型二.在Matlab软件中采用穷举法求解,得到此模型的最优解如下:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T6.2248元512件31件对于问题三: 将模型二改进为每次查到合格品时多检查一次,若仍是合格品则判定工序正常, 若为次品则判定工序故障.其他条件方法均与模型二相同,建立问题二的改进模型三.其求解过程与模型二类似,得到模型三的最优解如下:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T6.2177元511件51件最后,我们在模型改进中,考虑检查间隔和刀具更换间隔不固定,利用计算机仿真模拟建立本文的改进模型,列出了具体求解步骤.关键词: 正态分布安德森-达令正态性检验穷举法1. 问题重述1.1问题背景:自动化车床在工业生产中扮演着举足轻重的角色,但在用自动化车床进行生产的过程中,由于刀具损坏等原因会出现工序故障,出现不满足要求的产品.这样既浪费资源又增加生产成本,不利于企业的发展.对于一个企业而言”成本最小化,效率最大化”已经成为至关重要的生存之道.大到国家,小至企业,对”自动化车床管理”的研究都给予了高度重视.1.2题目所给信息:工序故障中刀具损坏故障占90%,其它故障仅占10%.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150次刀具故障记录,故障出现时该刀具完成的零件数(见附录一).现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具.已知参数: (1)故障时产生的零件损失费用f=350元/件;(2)进行检查的费用t=30元/次;(3)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);(4)未发现故障时更换一把新刀具的费用k=1400元/次.1.3本文需解决的问题有: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1%为不合格品;而工序故障时产出的零件有25%为合格品,75%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2)的情况,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1: 在生产任一零件时出现故障的机会均相等;假设2: 发现故障和停机维修的时间可忽略不计;假设3: 生产任一零件所需的时间相同;假设4: 检查时不停止生产,只在检查出不合格零件时才停止生产进行维修;假设5: 提供的刀具故障记录数据是独立同分布的;假设6: 问题2 中工序正常时而误认为有故障停机产生的损失费用(1500元/次)不包括刀具费用,即发现检查有误时不进行换刀;假设7: 检查的间隔与更换刀具的间隔是固定的.2.2符号说明符号符号说明X首次产生刀具故障时已加工的零件数即刀具故障间隔f X刀具故障的概率密度函数()()F X累计刀具故障的概率密度函数μ刀具平均寿命δ样本方差s较大的常数f故障时产生的零件损失费用300元/次t进行一次检查的费用20元/次d发现故障进行调节使恢复正常的平均费用3000元/次k未发现故障时更换一把刀具的费用1200元/次L每个零件的预防保全费用1L每个零件的检查费用2L故障造成的不合格品损失和修复费用3L生产每个零件的平均费用T更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔cc工序的平均故障间隔p平均故障率m相邻两次检查的后一次检查发现故障时,T件零件中不合格品的平均数ch检查发现故障至停止生产的过程中产生的零件数a刀具故障的平均间隔Tb非刀具故障的平均间隔v工序正常时的不合格品率1%e工序正常而误认为有故障停机的损失费1500元/次w工序故障时的合格品率25%为了不影响生产,必须有计划的进行刀具的更换和检查.如果检查周期太长,故障不能及时发现,会给生产带来损失;检查周期太短,又会增加费用,因为车床出现故障是随机的.同样的,更换刀具太勤会造成资源浪费增大成本,更新不及时又会影响正常生产.整合题目所给信息,得出相应的问题求解分析如下:针对问题一: 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.我们假定刀具的检查和更换都是定期不变的,而要使生产效益最好,本应考虑合格品的平均费用,但因为工序的故障率较小,产出的不合格品很少,故合格品的平均费用和全部零件的平均费用的最优解差异很小.所以,为了得到更为简化的效益函数,我们以生产每个零件的平均费用L为效益函数,即: 每个零件的平均费用＝预防保全费用+检查费用+故障造成的不合格品损失和修复费用,以此作为目标函数.然后,分步确定每个零件的相应费用,以及题目要求的约束条件.其中,由于工序故障中,刀具损坏故障占90%,其它故障占10%,故工序平均故障间隔由刀具故障的平均间隔与非刀具故障的平均间隔得出.将信息进行整理得到问题一的优化模型.接着运用Matlab软件求出此问题的最优解.针对问题二: 工序正常时产出的零件有1%为不合格品;而工序故障时产出的零件有25%为合格品,其余为不合格品.工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次.为此,此问的效益函数必须考虑到两种误判,一是工序正常时检查到不合格品误判停机,使检查的费用增加;二是工序故障时检查到合格品继续生产直到下一次检查,使不合格品的数量增加.将这两种误判对相应检查费用和故障造成的不合格品损失和修复费用的影响考虑后,得到问题二的优化模型.求解时利用Matlab软件,用穷举的求解方法得到模型二也就是问题二的解.问题二的分析流程图如下:工序正常工序故障检查到不合格品误判停机检查到合格品继续生产直到下次检查检查费用增加不合格品数量增加每个零件的检查费用增加故障造成不合格平损失和修复费用增加每个零件的平均费用增加图1: 问题二的分析流程图针对问题三: 要求对问题二得的模型进行改进.考虑到工序故障时的合格品率相当高,为25%.所以,当我们在检查到零件为合格品或不合格品时就做判断,这样减少了检查费用,却增大了误判率.相比而言,检查一次的费用仅为30元,而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次.因此,在改进的模型中,每次查到合格品时再检查一次,若仍是合格品则判定工序正常,若为次品则判定工序故障.这样虽然增大了检查费,但可以通过减少误判的损失费而减少不合格品的损失费.故我们只需调整相应两种误判的相关式子,其他条件方法均与模型二相同,这样就建立了问题二的改进模型三.其求解过程与模型二类似,也是用穷举的求解方法,利用Matlab程序实现,得到改进模型的解.4.1刀具故障时完成零件个数的数据统计分析4.1.1作频率分布直方图我们用6SQ概率统计插件将题目所给150次刀具故障记录(参见附录一)作成频率分布直方图,如下图所示:图2: 频率分布直方图从图2可以推测,该刀具寿命可能服从正态分布.下面我们对刀具寿命的正态性进行检验.4.1.2分布的正态性检验由上面的频率分布直方图我们得出该刀具的寿命近似的服从正态分布,下面我们运用6SQ概率统计插件安德森-达令法进行分布的正态检验,检验数据如下表:安德森-达令检验零假设是正态分布显著性水平0.05数据个数140平均值607.6642857标准偏差35.03782349AD统计量0.427604522调整了的AD 0.429944347p值0.308162568检验结果接受零假设从上表中安德森-达令检验结果，可以初步确定刀具寿命为正态分布。
数控车床 毕业论文
数控车床毕业论文数控车床毕业论文摘要：本篇论文主要研究数控车床技术在现代制造业中的应用。
通过对数控车床的原理、发展历程以及在各个行业中的应用进行深入分析，探讨了数控车床在提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面的优势，并对数控车床未来的发展趋势进行了展望。
第一部分：引言随着现代制造业的快速发展，数控技术在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
数控车床作为数控技术的重要应用之一，具有高效、精确、灵活等特点，在各个行业中得到广泛应用。
本篇论文将深入研究数控车床的原理、发展历程以及在现代制造业中的应用。
第二部分：数控车床的原理与发展历程数控车床是一种通过计算机控制工作台的运动轨迹，实现自动加工的机床。
数控车床通过将工件固定在工作台上，然后通过计算机程序控制工作台的运动，使得刀具按照预定的轨迹进行切削，从而实现对工件的加工。
数控车床的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时的数控技术还比较简单，主要用于汽车和航空工业中的零部件加工。
随着计算机技术的进步，数控车床逐渐发展成为一种高精度、高效率的加工设备，并在各个行业中得到广泛应用。
第三部分：数控车床在现代制造业中的应用3.1 汽车制造业在汽车制造业中，数控车床被广泛用于发动机零部件、底盘零部件、车身零部件等的加工。
数控车床具有高精度、高效率的特点，能够满足汽车制造业对零部件加工的要求，提高生产效率，降低成本。
3.2 航空航天工业在航空航天工业中，数控车床被广泛用于飞机发动机零部件、飞机结构零部件等的加工。
数控车床能够实现复杂零部件的精确加工，保证零部件的质量和精度，提高飞机的安全性和可靠性。
3.3 电子制造业在电子制造业中，数控车床被广泛用于电子元器件的加工。
数控车床能够实现对微小零件的高精度加工，保证电子元器件的性能和质量。
第四部分：数控车床的优势与未来发展趋势数控车床相比传统车床具有以下优势：4.1 高效率：数控车床能够实现自动化加工，提高生产效率。
4.2 高精度：数控车床能够实现高精度加工，保证产品的质量。
自动化车床管理
自动化车床管理摘要：本文主要应用了优化理论和设立目标函数的方法对问题求解，将总损失变量平均到每个产品上来比较，利用MATLAB STATISIC SOFTWARE 对数据进行分析，建立目标函数并利用MATLAB中优化函数(fmins,fmin)进行求解，问题（1），（2）的两组最优解分别为(m=375,n=16); (m=391,n=21)。
对问题（3）我们采用在满足一定条件下的生产过程中，忽略检查的策略，以使效益提高，并求得与问题（2）所采用策略相比，每个换刀周期内，可减少的最大损失为25.0583元。
最后对所得的数据进行了误差分析。
一.问题简述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。
已知生产工序的费用如下：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)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（生产多少零件检查依次）和刀具更换策略。
(2) 如果该工序正常时生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。
工序正常而误认为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。
(3) 在(2)的情况，可否改进检查方式获得更高的效益。
二．合理假设1）在生产过程中，更换刀具几检查零件排除故障不影响生产；2）在讨论问题（2）时，股站发生是用检测n件产品中出现的不合格产品几率大于60%来判断，由于工序正常产出的零件有2%不合格，因此可能发生误停机；3）在讨论问题（3）时，我们认为换刀策略同问题（2）。
机床设备管理论文优秀范文推荐
机床设备管理论文优秀范文推荐随着我国工业水平的提升，设备管理的内涵被极大的丰富了，它作为核心把所有管理机制有机联系的联系到一起，更是影响和决定着其他管理类型发展的主要因素。
今天小编为大家介绍一篇机床设备管理的论文，供大家参考。
题目：数控机床设备管理应用中的故障诊断和维修摘要：数控机床的发展在我国的工业发展中有着非常重要的作用，对我国的工业发展促进能力非常大。
从我国的经济和社会发展过程中来看我国的工业发展是其中非常重要的一个环节，工业的发展有借助于我国的机床产业的发展，因此我国正在大力度的发展我国的数控机床产业。
文章针对数控机床的设备管理应用中的故障诊断和故障维修进行详细的阐析和论述，希望通过文章的阐析和论述，我国的数控机床的设备管理能够有一个新的发展和创新，同时也可以为我国的工业发展和创新贡献力量。
关键词：数控机床；设备管理；应用；故障诊断；维修1 我国数控机床发展过程中设备管理的重要意义数控机床在我国工业行业中的地位非常突出。
我国作为装备制作业大国，在装备制造业的基础行业中涉猎颇深，我国的数控机床作为基础设备的一部分被给予高度的重视。
在世界范围内的工业竞争，主要还是针对机械加工的技术和设备进行。
我国的机械加工行业由于有了数控机床的加入，已经有了非常好的发展，成为了我国机械加工水平高低的一个非常重要的指标。
因此机床行业的发展是我国工业发展非常重要的一个环节，应该给予重视和扶持。
由于我国的数控机床的发展过于迅速，导致了我国和机床相关的一系列配套设施没有完善。
现阶段我国数控机床的一系列产业还没有形成一个非常严格的产业链。
机床设备的生产能力还是较低，同时机床的生产精度和加工精度和国外的先进技术还有一定的差距。
我国的机床生产规模较小，还没有像国外特别是德国那样形成一定的生产规模。
因此我国的机床设备管理工作就显得尤为重要。
机床管理工作的完善和创新，能够帮助我国的机床生产和应用捋顺关系，能够提升我国机床生产过程中的一系列流程，提升机床设备的稳定性能和可靠性能。
数控机床论文范文精选
数控机床论文范文精选数控机床是把电子技术、自动化技术、电机技术以及测量技术集中在一起的自动化化设备，数控机床具有精度高，效率高和柔性高这三个主要的特点。
数控机床属于过程控制装备的一种，它需要每一时刻都要做好对设备的控制，使全部设备都可以准确的工作。
需要注意的是不论哪一部分出现了故障问题都会使得机床设备停止工作，这就造成了工作的停滞，工作停滞的出现会对生产的质量和效率都受到严重影响。
此外，特别是当设备运用于煤矿生产中时，一定要加强注意，因为数控机床正是处于工作中的关键岗位，如果出现故障后没有及时的进行维修和维护，就会造成巨大的经济损失，所以对煤矿机械的原理和装置进行详细的设计是很重要的。
2、数控技术特点和发现现状数控技术能很方便的改变加工工艺中的工艺参数，有利于新产品的研发和换批加工。
能确保加工的精度减少辅助时间，从而实现一次工作完成多道复杂的加工工序。
对于普通机床难以完成的零价加工，如对复杂零件和零件曲面状的加工能高质量的完成。
采用的是模块化的工具，一方面减少了安装和换刀的时间，另一方面又提高了工具的管理水平和提高了工具的标准化。
随着现在的微处理器的产生以及现代的SOPC技术的发展，在机械加工和和机械设备的维修检测以及集成的程度上都有很大的提高。
我国的自主创新能力不足，目前我国的数控技术只是处于对进口产品的模仿阶段，在技术创新方面缺乏。
归其原因就是我们对引进的先进技术的研究不深入，最重要的是我国缺乏完善的鼓励创新机制。
还有就是我国的产品网络程度不高，可靠性和稳定新不高。
现阶段我国主要的串口通讯技术和NC程序传送技术的集成化和网络水平有限。
所以在煤矿数控技术的研究和应用的领域还有很长的路要走。
3、煤矿数控机床的结构构成数控机床的主体结构，有控制面板、CNC装置、伺服单元、驱动装置和测量装置等构成。
计算机系统在煤矿机床的数控系统中占据着一个核心地位，系统通过输入以及输出命令的各种转换来对数据进行处理，从而完成来对工程执行的各方面操作。
自动化车床管理论文
第6组组员自动化车床管理的数学模型摘要本文解决的是自动化车床管理问题。
用自动化车床连续加工某种零件时，由于各种原因会导致生产工序发生故障，而当生产工序故障时，生产的零件大多为不合格产品，这样会给生产带来巨大损失。
为解决该问题，我们对工序设计了三种最优的检查间隔和刀具更换策略模型：对于问题一：我们建立了模型一，即单目标期望值模型。
我们将一个周期内单个零件的平均生产费用，作为衡量检查间隔和刀具更换策略优劣的标准。
因为检查间隔和定期更换刀具都与刀具的寿命有密切联系，所以我们利用6SQ统计软件对附录一中的100次刀具故障记录进行卡方拟合优度检验得知：刀具的寿命服从正态分布。
根据工序出现故障的随机性，为了简化计算，又假设在一个周期内出现刀具损坏故障的概率服从均匀分布，这样我们便很容易地列出每个零件的平均生产费用，即：模型一的目标函数，再用计算机穷举法对此进行了求解，得出每生产14个零件检查一次，420个零件更换一次刀具，每个零件的平均生产费用为3.88元为最优解。
对于问题二：我们建立了模型二，我们延用问题一的指标，并对变化了的因素做出了考虑。
与问题一不同的是，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也不全是不合格品，有40%的合格品。
相对于模型一，模型二较为复杂得多，但整体的解题思想与模型一雷同。
分情况分阶段对各类费用进行了细算，最终得到的结果为：每生产9个零件检查一次，378个零件更换一次刀具，每个零件的平均生产费用为8.52元为最优解。
对于问题三：我们建立了模型三，考虑到刀具工作初期产生不合格零件的概率相对较小，采取了变间隔检查的办法，并构造了一递减等差数列作为我们的检查间隔，沿用问题一的指标，建立了模型。
关键词：单目标期望值模型 6SQ统计软件卡方拟合优度检验计算机穷举法最优解等差数列1问题重述问题背景：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，工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
工业自动化中的自动化车床技术
工业自动化中的自动化车床技术现代工业生产中，自动化技术是必不可少的一部分。
其中自动化车床技术的应用较为普遍。
自动化车床技术的出现，使得工业生产更加高效、准确、节约人力资源等优点，成为了各大制造业中不可或缺的一部分。
本文将从自动化车床的原理、技术优势、发展趋势等角度，进行深入探讨。
一、自动化车床原理自动化车床的原理是通过计算机程序控制车床进行自动化加工。
进给轴控制电源电机的启动和停止，刀架沿着工件的轮廓进行切削，同时加工的数据由计算机计算完成，实现了传统车床模式下所无法达到的高精度加工要求。
而应用在大型机械加工中的人力，在自动化车床中可以被最大限度地利用，精度也将得到大幅提高。
二、自动化车床技术优势1.精密加工尤其对于精度高的零部件，自动化车床技术的优势表现尤为明显。
在传统车床模式下，人工加工一个零部件，其精度依然是一个难以避免的问题，而自动化车床技术可以最大限度地减少刚性变形因素，保证零部件精度。
同时，还可以实现更加复杂的加工过程，节省了人工成本。
2.高效节能在传统的车床生产模式下，工人需要通过人工方式进行车床的控制和调节，而自动化车床的出现，可以使生产过程更加高效、节能并且降低了无可避免的误操作因素，提高生产效率。
3.投资回报快虽然自动化车床的单台价格相对较高，但其生产效率的提高，以及长期生产效益等多方面的优势往往能够快速回收投资。
同时，自动化车床可以提高生产效益，使产业发展更具有竞争力。
三、自动化车床技术发展趋势1.网络化随着云计算和物联网技术的逐步应用，未来自动化车床技术将不断地与各种信息技术进行融合，实现数控加工、自动化控制等更高效的操作，进一步提高生产效率。
2.智能化人工智能技术的发展，使得自动化车床的操作更加智能化。
通过各种AI技术，对车床进行实时运行状态监测和故障诊断，并能够由自己根据实际生产情况自主进行调整和控制。
3.绿色化随着全球节能环保意识的不断提高，自动化车床的绿色化也成为了未来技术发展的主流趋势。
自动化车床管理
自动化车床管理摘要本文基于机理分析建立概率模型，对自动化车床管理进行了较为细致的分析与讨论，将检查间隔和刀具更换策略的确定归结为单个零件损失期望最小的优化问题，并提供了切实有据的算法。
鉴于自动化车床连续加工零件时，出现工序故障是完全随机的，首先可认为刀具故障服从正态分布。
我们对这一假设做了检验，证明在置信水平0.95下，可以接受这一假设；对于非道具损坏造成的其他故障，我们认为由于故障机理的类似，假设其同样符合正态分布，并进而对两种互相独立的故障类型按其期望比加以处理，合理地解释了故障之比()0.950.05：。
对于总费用期望的计算，本文根据其特点分为是否按计划换刀之前出现故障两种情况讨论，依据其复杂度分别进行了深入的分析与计算。
最后列出目标函数，求得最优的检查间隔与次数，使得一个周期内每个零件的平均费用最少。
此外，本文还进行了灵敏度分析与相应的模型优化探索，深入研究了几种随机因素对结果的影响并探讨了模型在相关方面的改进。
通过MATLAB 编程优化求解，得到模型一的最优解为间隔18个零件检查一次，生产359个零件时更换刀具，此时每个零件的平均费用最小，为4.61元；模型二的最优解为间隔107个零件，生产291个零件时更换刀具，此时每个零件的平均费用最小，为9.30元。
本文的主要优点在于对故障发生的概率给以分析，建立基于机理分析的概率模型，特别针对模型分析灵敏度，针对实际情况提出合适的改进方案。
关键词平均期望费用 正态分布 置信水平 灵敏度 概率模型问题重述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。
现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
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。
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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。