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公开(公告)号：CN116198148A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211507684.5
申请日：2022-11-24
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种热压罐成型框架式模具型面的反变形修正方法，利用Abaqus软件得到构件在热压罐中变形前后的所有节点的坐标信息，并将其导入到仿照预浸料铺层工艺原理编写的反变形程序中，运行反变形程序，模具型面上每个节点的变形量会被依次施加给每层与之对应的节点，从而实现构件在修正后模具型面上的铺层效果，最终得到反变形后的构件模型，程序界面也会显示构件变形前后的误差，重复上述仿真和反变形过程，直到误差满足设计要求后，便可得到修正后的模具型面。本发明将数值模拟与反变形程序相结合实现了模具型面的虚拟修模，极大地提高了模具型面的修正效率，减少了资源的浪费。
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公开(公告)号：CN115659538A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211344206.7
申请日：2022-10-31
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提出了一种基于网格节点的涡轮叶片精铸全过程反变形方法，将设计模型分割为多个prt文件同时导入HyperMesh，对互相接触的体进行布尔操作后划分网格，然后导入铸造专用有限元软件ProCAST进行凝固阶段仿真，再通过提取映射操作进行去约束阶段仿真，设置Vacant保证了精铸过程网格节点的一致性，将凝固阶段面网格节点PL(x,y,z)和去约束阶段变形后网格节点PC(x,y,z)代入反变形公式，通过多次反变形迭代得到优化后的模具型腔数据，可有效控制涡轮叶片在精铸过程中的尺寸变化量。与现有技术相比，该发明优点在于同时考虑叶片凝固阶段和去约束阶段，即涡轮叶片精铸过程，通过保证节点的一致性实现凝固+去约束两阶段的直接反变形，从而使涡轮叶片尺寸△Di满足设计要求△Dmax，提高叶片合格率。
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公开(公告)号：CN118261012A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410486663.2
申请日：2024-04-23
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/10 , G06F119/08
摘要： 为了提高使用ProCAST进行正交试验优化精铸工艺参数的效率和稳定性，本发明提出一种基于Python的精铸仿真正交试验自动化方法。首先，根据待优化的工艺参数及其取值范围确定正交试验的因素和水平。然后，在ProCAST中建立精密铸造仿真模型，完成材料属性、换热系数、边界条件和仿真参数配置。最后，将正交试验因素水平信息和仿真文件输入自动化软件中，程序将自动完成正交表生成、不同工艺参数组合仿真和结果文件输出。该方法无需手动修改仿真过程工艺参数，降低了正交试验仿真优化的人工成本，提高了连续性和效率。
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公开(公告)号：CN115674260A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211388439.7
申请日：2022-11-08
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及搬运机器人技术领域，具体为一种非接触式物资搬运机器人，包括履带行走车，履带行走车顶端设置有机械臂；搬运爪包括十字形安装箱、驱动机构和抓杆，四组抓杆对称分布在十字形安装箱上并且与十字形安装箱滑动连接；抓杆包括移动座，移动座一端滑动连接十字形安装箱内壁，第二电动伸缩杆另一端铰接连接移动座的底端；还包括消杀机构，输液管的另一端安装有雾化喷头。本发明搬运抓便于调节，可以适应不同尺寸的物资进行抓取搬运，当抓杆对物资抓取的同时，可以对抓杆和物资进行消杀，避免细菌或病毒传播扩散，并且通过稳定机构的设置便于增加机器人的稳定性，避免在抓取物资时发生倾倒，更加安全。
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公开(公告)号：CN115146328A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210712782.6
申请日：2022-06-22
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/10 , G06F30/23 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种基于ProCAST的铸件多工艺连续仿真中数据传递方法，首先通过ProCAST实现铸件精铸凝固过程仿真，获得精铸凝固过程终止时刻的残余应力与变形数据并导出，再复制变形数据至新的文件夹，将其重新命名，通过PreCAST运行该仿真文件，在初始条件设置中提取映射精铸凝固终止时刻的残余应力数据文件，开始去约束过程仿真，仿真结束后以同样的方法，将去约束过程终止时刻的残余应力与变形数据传递到热处理过程，开始热处理过程的仿真，本发明实现了铸件多工艺连续仿真过程中数据的准确传递。
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公开(公告)号：CN116604000A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310419279.6
申请日：2023-04-19
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： B22D27/04 , B22C9/04 , B22C9/28 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于仿真的单晶涡轮叶片复合控制引晶技术，属于单晶熔模铸造领域，用来解决叶身向缘板过渡区因截面尺寸突变引起温度场分布不均，导致叶片出现宏观杂晶缺陷的问题。该方法主要包含以下步骤：(1)通过Procast软件中CAFE功能模拟缘板杂晶形核位置；(2)通过凝固云图确定缘板边角冷却顺序；(3)结合杂晶形核位置和缘板边角凝固顺序添加工艺筋；(4)增大缘板边角模壳厚度，减小叶身与缘板的过渡区(热障区)模壳厚度；(5)对比使用本方法前后的叶片晶粒生长情况。与现有技术相比,本发明的优点在于:建立了一种基于仿真的单晶涡轮叶片复合控制引晶技术，根据杂晶形核位置,采用定点散热+定点保温的方法来控制截面尺寸突变处的温度场,对晶粒按照生长最优向生长起到了一定的促进作用，对因温度场分布不均引起宏观杂晶缺陷起到一定的调控作用。
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公开(公告)号：CN116502358A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310434103.8
申请日：2023-04-21
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
摘要： 本发明属于熔模精密铸造技术领域，具体为一种基于数字孪生的涡轮叶片精铸件应力预测系统及方法。系统包括客户端，用于实现涡轮叶片精铸过程中的传感器数据采集以及可视化渲染；服务端，用于实现对应力场有限元仿真数据进行训练，得到代理模型；客户端和服务端通过Socket通信实现数据连接与信息交互，共同构成涡轮叶片的数字孪生模型；利用客户端采集到的传感器数据对数字孪生模型进行更新优化。利用Unity3D进行应力云图可视化展示，基于RBF插值方法降低计算机实时渲染开销，解决涡轮叶片精铸过程中应力实时测量困难、无法可视化问题。相对于有限元仿真应力预测的平均绝对误差435.42MPa，本发明平均绝对误差为97.05MPa，能够有效地降低误差，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN116502354A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310353792.X
申请日：2023-04-05
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/22
摘要： 本发明涉及涡轮叶片尺寸控制技术领域，尤其涉及一种基于变收缩因子的薄壁空心涡轮叶片尺寸精度控制方法。对涡轮叶片精铸凝固阶段数值模拟，得到设计模型；计算涡轮叶片精铸去约束阶段数值模拟，得到铸件模型；将得到的设计模型和铸件模型进行反变形迭代计算，得到优化后的模具型腔，判断变形量；通过控制变量法重复步骤1‑3，直至控制薄壁空心涡轮叶片在熔模铸造过程中的尺寸变形精度。方法成功预测了涡轮叶片的变形分布，计算了涡轮叶片各个节点在XYZ方向上的收缩率，得到连续变化的收缩因子，代入改进的反变形迭代公式得到新模具。实验验证所提方法将变形量控制在设计要求±0.15mm范围内，表明薄壁空心涡轮在熔模铸造过程中的尺寸精度得到有效控制。
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公开(公告)号：CN115309115A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210714187.6
申请日：2022-06-22
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种铸件多工艺连续数值模拟方法，包括：步骤一，铸件有限元模型建立；步骤二，HyperMesh网格划分；步骤三，ProCAST生成模拟和铸件型腔，并对铸件凝固过程进行数值模拟；步骤三，利用凝固过程结束时刻的残余应力与尺寸数据，开始铸件去约束过程数值模拟；步骤四，提取去约束过程结束时刻的残余应力与尺寸数据，开始热处理过程仿真。本发明实现了铸造、去约束和热处理过程的多工艺连续仿真，提高了对铸件品质的精准预测。
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公开(公告)号：CN116665815A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310555300.5
申请日：2023-05-17
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/23 , G06F113/26
摘要： 本发明提出了一种复合材料构件反变形补偿时最佳定补偿因子的确定方法，通过导出构件固化变形仿真前后所有节点的三维坐标，再选择不同的定补偿因子对所有节点进行反变形计算，并再次仿真，建立不同定补偿因子及经过不同定补偿因子补偿后的构件最大变形量的函数关系，并根据所得数据进行曲线拟合，取构件变形量为0时，与之对应的补偿因子为最佳定补偿因子值，重复上述操作得到最佳定补偿因子下的构件最大变形量，比较其与设计要求，若不满足要求，将此数据添加在数据组，再次拟合，直到满足设计要求，就可得到最佳定补偿因子，若多次寻找仍未找到，则以一次反变形后模型为基础进行二次或多次反变形，重复上述所有操作，直到满足设计要求，就可得到每次反变形对应的最佳定补偿因子。
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