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机床线性轴几何性能诊断
机床线性轴将切削刀具和工件移动到所需位置以进行零件生产 [1] 。典型的机床具有多个线性轴，它们的精度直接影响所制造零件的质量。然而，在机床的使用寿命内，新出现的故障会导致性能下降，降低精度和重复性 [2] 。进给驱动系统中的典型误差来源是系统组件（如导轨和循环球）的点蚀、磨损、腐蚀和裂纹 [3] 。随着性能下降的加剧，刀具到工件的误差也会增加，最终可能导致故障和/或生产质量下降 [4] 。然而，对性能下降的了解是难以捉摸的；对轴性能下降的正确评估通常是一个手动、耗时且可能成本高昂的过程。虽然机床性能评估的直接方法已经很成熟 [5] 并且对于位置相关的误差量化来说是可靠的，但这种测量通常会中断生产 [6] 。需要一种用于线性轴的在线状态监测系统来帮助减少机器停机时间、提高生产率、提高产品质量并增强对制造过程的了解 [7] 。监测线性轴组件状态的努力已经利用了各种传感器，例如内置旋转编码器 [8] 、电流传感器 [4] 和加速度计 [9,10] 。这些对线性轴状态监测的尝试在以下方面受到限制
CNC机床中的机器人自动化：评论
摘要：机器人技术和自动化显着转化了计算机数值控制（CNC）加工操作，提高生产力，精度和效率。机器人用于加载和卸载原材料，工件和完成的零件到CNC机器。他们可以有效处理重型组成部分，减少了手动劳动的需求，并最大程度地减少了受伤的风险。机器人也可以在CNC机床中使用，以执行自动更换系统，零件检查和工件定位等任务。自动化技术，包括在线检查系统和非破坏性测试（NDT）方法，可以集成到CNC加工细胞中，以提高准确性并减少加工操作中的废料和返工。这些系统收集有关过程参数和机床性能的实时数据，以预测维护，优化加工参数并提高整体效率。在当前的研究中，审查和讨论了机器人技术和自动化在CNC机床修改中的应用。在CNC机床中的机器人技术和自动化的不同应用，例如自动化材料处理，更换自动工具，机器人工作单元，自适应加工，机器倾斜，质量检查，数据监控和分析以及生产线集成。因此，通过分析发表论文的最新成就，提出了未来研究工作的新思想和概念。结果，可以通过在CNC加工操作中应用机器人技术和自动化来增强零件生产过程中的准确性和生产率。
容量超过耳轴机床，请致电 01494 ...
WOS Performance 最初是一家改造日本汽车旋转电机的公司，以适应赛车运动和经典汽车等小众市场，公司创始人 Richard Wos 声称自己是第一个对现代启动电机进行逆向工程的人，并将其用在自己的经典汽车上。该部门的成功引发了其他经典汽车爱好者的需求，对质量和服务的关注推动了业务的发展。随着来自中国的低成本进口产品的增长，该企业难以保持竞争力，因此需要改变方向。一系列启动电机、交流发电机和发电机（看起来像原装发电机的交流发电机）被创造出来，现在这已成为业务的支柱。
将 DED 修复流程仿真并集成到机床控制环境中
模拟 DED 修复过程 EnginSoft 的作用是开发合适的模拟方法和配置，以虚拟复制 DED 修复应用过程，为新潜在客户铺平道路。模拟 DED 修复过程的模型基于 Ansys Additive Suite，可以预测和优化修复过程对参考部件的影响。Ansys DED 模拟模块导入扫描的基线几何图形和外部生成的 G 代码。与用例相关的主要材料和工艺配置被输入到模拟参数中。沉积过程及其热机械变形的最终模拟是在两个主要用例上开发和测试的，其中包括根据实际测量结果进行验证。
使用电弧添加剂制造在机床再制造中修复受损零件
根据实验结果进行了验证实验。图12显示了用于验证的样品的示意图。在经常发生破裂的地方的部分中，在验证实验的样品中产生了样本。图13显示了使用加工和WAAM进行表面缺陷修复的修复的工作流程。表面通过插槽加工扁平，以确保沉积材料固定在表面上。此外，还应用了插槽加工以使沉积高度大约恒定。使用WAAM填充了通过插槽处理的扁平表面。后处理以获得与现有零件相同的规格。验证实验为
从洁净室到机床：第一代脑刻板的委托晶圆尺度神经形态系统
摘要BrainScales的第一代，也称为Brainscales-1，是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理，其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学：模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比，它连续运行，动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障，但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中，我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程，提供了对系统物理组件的简短描述，说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外，我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训，通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能，这是迄今为止最大的尖峰网络仿真，迄今为止，最大的尖峰网络模仿和单个突触。
机械工程（MECH ENG）
MECH ENG 6653 高级数控制造工艺和工程计量（LAB 1.0 和 LEC 2.0）高级处理计算机数控 (CNC) 零件编程和机床计量。主题包括机床和坐标测量机 (CMM) 的数学建模和特性；尺寸精度、表面光洁度、精度和不确定性的测量和分析；机床误差建模和补偿；虚拟数控 (VNC) 机床建模、编程、仿真和流程验证/优化。项目包括高级 CNC 编程和仿真。先决条件：Mech Eng 5653。