可重構機床的模塊化設計與分析方法研究

面對全球日益激烈的市場競爭和快速變化的客戶需求，定制、快速、個性化是機床產(chǎn)品新的發(fā)展趨勢。可重構機床的模塊化設計方法研究能快速響應企業(yè)的個性化需求。本項目從可重構機床的模塊劃分、可重構配置與機床動靜態(tài)性能分析出發(fā)，構建了適合可重構機床快速模塊化設計框架，形成了一個適合機械行業(yè)可重構機床模塊化設計的方法，為機床行業(yè)的發(fā)展奠定理論基礎。 主要研究內(nèi)容及成果可歸納如下： （1）可重構機床模塊化設計過程中，合理的模塊劃分粒度是可重構機床進行快速和最優(yōu)配置、重構的基礎。機床模塊劃分研究包括工藝規(guī)劃、機床功能分解、功構映射關系和子功能相關度。根據(jù)客戶需求進行工藝規(guī)劃和模塊劃分，提出了面向機床結構可重構設計的多零件工序族工藝規(guī)劃方法，對不同客戶需求建立相應的功構映射關系，為可重構機床的模塊化設計提供了基礎。 （2）依據(jù)機床功能-結構相關性，構建了基于多目標約束的可重構機床配置模型，分析了其可配置性、經(jīng)濟性和可靠性，建立了可重構機床的快速配置、重構優(yōu)化策略。根據(jù)可重構機床配置生成機理與圖重寫規(guī)則的重寫操作相似性，提出了一種基于圖重寫規(guī)則的可重構配置規(guī)劃方法，利用圖重寫規(guī)則對節(jié)點有無標識、邊的標識屬性和圖表示有向、無向等約定進行操作，可有效地對可重構機床進行快速配置重構，減少了重構斜升時間。 （3）可重構機床的性能分析方法包括對嵌入式機床模塊和整機進行動靜態(tài)性能分析，以及物理幾何結構和誤差性能的系統(tǒng)分析，并預測模塊化機床重構后的使用功能。在模塊動態(tài)性能設計的基礎上，建立了整機有限元模型，利用變量化分析方法對機床進行了模塊化動態(tài)設計，使機床在模塊筋板、模塊框架和導軌滑塊結合部等方面得到了綜合優(yōu)化，并基于非參數(shù)化方法結合有限元分析技術對機床主軸-刀柄結合面非線性動態(tài)特征參數(shù)進行了識別，進而提升了整機的動力學性能。 （4）構建了基于模塊化的可重構機床配置重構規(guī)劃系統(tǒng)框架，利用Visual C 平臺建立了基于模塊化的可重構機床配置重構規(guī)劃系統(tǒng)。系統(tǒng)包括五個主模塊：機床整機庫模塊、功能模塊庫模塊、配置任務管理模塊、配置設計模塊和重構設計模塊。實現(xiàn)了機床產(chǎn)品工藝聚類、工藝-結構映射、配置設計和重構設計等功能，有效解決了利用動態(tài)數(shù)據(jù)庫對客戶需求進行工藝規(guī)劃的問題，實現(xiàn)了可重構機床的模塊化設計。 2100433B

可重組制造系統(tǒng)可解決不可預測、快速多變和不斷增強的全球化市場競爭等一系列問題，其中可重構機床是其核心的硬件設備基礎。為此，本課題基于系統(tǒng)快速重構的特征，首先提出可重構機床的模塊粒度劃分及其相關性分析。以機床功能為依據(jù)，通過子功能與結構映射分析滿足功能的部件結構，求解滿足設計功能的機床模塊劃分。其次，對產(chǎn)品特征與生產(chǎn)工藝進行聚類，分析機床功能模塊與相應工藝之間的相關性，實現(xiàn)從模塊功能域到模塊結構域的映射過程。構建機床全生命周期的的重構優(yōu)化策略，為機床配置方案提供理論基礎。最后，建立可反映機床動態(tài)特性的動力學模型，采用嵌入式分析方法對零部件和整機進行動靜態(tài)性能、物理幾何結構和誤差性能的系統(tǒng)分析，預測模塊化機床重構后的使用功能。將上述研究成果應用到生產(chǎn)實踐中，有利于及時調(diào)整加工設備的生產(chǎn)能力及生產(chǎn)功能，從而動態(tài)響應訂單變化。

超大構件是指結構尺寸超過現(xiàn)有加工設備允許的尺寸上限或超過現(xiàn)有機床加工能力的大尺寸結構零件。隨著我國重大基礎設施和國防裝備的發(fā)展，超大構件加工制造瓶頸問題日益突出。本項目提出一種實現(xiàn)超大構件現(xiàn)場可重構加工方法，重點研究超大構件現(xiàn)場可重構加工系統(tǒng)的基礎理論，建立超大加工空間分割與規(guī)劃模型和超大構件加工系統(tǒng)自適應尋位模型，探索超大構件現(xiàn)場加工系統(tǒng)可重構設計方法和加工質(zhì)量預測與控制方法，實現(xiàn)超大構件現(xiàn)場可 2100433B

大規(guī)模MIMO是5G移動通信的核心技術。由于使用了大規(guī)模天線陣列進行復雜時空信號處理和傳輸，大規(guī)模MIMO通信對硬件系統(tǒng)的計算能力提出了苛刻的要求。本課題研究面向5G通信大規(guī)模MIMO信號處理中的計算密集型算法，提出了一種粗粒度可重構硬件加速方法，研究了面向計算密集型算法的粗粒度可重構處理器硬件架構、高靈活性片上可重構存儲架構、低功耗可重構處理器片上任務調(diào)度和負載均衡方法等關鍵技術。研究通過對大規(guī)模MIMO信號處理中的典型算法和算子，包括如信號檢測算法、信道估計算法、SVD算子、FIR濾波算子的并行化方法的研究，提出了一套完整的可重構硬件電路架構和對應的算法映射方法，研究最終在基于FPGA的芯片驗證平臺上進行了可重構處理器的電路級實現(xiàn)和驗證，并對比了基于通用CPU的軟件實現(xiàn)實現(xiàn)方法加速增益，實驗結果顯示，研究所提出的可重構硬件加速器可實現(xiàn)4~8倍的算法加速比、5~6倍以上的能量效率提升。本研究的相關研究成果特別適合于自主知識產(chǎn)權的可重構處理器設計和處理器優(yōu)化、5G移動通信芯片設計等領域。