智能制造技术在机械齿轮锻件制造中的应用研究

自《中国制造2025》战略提出以来，智能制造备受社会各界的关注。传统的机械齿轮锻件制造工艺在很大程度上依赖人工经验和常规设备，制造精度、效率和质量稳定性等不高。智能制造技术融合了人工智能、大数据、物联网等一系列先进技术，能够实现生产过程的智能化控制、精准监测和优化管理。将智能制造技术应用于机械齿轮锻件制造，能够弥补传统工艺的短板，提高生产效率，保证生产质量的一致性。

1、传统机械齿轮锻件制造工艺的不足

传统的机械齿轮锻件制造工艺经过长时间的发展，已经形成一套比较成熟的流程，包括材料准备、锻造、热处理以及机械加工等关键环节。然而，随着现代工业对产品精度、效率和质量的要求越来越高，传统工艺的不足之处越来越明显。传统工艺对操作人员的经验依赖程度非常高。在锻造时，工人只能凭借自己的经验来判断锻造温度、压强和时间等关键参数是否合适。由于不同的工人经验和能力水平不同，导致同一批齿轮的生产质量存在差异。在热处理过程中，工人同样凭借经验控制加热时间和冷却速度，这种方式容易造成齿轮的硬度和韧性不达标。这种缺少智能化决策支持和科学的参数选择方法的制造工艺，很难保证产品质量的稳定性。从生产效率方面来看，传统工艺的各工序间衔接比较松散，导致生产效率低下、资源浪费严重。例如，齿轮锻坯常常因调度不合理而被放置在一旁，无法直接进行机械加工。这不仅降低了生产效率，而且占用了场地资源，增加了生产成本。

2、智能制造技术在机械齿轮锻件制造中的应用

2.1数字化设计与仿真

在齿轮设计的起始阶段，工程师们可以运用UG、CATIA等功能强大的软件，把设计想法转化成精确无误的三维数字模型。以航空发动机中的高速重载齿轮的设计为例，工程师可以在UG软件中设置齿形、齿向、模数、齿数等一系列关键设计参数，构建出精确的齿轮三维模型。

完成齿轮的三维建模后，进入有限元分析仿真环节。DEFORM、FORGE等专业的有限元分析软件能够逼真地模拟齿轮锻造的整个过程。在开始模拟前，工程师需要仔细设定各种参数。在模拟过程中，工程师可以通过改变模具型腔的形状，如调整型腔的圆角半径、拔模角度等，观察金属在模具里的流动趋势。工程师可以在模拟过程中优化预制坯料的尺寸和形状，同时调整锻造设备的压强和速度参数，分析不同参数组合下锻件的应力应变分布情况、温度变化情况以及最终的成形效果。以某汽车差速器齿轮锻造为例，工程师通过模拟发现，按照当前的模具设计，金属在齿根处流动不畅，容易产生折叠缺陷。因此，调整模具型腔的过渡圆角，同时优化坯料尺寸。调整后再次进行模拟，发现金属流动变得均匀，缺陷消除。由此可见，有限元分析为模具优化提供了方向，大大减少了试模次数，降低了生产成本。

2.2智能化工艺参数优化

遗传算法是优化齿轮锻造过程中压强和速度参数的有力手段。在确保齿轮锻坯尺寸精准度达标的基础上，把目标设定为能耗最小，然后围绕这一目标构建遗传算法的适应度函数。遗传算法会先随机生成一组初始的锻造压强和速度参数，再评估每个参数组合，计算它们的适应度值。适应度值是根据参数组合锻造时的能耗大小来计算的，能耗越小，适应度值越小，参数组合就越优秀。接下来，进入遗传算法的核心环节，即选择、交叉、变异。在此过程中，逐渐淘汰适应度值差的组合，经过一代又一代的迭代寻优，最终得到一组最优的锻造压强和速度参数。经过智能化工艺参数优化后，锻造压强能够精准地控制在95~105MPa，锻造速度控制在6~8mm.s⁻¹，如下表所示。

2.3自动化检测与质量控制

为了更好地把控齿轮锻件的生产质量，基于融合分析获得的数据，搭建齿轮锻件质量的数字孪生模型。在齿轮锻造过程中，运用统计过程控制技术，绘制锻造压强控制图。该控制图时刻关注锻造压强的变化，一旦超出正常范围，系统会立即发出预警。除了统计过程控制（StatisticalProcessControl，SPC）技术，利用多元统计分析方法可以从多种质量数据中深入挖掘潜在的质量问题。综合分析大量质量数据，能够提前发现质量异常的趋势。

机器视觉技术在锻件表面缺陷检测方面有着显著优势。其通过高清相机采集锻件表面的图像，然后利用强大的图像处理算法和先进的深度学习模型，对这些图像进行快速而准确的分析，迅速识别出锻件表面的裂纹、砂眼、气孔等表面缺陷，同时对这些缺陷进行分类分级，注明缺陷的严重程度。

为了确保锻件的尺寸和形位公差符合标准，可以利用激光跟踪仪和三坐标测量仪等高精度测量设备进行锻件测量。测量得到的数据会被及时反馈给控制系统，一旦控制系统发现测量数据出现偏差，就会自动调整锻造工艺参数。这样能够保证锻件质量始终符合标准，实现对质量问题的实时监控和对锻造质量的精准控制，确保生产出来的齿轮锻件质量更加可靠。

3、实验验证

3.1实验设计

为探究智能制造技术在机械齿轮锻件制造中的应用效果，构建严谨的实验体系。选择某款具有代表性的汽车变速箱齿轮作为实验对象。设计对照实验，对照组采用传统制造工艺，按照既定的流程开展齿轮锻件的生产，实验组利用智能制造工艺生产齿轮锻件。在实验过程中记录生产单件齿轮的时间和能耗，实验结束后测量齿轮锻件的尺寸公差、形位公差、表面粗糙度Ra以及齿根弯曲疲劳强度，并计算成品率。这些指标能够全方位、多角度地评估两种工艺的优劣。

3.2实验结果分析

实验结果如下表所示。从表中可以看出，相较于传统工艺，智能制造工艺在生产时间、生产能耗以及生产质量方面均有显著改善。从生产维度来看，传统工艺单件齿轮的生产耗时达50min，而智能制造工艺成功将这一时间缩短为35min，生产效率提升30%；智能制造工艺生产每件产品的能耗为6.5kW.h，相比传统工艺降低了17.1%。从产品质量来看，智能制造工艺制造的齿轮，其表面粗糙度Ra仅为0.8μm，相比传统工艺的1.5μm，改善效果明显；尺寸公差和形位公差分别为0.071mm和0.040mm，相比传统工艺分别降低了29.8%和5.4%；齿根弯曲疲劳强度达到950MPa，相比传统工艺提高了11.8%。在成品率方面，智能制造工艺达到97%，相较于传统工艺的92%有明显提升。

4、案例分析

某大型齿轮制造企业通过引入智能制造技术，实现了机械齿轮锻件制造工艺的全面升级。该企业在生产线上部署了各类传感器和数据采集系统，以实时采集生产过程中的参数。在智能化改造方面，引入了伺服液压机和机器人上下料系统，实现了智能制造。在质量控制方面，利用机器视觉技术和高精度测量设备，实现了对锻件表面缺陷和尺寸精度的实时检测与控制。通过这些技术的应用，该企业的生产效率提高了30%，能耗降低了20%，并将质量合格率由原来的85%左右提高到90%。

5、结语

文章深入探讨了智能制造技术在机械齿轮锻件制造中的应用。从传统工艺面临的困境出发，详细阐述智能制造技术在设计仿真、生产参数优化以及质量控制等环节的具体应用。由对比实验和实践案例可知，智能制造技术能够大幅提升生产效率和产品质量、降低能耗，为机械齿轮锻件制造带来了质的飞跃。该技术的应用不仅提升了企业的生产效益，而且推动了整个机械制造行业的转型升级。

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