基于切削温度分析的刀具磨损状态研究

为了解刀具在切削时的实际状况,课题组提出了基于切削温度的刀具状态实时监测的方案。[JP2]采用仿真与试验相结合相验证的方法,对刀具在新刀、早期磨损、严重磨损以及失效4种状态下的切削温度进行分析。通过试验采集刀具磨损及失效的温度信号数据,建立了基于最小模糊度的隶属度函数优化模型,用于诊断刀具加工过程中的磨损及失效状态。应用结果表明,该方法可以实现对刀具磨损及失效状态的实时监测,对提高机床的加工效率及加工精度具有重要意义。     

基于PID与模糊控制的切削加工过程双模控制

为了克服在切削加工过程中单一的控制策略建立的控制系统性能不理想的情况,采用了多个系统并联的切削加 工过程模型。结合了PID控制和模糊控制两者各自的优点,设计实现了对切削加工过程的双模控制。利用MATLAB对 该控制策略进行响应仿真并调试参数,求解出了较优的基于PID控制与模糊控制的切削加工过程双模控制的控制器,有 效地提升了对切削加工系统的控制性能。     

基于人工神经网络的切削加工模拟系统

本文阐述了人工神经网络建模思想,并运用这一思想及神经网络的自学习能力,建立了基于人工神经网络的切削加工模拟系统,为有效求解最优加工参数,以及预报、预测切削加工效果提供了新的有效解决途径。     

切削加工过程的仿真方法研究与实现

为提供虚拟的加工环境和验证工艺设计的正确性,对切削加工过程的计算机仿真方法进行了研究,以OpenGL作为图形支持系统,用VC 开发了切削加工仿真系统。该系统实现了车、铣、刨、磨等多种加工方式的仿真,可对刀具运动和材料切出情况进行实时监控,且可通过工艺参数(如切削速度、进刀量等)对切削过程进行控制,并能自动计算和优化切削时间、成本等参数。系统界面友好,操作方便,运行可靠,能有效地帮助工艺人员对整个加工过程进行直观的评估和验证。     

振动切削机理研究及应用

切削过程中的振动对工件的加工质量、刀具耐用度有较大的影响,对精密切削加工尤为突出.振动切削作为一门新技术,可弥补普通切削的某些不足.利用另外设置的振动源,将高频且有规律的振动作用到金属切削加工的工艺系统上,使该系统处于相对不振的状态,从而可以提高工件的加工精度,改善已加工表面质量,实现精密切削.     

薄壁零件加工工艺研究

针对薄壁零件刚性差,在加工过程中易发生加工变形和切削振动等问题,本文通过改变工件装夹方式,选择合适切削刀具,采用最佳切削工艺等措施,实现了薄壁零件的高速切削。这种加工技术生产效率高,加工表面质量好,环境污染小,符合现代绿色加工的发展趋势。     

1.2085葛利兹模具钢高速铣削参数的正交实验优选

针对饮料瓶吹塑模型腔在表面粗糙度方面的要求较高,精加工质量与多个因素相关的情况,提出采用正交实验 方法对加工过程中的切削速度、进给量、径向切削深度、轴向切削深度等要素进行评估,建立加工表面粗糙度与各工艺参 数之间的对应关系,从而确定影响加工质量的主要因素及其规律。研究结果表明,径向切削深度和轴向切削深度是影响 零件表面粗糙度的主要因素,而切削速度和进给量对表面质量的影响相对较小。实验结果有助于生产企业优化工艺参 数、提高生产效率。     

基于虚拟仪器的精密球研磨加工的振动信号检测

振动信号是反映精密球体研磨状态的重要途径。利用加速度计传感器、数据采集卡和LabVIEW,设计了一套基于虚拟仪器的振动信号检测设备,对精密球在研磨加工过程中的振动信号进行了测试,从时域、频域等多个角度进行了分析论证。分析表明：精密球体研磨加工的振动信号能有效地监控整个研磨过程,能实时地反映球体研磨的状态和精度。     

复杂曲面数控铣削加工工艺参数优化研究

建立铣床参数优化模型,采用遗传算法进行参数寻优,得到复杂曲面切削参数的最优解;通过对铣削加工过程主要影响因素进行分析,得到优化函数和相应的约束函数;利用CAXA通过软件对计算出的理论优化结果进行模拟加工,结果表明工艺参数优化后,可以达到提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本的目的.     

减速器箱体轴孔切削过程变形的有限元分析

箱体类零件孔加工是机械加工的普遍性问题，对保证机械系统的装配质量及机器性能有着较大的影响，由于加工过程中刀具的移动和切屑的剥落，使其成为结构不断变化情况下和力热共同作用下的变形分析问题。本文依据非线性结构有限元分析和瞬态热分析有限元理论，在大型有限元分析软件ANSYS环境下针对箱体孔加工过程变形的工程问题，以三维参数化设计加工工件的几何模型和力学模型，分析了在切削力和切削热共同作用下得到加工过程变形结果，采用单元死活技术和参数法循环加载技术模拟整个切削加工过程，得到误差敏感方向的变形及其它方向的变形和总变形及变形趋势，所得结果揭示全面准确的变形规律，该结果对加工过程质量控制具有现实得意义。     

基于BP人工神经网络的磨料水射流切割深度模型

在已知的磨料水射流切割混凝土实验数据的基础上,应用BP人工神经网络理论,并且借助MATLAB神经网络工具箱,建立磨料水射流切割深度模型.模型中包括的射流参数有射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度.通过模型预测结果与实验结果的比较,表明模型具有一定的精度.     

回转类零件的人工神经网络工序选择方法研究

分析了当前计算机辅助工艺设计(CAPP)的发展趋势,及CAPP专家系统存在的问题,提出了一种用人工神经网络技术解决CAPP中工序选择问题的方法。该方法以回转类零件为研究对象,结合成组技术,构建了一种由多个独立的人工神经网络构成的综合系统,提出了零件几何特征及其尺寸、公差、粗糙度分段编码作为神经网络的输入,所选择工序的代码作为输出,搜集样本与样本设计相结合的模式,有效地解决了神经网络应用中的关键技术问题。     

基于人工神经网络的在线设备状态监测系统的研究(英文)

研究了基于人工神经网络在线设备状态监测系统,简要介绍了人工神经网络的基础理论,描述了基于人工神经网络在线设备状态监测系的结构和工作过程,给出该系统对卷烟机MK9-5的状态监测和故障诊断的结果。实验结果表明,将多层前馈人工种经网络用于设备在线状态监测具有较好的效果,并可对设备故障进行可靠诊断。     

高速切削技术的发展及展望

:作为先进制造技术之一的高速切削技术是机械制造业发展的必然趋势 ,其应用将大幅度地提高加工效率和加工质量。高速切削技术不仅涉及到高速切削加工工艺及高速切削机理 ,而且包括高速切削所用的刀具、机床等诸多因素。本文着重介绍了高速切削各相关技术的研究动态 ,并对高速切削技术的应用前景进行了展望     

基于神经网络的数控机床可靠性预计研究

本文提出了利用人工神经网络来辅助实现数控机床的可靠性预计的方法,建立了用于数控机床可靠性预测的三层BP神经网络模型,给出了具体的算法,并通过实例证明该方法比传统的数学模型预计方法更准确和可靠。     

基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法

操作臂逆运动学问题是机器人控制中的一项重要内容。目前使用较多的神经网络法大多为多输入多输出或者 多输入单输出方式,需要大量运算。非线性偏最小二乘法( NLPLS)建立的模型分为内部和外部模型,样本数据经外部模 型处理后才用于训练若干个单输入单输出的神经网络。对PUMA560操作臂的仿真试验表明,在相同隐层神经元数的情 况下,该算法比普通神经网络法具有更好的预测精度。这也表明,NLPLS只需较少的隐层神经元数就可以达到普通方法 的精度,从而减少运算量。     

基于邻域相关性小波去噪的滚动轴承包络解调及故障分类

将邻域相关性的冗余第二代小波应用于滚动轴承信号降噪,用Hilhert包络解调法提取的故障特征频率,比较不 同转速和载荷下的提取效果,提出包络幅值峭度指标,并将其输入BP神经网络进行故障诊断。结果表明：基于邻域相关 性的冗余第二代小波降噪方法能很好的抑制噪声,保留原信号的信息;降噪后的故障信号经过Hilbert包络解调能找到 特征频率及其倍频,其效果优于原始信号的包络解调分析。工况会影响分析效果,且速度对提取效果的影响大于载荷。 包络幅值峭度指标能很好区分不同工况的故障信号,结合BP人工神经网络诊断正确率为100%。     

W18Cr4V刀具带磁切削的试验研究

通过W18Cr4V刀具带磁切削试验研究,探讨了高速钢刀具带磁切削的基本规律及机理,得出结论:带磁切削能有效降低切削力、提高刀具耐用度、提高生产率、降低成本,同时能明显地提高加工质量.     

高速加工工艺与数控编程研究

本文对高速加工中刀具选择、加工工艺、工艺参数和数控编程均做了详细的论述,并对高速加工提出了较为完整、可行的加工思路。