硬质合金刀具车削GH2132高温合金磨损及破损试验

用不同含钴量的超细晶WC-Co硬质合金刀具与普通WC-Co硬质合金刀具对GH2132高温合金进行高速连续切削刀具寿命及断续切削刀具破损的对比试验. 用最小二乘法进行线性回归,建立了刀具寿命与切削速度之间关系的T-v经验公式,用ZEISS体视显微镜及显微摄影系统观察了刀具刃口、前刀面和后刀面的磨损和破损形貌. 试验结果表明:WC-Co硬质合金刀具的磨损和破损的主要机制是黏接磨损;超细晶WC-Co硬质合金刀具的耐磨性明显高于普通硬质合金;适当增加钴黏接相含量有助于超细晶WC-Co硬质合金刀具获得最佳的耐磨损和抗破损性能.      

陶瓷刀具的初期破损研究

本文对国产几种牌号(氧化铝系和氮化硅系)的陶瓷刀片在车削淬硬钢时发生的刃具初期破损形式进行了分析、归类,从断口形态方面分析了陶瓷材料的断裂性质,基本弄清了陶瓷刀具初期破损与切削分力之间的关系,找到了不发生刀具初期破损的切削条件,为消除破损和更好使用陶瓷刀具提供了理论依据.     

基于Peridynamic理论的硬质合金刀具微观破损预测

破损是刀具失效的重要形式之一,传统的刀具破损分析主要是通过切削试验进行,不仅成本高且周期长.文中基于Peridynamic(PD)理论——近场动力学理论,重点研究硬质合金刀具车削42Cr Mo大直径石油管道过程中刀片主切刃的近域微观破损问题.首先对该切削过程进行有限元仿真分析,从中提取刀具所受载荷;然后根据PD理论,在Visual Studio环境下采用C语言编写近场动力学建模和分析程序,结合Matlab图像处理单元,实现了刀具主切刃近域材料微观破损过程的数值分析,包括裂纹萌生的起始位置、材料质点不同方向的位移趋势、裂纹的扩展趋势等.结果表明,基于PD理论的硬质合金刀具微观破损数值分析方法能够揭示该刀具主切刃近域材料的微观破损机理和破损扩展过程,给定工况下的刀具微观破损主要由冲击载荷引起的与前刀面法向呈一定夹角的微裂纹所导致,并有向里层材料非连续扩展的趋势.     

用声发射信号在线监测切削刀具的磨损与破损

通过监测金属切削过程中的声发射信号，判别切削刀具刃部的磨损状况．监测逐渐增大的声发射信号幅值大小，测量刀具后刀面的磨损情况；检测阶跃式声发射信号的幅值，监测刀具的破损情况．并用微机处理实验数据产生刀具破损的信号．还对刀具破损时声发射信号阀值进行了研究．     

模式识别在刀具状态监控中的应用

通过大量试验，研究了刀具磨损、破损对功率信号时域和频域特性的影响．抽取与刀具状态相关的特征量──功率的时域幅值和主轴转频处的幅值，并将模式识别技术应用于刀具状态多特征监控，能较好地识别刀具的磨损和破损，显著提高了监控的准确性．     

基于小波奇异性和支持向量机微铣刀破损检测

针对微铣削过程中刀刃破损的现象,提出了基于振动信号奇异性分析的自学习式支持向量机的刀具破损检测方法.对两种状态信号作连续小波变换,计算小波模极大值和信号的李普希兹指数(Lips).通过Lips识别刀具状态,拟合Lips分布概率密度函数并验证其符合正态分布,将Lips分布的均值、方差作为特征值,通过遗传算法参数寻优建立了刀具破损状态的支持向量机(SVM)识别模型,也称最优模型.利用最优模型预测刀具破损状态,其预测准确度从84%逐步提高至90%,提升了系统预测模型的鲁棒性.最后通过实验验证了该方法的有效性.     

监测切削功率变化的刀具破损控制报警系统研究

刀具破损时其切削功率将瞬间降低或升高 ,因此其微分值将产生脉冲 ,利用此脉冲作为信号 ,可对刀具破损进行实时报警和控制 .     

功率信息互相关法的刀具破损在线监测

为了在数控机床加工中对刀具破损进行有效监测以避免对工件及机床造成损坏,提出了一种利用机床加工功率特征信息和互相关算法的刀具破损在线监测方法。该方法通过Mallat多分辨分析小波算法提取工件正常加工时的主轴功率变化特征序列作为监测刀具状态的特征参考模板,在工件批量加工时采用改进的实时小波算法提取在加工工件的特征向量序列并与特征参考模板序列进行局部实时广义互相关系数计算,当刀具发生破损失效时,与正常情况相比在采样点计算时窗内的两特征向量子序列的相关性显著降低,将表征序列相关性的广义互相关系数定义为刀具状态系数(Tool Condition Index,TCI),对该系数设定合理的门限值即可监测刀具状态的异常。该方法在几种典型刀具破损的在线监测中均能准确识别刀具失效,实验结果表明其具有一定的实用性。     

车削过程中刀具磨损和破损状态的自动识别

采用机床主电动机功率法和声发射(AE)法来获取切削过程中发出的刀具磨损和破损信号,建立了刀具状态试验系统.在试验数据的基础上,建立了功率信号的自回归时序模型,在提取作为刀具磨损特征量的模型参数时考虑了切削用量的影响.针对刀具破损时功率信号时域幅值变化的随机性,提出用延时方差法来处理功率信号,数据分析结果表明,这种方法是可行的.针对切削过程中发出的AE信号,采用时频分析的方法进行处理,提取出反映刀具破损的特征量,最后利用2个并行的自适应共振神经网络ART-2实现了刀具状态的自动识别,识别成功率达到95%.     

声发射监测刀具破损的抗干扰技术研究

解决刀具破损声发射监测中抗干扰性差和可靠性低的问题。方法依据刀具破损的声发射信号特征和加工过程中的主要声发射干扰噪声的特征,采用自适应滤波、高低通滤波信号比较、双阈值判别等监测方法剔除干扰信号并准地识别刀具破损信号。结论经实验证明,该系统具有较强的抗干扰性和较高的可靠性。     

自动化加工中刀具破损实时监控方法的研究

详细叙述了在自动化加工中用霍尔电流传感器和流体传递信号的新型声发射（ＡＥ）传感器，联合监测主轴电机电流和加工中的ＡＥ信号，综合判断刀具破损的原理，监控方案和实验结果，该系统可自动识别直径为０．６ｍｍ以上的钻头破损，面积大于０．２ｍｍ＾２的镗刀，铣刀破损，准确率达９８％以上。     

光导纤维传感器在线检测异常切削状态的研究

研制了一种用于在线检测的光导纤维传感器,对其测量原理及基本特性进行了系统的研究,给出了根据不同测量要求,正确选择光纤传感器的方法。利用光纤传感器对在线检测颤振、刀具破损和积屑瘤的形成进行了探讨,研究结果证明光纤传感器在线检测异常切削状态是可行的。     

基于人工神经网络的铣刀破损功率监测

提出一种基于人工神经网络的铣刀破损功率监测方法，建立了一个铣刀破损功率监测系统，实验表明：该神经网络方法能够灵敏地检测出刀具破损，且具有在较宽的工作范围内识别铣刀破损的优点     

端铣削刀齿切出过程解析

从理论方面对端铣削齿切出点及线进行了探讨,为确定出刀具合理几何参数、铣削方式、避开刀齿破损区提供理论依据.     

基于切削参数和刀具状态的车削力模型

建立刀具状态监控特征量与切削参数及刀具状态之间的定量或定性关系是实现刀具状态监控系统的基础,文中以切和为监控特征量,建立了基于切削参数（切削深度、进给量、工件材料及刀具材料）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的车削力模型,设计了车削刀具磨损的试验系统及具体的试验方案,并进行了相应的切削试验,结果证明,该模型基本能正确反映车削力信号与刀具状态及各种切削参数之间的关系。