GH4169磨削烧伤机理研究

以金相显微分析为主，结合磨削温度、磨削力的测量等基本实验方法，揭示ＧＨ４１６９材料磨削烧伤机理，研究表明，磨削弧区最高平均温度是引起磨削烧的直接因素，它与工件表面烧伤色斑，表面形貌特片，表层金相组织以及表层显微硬度分布之间具有确定的对应关系。磨削力比Ｆｎ／Ｆｔ可作为过程特征参量，进行磨削烧伤在线监测和预报，以控制磨削烧伤。     

磨削温度在线监测与预报系统的建模研究

针对磨削温度的变化特征及其不同的影响因素,对人工神经网络预报模型及灰色理论GM（1,1）预报模型应用于磨削温度在线监测与预报中的优缺点进行了分析,提出了一种新的ANN－GM（1,1）综合预报模型,对该模型进行了理论分析和工艺实验研究。     

高速外圆磨削弧区工件表面温度的测试与分析

高速磨削过程中磨削弧区会产生大量的热量,导致磨削弧区温度升高.其中大部分的热量传入工件,当温度超过某一临界值时,会影响工件表面的完整性,从而影响工件的使用性能.针对现有磨削工件温度测试方法在外圆磨削应用中的局限性,设计了基于热电偶的高速外圆磨削弧区温度测试装置,并将其应用于工程试验,成功测得了磨削弧区工件的表面温度,取得了良好的效果.     

磨削工艺参数对斜齿轮磨削温度的影响

基于矩形移动热源理论分析了成形磨齿工艺参数对磨削温度的影响。根据热量分配关系,导出了磨削区热流量的理论计算公式。根据有限元离散化原理,建立了单齿分析模型。在磨削区施加3类边界条件,进行了湿磨瞬态温度场的三维有限元仿真。研究结果表明:磨削弧内齿面温度在极短时间内上升到最大值,最高温度的节点位于弧区中心并靠近齿根;齿面表层的瞬态温度远高于其他部位并随着切深的增加温度降低;适当增大砂轮进给速度,减小齿面法向磨削深度和砂轮线速度时,磨削区瞬态温度得到有效降低。     

磨削弧区热源分布形状研究

为了研究磨削力与磨削热耦合作用的残余应力场,基于磨粒轨迹分析和磨粒接触分析,采用概率统计的方法建立了磨削弧区热源分布模型。模型分析了磨削弧区热量分配关系,不需预先假设沿磨削弧总热源分布形状及热量分配比一致,即可获得磨削弧区热源分布形状,解决了以往热源分布形状常被假设为矩形和直角三角形,但矩形热源和直角三角形热源并不能准确地描述热源分布形状的问题。采用有限元法仿真分析了工件磨削温度场,采用热成像仪实测了磨削温度场,并将磨削温度场有限元仿真结果和热成像仪测量结果进行了对比分析,结果表明:有限元模拟结果与热成像仪测量结果具有很好的一致性,磨削弧区最高温度预测值与实测值之间的误差在2.24%~15.3%范围内;直角三角形热源并不能准确地描述磨削弧区热源分布形状;磨削弧区热源分布形状更接近四次多项式函数曲线。     

磨削溫度的分析与研究

本文首先用实验方法肯定了按D·t~(1/2) 作为磨削区接触弧长的合理性,然后根据磨削实际情况的分析,提出了热源强度在沿接触弧长上为三角形分布的假设,从而分别按单向导热和双向导热推导了计算工件磨削区温度的公式,实验验证了新计算公式的正确性。     

磨削烧伤在线辨识的理论研究

磨削烧伤是机械制造领域中的重要问题之一。它影响机器零件寿命和机器设备运行的稳定性与可靠性,迄今尚无在生产条件下适用的解决办法。本文提出了通过磨削火花温度在线辨识磨削烧伤,研制了光纤一红外测温仪,对磨削火花温度形成机理,统计特性,数学模型、频谱特性进行了系统的研究。研究结果证明磨削火花温度系统不是白噪声,而是宽平稳随机过程,它和工件与砂轮接触面温度有较好的相似性,故可以用于磨削烧伤在线辨识。     

磨削表面层烧伤在线监控可行性研究

本文从加工表面完整性观点讨论了磨削表面层烧伤的实质,指出影响烧伤的主导因素是磨削温度。介绍了用最大熵谱分析,红外系统及光纤—红外系统,通过磨削火花温度,对磨削表面层烧伤进行在线控制的研究。研究结果证明,磨削火花温度所表达的过程是平稳的过程,集中的火花束温度与磨削温度变化规律一致。当磨削表面层烧伤,火花温度变化的特征可用最大熵谱分析进行辨识。     

用红外测温法对磨削火花温度的研究

本文讨论用磨削火花温度作为讯号,在“在线”条件下,对加工表面质量及工件尺寸精度进行监控或控制的问题。文章首先介绍我院与北京钢铁学院共同研制的HWX—Ⅱ小目标红外测温仪原理,然后阐述用时间序列分析建立数学模型的方法研究证明,磨削火花温度是平稳的随机过程,在不同磨削条件下,用红外测量的磨削火花温度的规律与磨削区温度的规律基本一致,在不同磨削条件下,其频谱特性相同。对磨削火花温度系统而言,采用AR(6)、AR(7)、AR(8)是可行的。     

缓进给磨削时磨削弧区径向射流冲击强化换热技术的应用

在分析缓进给磨削时烧伤机理的基础上,提出了高压射流冲击强化磨削弧区换热的创新构想,并通过传热学基础实验研究了射流冲击强化换热的传热特征,研制了能实现磨削弧区径向射流定向冲击强化换热的工艺装置,并通过缓进给断续磨削实验其换热效果,结果表明,射流冲击强化换热技术确是提高弧区换热效率的有效方法,且弧区径向射流速度越高,换热效果越好,在解决难加工材料磨削烧伤方面具有广阔的应用前景。     

基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测

利用声发射(AE)传感器和功率传感器为信号源,固定时间间隔内的声发射信号幅值增量累加及砂轮碰撞破碎时电机功率信号的陡变为砂轮状态识别的特征值,应用BP神经网络建立信号特征值与砂轮状态之间的非线性关系模型,可以为小批量、多品种产品磨削加工中砂轮状态的智能化在线监测提供准确有效的途径·测试结果证明了该系统的可行性,为磨削加工实现智能控制奠定了基础,并能为砂轮修整确定最佳的周期     

基于模型迁移的磨矿过程混合蛙跳算法-小波神经网络软测量建模及重构

摘要：
以磨矿过程的关键工艺指标(磨矿粒度和磨机排矿速率)为预测对象,提出一种基于小波神经网络（WNN）的自适应软测量建模方法.通过对磨矿过程工艺的分析,选取了软测量模型的辅助变量,利用混合蛙跳算法(SFLA)对WNN软测量模型的结构参数(小波函数伸缩因子、平移因子和网络连接权重)进行优化,实现软测量模型输入输出变量之间的非线性映射;并采用模型迁移思想及输入输出修正规划方法实现软测量模型的重构,以解决输入矿石品位改变这一动态工况下的模型自适应校正问题.仿真结果表明,所提出的模型能够显著提高磨矿过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,满足磨矿生产过程的实时控制要求.
关键词：
磨矿过程; 软测量; 小波神经网络; 混合蛙跳算法; 模型迁移
中图分类号： TK 232
文献标志码： A     

基于ZigBee技术的体温监测系统的设计

为实现大规模的对临床患者的体温进行实时采集和监测,及时发现体温异常现象,设计了基于ZigBee技术的体温监测系统.该系统能够实现大规模、准确和实时的群体体温监测,同时又能够提高医务人员工作效率、降低工作强度.系统以医院病房区所有临床患者的体温为监测对象,在病房区布置ZigBee无线体温监测网络,实现病房区临床患者体温测量、体温相关数据的汇聚,体温监测网络通过串口RS232与PC机通信,PC机通过串口接收、显示和处理数据.实验结果表明,该系统能同时实现对多个体温信号的采集、传输和监测,可广泛应用于临床测量.     

自动化弧焊过程在线质量监测与管理平台

以机器人焊接的生产线质量自动监测及管理为对象，采用基于网络的车间级前沿机及服务器分别实现现场单个质量监控点的微观质量监测及整个流水线的宏观质量管理，探讨了流水线加工过程通用性质量监控平台的构建方法，同时还探讨了数据集市和数据挖掘技术系统在该系统的应用。     

基于时间序列法的短期负荷预测采样装置的设计①

设计了基于时间序列法的短期负荷预测采样装置,包括设置于电网中用于从供电端向负载端进行供电输送的电力线路、用于对电力线路负载端的输电电压进行监测的电压监测器、用于对电力线路负载端的输电电流进行监测的电流监测器、用于将电压监测器和电流监测器采集的数据编码成信号的信号编码器、于用将信号编码器生成的信号传输至电网控制中心的信号发射器;还包括用于向信号编码器中输入标准时间信号的网络计时器。以间序列法的短期负荷预测采样装置为基础对某风电场PA发电机组的负荷进行实时预测风电功率,并将此与灰色模型的负荷预测进行比较。从结果可知该装置能够满足时间序列法短期的负荷预测系统的需要,为时间序列法短期的负荷预测提供精准的线路检测参数。     

工业计算机网络在电弧炉炼钢控制系统中的应用

设计了基于工业计算机网络的电弧炉控制系统,采用三层网络结构即管理层,控制层和设备层来完成对电弧炉和精练炉的控制,系统可实现炼钢过程的优化控制及数据监控,完成作业优化,提高作业效率。在控制层,为了降低生产成本,提高系统的安全可靠性,采用两种网络协议来实现信息传递,它们分别是PROFIBUS－FMS和TCP／IP的Internet协议,实践表明,这一方法切实可行。     

神经网络在精密长丝杠磨削控制中的应用

提出了一种基于信息模型的“磨削过程卡”控制策略,介绍了它在精密长丝杠磨削过程控制方面的应用原理,介绍了误差测量系统的原理与实现,并就利用神经网络对传感器信息进行融合,以实现对丝杠磨削过程的预报控制的方法进行了研究与探讨．     

RBF神经网络与模糊理论相结合的磨矿分级智能控制方法

将RBF神经网络和模糊理论结合起来,提出了一种基于RBF神经网络和模糊理论实现智能控制的方法。该方法能够有效克服磨矿效率和旋流器入口压力等波动引起的扰动,使磨矿浓度和溢流粒度的波动减小,为浮选过程产品品位改善及产量提高创造了有利条件,在技术上实现了优化磨矿分级过程。该分析过程相对简单,网络学习训练时间少,学习精度高,估计值与分析值拟合非常好。仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。     

外圆磨削表面粗糙度的在线监测方法研究

通过理论分析和试验研究，找到了与磨削表面粗糙度有关的摩擦AE信号特征，在此基础上提出了基于神经网络的外圆磨削表面粗糙度监测方法，利用神经网络建立声发射信号特征信息与磨削表面粗糙度之间的非线性映射关系，仿真结果表明利用该方法可以实现磨削表面粗糙度的在线评估。