神经网络预测技术在超高速磨削研究中的应用

通过基于神经网络的预测技术在普通磨削应用研究,介绍了神经网络在超高速磨削应用研究中的几个方面,指出了基于神经网络的预测技术在实际应用中存在的问题及发展方向.     

论磨削加工技术与发展

通过生产加工过程中的实例，引出对磨削加工技术现状的了解，介绍磨削技术加工过程及其特点，论述磨削加工新技术的特点和应用以及发展趋势。     

渗碳淬火钢齿轮磨削裂纹的产生及预防

渗碳淬火钢齿轮在磨削时，易产生裂纹，通过工厂的生产实践，总结了其产生的原因及预防措施。     

特种回转面刀具五联动数控磨削后处理算法

针对特种回转面刀具 ,本文给出了独立于加工成型理论的一种五轴后处理技术理论模型 .它和相关的成型理论 [1] 共同构建了特种回转面刀具通用的 CAM技术 .该模型通过输入具体的机床参数 ,对包含位置坐标和方向矢量的砂轮刀位轨迹进行处理 ,生成加工指令程序     

仿形磨削的运动质量研究

提出了径向仿形磨削的可行性依据,即被加工型面上每点对应的仿形压力角都应小于其极限压力角;推导出加工中仿形压力角及仿形机构允许的极限压力角表达式;进而提出提高仿形运动质量的措施。     

高速重负荷(80m/s、300kgf)钢坯修磨的试验研究

对80m/s高速重负荷钢坯修磨中的几个有关问题进行了试验研究,表明对1Cr(?)8Ni9Ti和60Si2Mn钢坯修磨都收到较好的效果,80m/s高速重负荷修磨能够获得较高的金属去除率,还能相应地提高磨削比和降低比磨削能,是提高修磨效率并降低修磨成本的一种先进工艺,同时也是我国钢坯修磨技术的发展方向,文中提出了修磨功率计算式,可供设计新型80m/s修磨机床选定主电机功率时参考。     

工程陶瓷磨削表面残余应力与磨削条件及零件性能的关系研究

作为特殊的硬脆工程材料,陶瓷零件的表面性能对表面应力状态非常敏感,残余压应力在一定程度可以提高零件强度和表面性能,尤其是提高断裂强度,残余拉应力的作用则相反;磨削参数的选择和磨削温度对残余应力有很大的影响,改善磨削条件可以改善表面性能,在一定范围内加大磨削深度、降低磨削温度有利于产生对表面性能有益的残余压应力。     

西门子802D系统在磨床中的应用

应市场需求我厂开始研制数控立式车磨床,数控系统配置为西门子802D系统。由于802D系统主要应用和车削控制,因此在改造中主要难点是如何利用R参数实现磨削循环的加工程序编制。机床的研制可以通过电磨头对工件进行回转支承任意表面、内、外圆锥面、网柱面等进行加工。由于砂轮在     

凹模裂纹的成因及其防止措施

对120 mm×80 mm×15 mm报废的CrWMn钢凹模取样,通过硬度检测、烧伤检查、显微组织观察、工艺试验等试验方法,分析了CrWMn钢凹模裂纹形成的淬火温度过高、严重回火不足、磨削工艺不当等原因。在此基础上,提出了选择适当淬火温度和冷却速度、均匀加热、充分回火、合理磨削等防止措施。     

基于BP神经网络的轴承套圈磨削误差的预报

提出一种基于BP(反向传播)神经网络磨削误差的预报方法,针对轴承套圈磨削误差序列的非线性特点,使用BP神经网络对其进行建模预测,为磨削自动线的监控调整提供准确的预报值,从而可有效地修正磨削过程中温度、变形及其他复杂因素对工件加工精度的影响,提高加工精度,降低轴承套圈磨削的尺寸分散度。