基于经验模式分解和BP神经网络的刀具状态监测方法

为提高刀具检测识别率,采用经验模式分解法分解不同状态刀具的切削声音信号,计算各信号分量的能量百分比,形成特征向量。利用三次样条插值方法对特征向量进行插值,插值后的特征向量保留了原始信号的所有特征成分,应用BP神经网络识别刀具的状态。实验结果表明:经验模式分解方法和BP神经网络相结合可以有效识别铣刀状态,平均识别率达86%。     

微细铣削加工表面形貌的分形特征

微细铣削加工表面形貌特征的评价与表征对微细切削加工表面的形成机理、加工表面的形成与工艺参数之间的关系等的研究有重要意义。应用分形几何理论,采用盒计数法对微细铣削加工表面形貌进行研究。结果表明:微细铣削表面具有明显的分形特征,其盒计数维数在1.32～1.42之间,说明其加工表面形貌比较复杂,同时证明加工表面轮廓的分形维数D与表面粗糙度Ra没有相关性,进而可以从分形维数D与表面粗糙度Ra两方面对微细铣削加工表面形貌特征进行综合评价。     

电火花线切割加工表面形貌分形特征

针对电火花线切割加工表面形貌不规则、无序性等特点,基于分形几何理论,研究了电火花线切割加工表面形貌的分形特征,利用结构函数法计算其分形维数,并给出了电火花线切割表面特征分形维数的物理意义.研究表明:电火花线切割表面形貌在一定尺度范围具有明显的分形特征,加工参数的设定、脉冲电源的性能等因素影响分形维数D的大小,分形维数D和表面粗糙度Ra有一定的对应关系,将分形维数D和表面粗糙度Ra结合起来描述线切割加工表面的形貌特征更为合理.     

电火花线切割加工参数对加工效率的影响

为了科学、合理地设定电火花线切割加工参数,采用正交设计实验分析法,研究了电火花线切割电加工参数与加工效率的关系,确定了合理的加工参数范围.结果表明:功率管数Ip对加工效率的影响程度最大,占空比q的影响次之,脉冲宽度ti的影响最小;功率管数Ip在3～5,占空比q在1/3～1/4,脉冲宽度ti在18～30μs时,能够获得较好的加工质量.该研究为实际生产中加工参数的快速选取提供了参考.     

激光切割表面三维形貌的分形特征

利用白光干涉仪测量激光切割碳素钢表面轮廓数据,应用分形几何学分析激光切割表面的三维形貌特征.采用盒计数法计算激光切割表面的三维分形维数.结果表明：不存在一个超越尺度范围普适的分形维数,只有当尺度r小于轮廓最大高度Ry,才表现出分形特征.对同一激光切割表面进行表征时,同尺度的Ra沿厚度方向变化波动较大,分形维数Db能够对整体表面形貌的复杂程度有着较稳定的表征.分析激光切割表面的三维形貌特征,分形维数表征激光切割表面微观结构的复杂程度,表面粗糙度可对激光切割表面轮廓高度特性进行辅助评价.