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。     

精密切削加工中表面粗糙度的在线检测

本文研制了一种光纤表面粗糙度在线测量系统,通过涡流测微仪和步进马达控制系统,可以补偿由于工件尺寸变化、机床导轨几何误差和主轴部件的振动造成的光纤探头和被测工件表面之间的距离变化,使光纤测量仪的输出只反映已加工表面粗糙度的变化。该测量系统能识别出金刚石刀具切削铝合金时,影响加工表面粗糙度的主要因素是积屑瘤和振动。同时还可以用在线监测加工表面粗糙度的方法来监测刀具的磨损。     

高速深切磨削氧化锆陶瓷表面粗糙度的在线监测

从放在工件夹具上的声发射(AE)传感器测得的磨削加工中的AE信号中,提取有关磨削表面粗糙度的信息,用神经网络的方法对高速深切平面磨削工程陶瓷部分稳定氧化锆的工件表面粗糙度进行了在线连续监测.结果表明,该方法基本可行,通过进一步改进,可以用于高速深切平面磨削工程陶瓷工件表面粗糙度的在线监测.     

切削加工表面粗糙度理论建模综述

系统地综述了切削加工表面粗糙度的影响因素和理论建模方法.将表面粗糙度的建模方法首先分为"简单"和"复杂"两类建模.随后,根据国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO)标准对表面粗糙度参数的定义进行了分析,并根据影响表面粗糙度的因素进行了粗糙度理论模型归类.随后,从"简单"建模因素和"复杂"建模因素两个方面综述了脆性材料和塑性材料的理论建模方法和研究进展.评述了这些表面粗糙度理论模型的优缺点,并进行了划分.讨论了切削表面粗糙度理论建模的研究不足与展望.     

基于正交试验法的干切削表面粗糙度研究

针对难加工材料干切削的加工质量问题,应用正交试验法,找出了影响难加工材料干切削表面粗糙度的主要因素.同时,初步探讨了加工前表面粗糙度和加工后表面粗糙度的关系.试验证明:该方法能够保证难加工材料的切削质量和达到切削参数优选的目的,对实际生产具有指导意义.     

切削加工中影响已加工表面粗糙度的因素分析

粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标,其一方面直接决定了产品的外观精美程度,另一方面也影响着机器装配的质量及零件使用寿命。该文通过对表面粗糙度影响因素的深入分析,旨在找出有效降低表面粗糙度值而提高零件表面质量的有效途径。     

金属切削过程声发射机理

研究了金属切削过程的声发射机理，建立了正交切削条件下的金属切削过程声发射理论模型，即声发射信号能量与切削参数的关系模型，通过车削加工过程声发射检测实验，证实了模型的正确性。     

切削加工中影响表面粗糙度因素的分析与对策

勿削加工中影响加工表面粗糙度有各种因素，改善表面质量有诸多方法。     

切削稳定性的在线监测

本文着重讨论了柔性制造系统切削稳定性的在线监测问题，根据失稳前后振动信号在时域的变化特征，本文提出了用特征参数γ０＝Ｎ（０）Ｌ（０）作为切削稳定性的监测参数，当γ０值超过设定的监测门限值时，微机控制系统转入执行控制程序，控制之后，继续对切削进行在线监测，试验是在ＦＭＳ的数控车床上进行的。     

表面粗糙度的激光在线测量

为了克服现有方法在表面粗糙度测量范围和抗震动等方面的不足,分析了最近发展起来的几种动态表面粗糙度测量方法的优缺点,提出采用被测表面激光反射图的暗区比来实现运动表面粗糙度的实时测量。该方法的测量范围可达３０倍跨度,即可测量的表面粗糙度为０．０５μｍ到１．６μｍ或０．４μｍ到１２．５μｍ。分析了试样的运动速度和初试平均光强对暗区比的影响,该方法的测量结果与Ｔｅｌｙｅｒ－ｓｏｆｔ表面形貌测量仪的测量结果很吻合。     

新型铝合金超常铸轧辊套材料的切削加工性能实验研究

满足铝合金超常铸轧工艺所需综合技术性能要求的辊套材料,是采用双辊连续铸轧方法实现铝合金超常铸轧的重要技术保障.辊套材料良好的切削加工性能是获得高性能铸轧辊的基础.对新型铸轧辊套材料的切削加工性能进行了综合分析;从切削力和已加工表面粗糙度两方面,对新型铸轧辊套材料的切削加工性能进行了实验研究.结果表明,新型铝合金超常铸轧辊套材料具有优良的切削加工性能;在相同的加工条件下,切削新型辊套材料时的切削力明显小于切削现有典型合金钢辊套材料,磨削新型辊套材料时的表面粗糙度值与磨削合金钢辊套材料无明显差别.图4,表4,参12.     

降低手工铰孔表面粗糙度值的方法

通过对铰刀刃口角度进行微量改变，得到三种较为实用的降低表面粗糙度值的方法。     

钛合金螺旋铣孔参数对表面粗糙度影响研究

螺旋铣削作为一种新工艺在钛合金制孔方面得到广泛应用,表面粗糙度是评价钛合金孔加工质量的重要指标。基于Matlab建立钛合金螺旋铣孔表面粗糙度预测模型,开展钛合金螺旋铣孔实验,研究发现:在0.15~0.25 mm/rev范围内,随着螺距的增大,钛合金孔表面粗糙度呈现先减小后增大的变化趋势;在0.03~0.05 mm/tooth范围内,随着切向每齿进给的增大,表面粗糙度呈现先逐渐增大后减小的趋势;类似的,在2 500~3 500 r/min范围内,随主轴转速的提高,表面粗糙度变化曲线呈现先升高再降低的规律,但之后又有平缓上升的趋势。研究结果可为钛合金螺旋铣孔参数优化及表面粗糙的控制研究提供重要实验依据。     

砂轮平衡精度对工件表面粗糙度影响的研究

对砂轮平衡精度与磨削加工工件表面粗糙度之间关系作了研究 ,通过理论与实验 ,给出了砂轮不平衡量与工件表面粗糙度关系式。为砂轮在线液体平衡的方法减小砂轮表面粗糙值提供了理论与实践依据     

振动切削在铰孔中的应用

通过对普通CA6140车床进行改装，使之成为振动切削机床的方法介绍，阐述了振动铰孔对降低表面粗糙度的显著作用，以及如何改装机床的方法。     

精密切削淬硬轴承钢GCr15的表面粗糙度预测与加工参数优化

建立了淬硬钢精密切削加工表面粗糙度预测模型;采用PCBN刀具对GCr15淬硬钢进行了正交切削优化试验,获得了相当于精磨加工的表面粗糙度;试验结果表明进给量和刀尖圆弧半径是影响PCBN刀具精密硬态切削表面粗糙度的主要因素。研究可为精密硬态切削工艺参数的选择提供参考和依据。     

表面粗糙度在线测量的途径

介绍了表面粗糙度在线测量的目的、意义和要求 ,分析和探讨了利用光学技术实现表面粗糙度在线测量的可能性和实用性 ,表明光学技术在表面粗糙度在线测量中具有极大的发展潜力和利用价值     

高精度低粗糙度的斜角切削

本文通过对斜角切削的特点进行分析研究,提出在车床加工中运用大斜角刀具进行斜角切削能够实现高精度低粗糙度的机械加工要求.同时,还介绍了两种比较典型的斜角切削车刀,供同行参考.     

基于Copula EDA优化BP神经网络的表面粗糙度预测

为了提高预测机械加工表面粗糙度的精度,提出了基于Copula分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)优化BP神经网络的方法.以铣削45#钢为试验对象,采用控制变量法进行切削试验.在线测量主切削力、轴向力、径向力和振幅,并进行数据处理,得到相应切削力的平均值、标准差、均方根值及振幅,同时离线测量二维粗糙度R_a、三维粗糙度平均值S_a和均方根值S_q.对切削分力的平均值、标准差、均方根值及振幅与粗糙度做相关性分析,选择Kendall秩相关系数最大的主切削力平均值作为输入变量,输入BP神经网络和基于Copula EDA优化BP神经网络,进行训练和预测.试验结果表明:基于Copula EDA优化BP神经网络的预测精度总体高于BP神经网络的预测精度,对R_a,S_a和S_q的平均预测精度分别达到91.98%,91.03%和89.10%.