超高速铣削刀具的磨损机理

应用有限元法分析了超高速铣削刀具刀齿的受力和应力，并分析了超高速铣削刀具的热传导特点，根据刀具的受力和热作用分析表明，超高速铣削时最大主应力产生在刀具内周边处，且刀齿的受热过程为一个持续时间极短的热脉冲过程。在此基础上，讨论了超高速铣削刀具的磨损形式和过程．刀具的磨损形式主要有由机械摩擦引起的磨粒磨损、热脉冲应力和力脉冲应力引起的疲劳断裂及粘结磨损，并在刀齿根部产生最终断裂。     

TiAlN涂层刀具高速铣削淬硬模具钢的磨损规律

淬硬模具钢具有很高的硬度和强度,需采用特殊刀具进行加工.研究表明,氮铝钛(TiAlN)涂层刀具在不同铣削条件下高速铣削淬硬模具钢具有其独特的切削特性和规律.通过氮铝钛(TiAlN)涂层刀具磨损规律的研究,为淬硬模具钢的高速加工技术提供借鉴.     

高速铣削TC6钛合金的刀具磨损机理

通过物理气相沉积（PVD）和化学气相沉积（ CVD）涂层硬质合金刀具对α+β相钛合金TC6进行高速铣削加工,研究了PVD与CVD刀具在铣削TC6钛合金过程中的刀具磨损形态和磨损机理.结果表明：在相同的切削条件下,PVD涂层刀具后刀面磨损量更小,刀具寿命更长,更适合TC6钛合金的加工.其前刀面主要发生黏结磨损和氧化磨损,后刀面则为边界磨损,由于前刀面黏结磨损和后刀面边界磨损对切削刃的弱化作用,使得主切削刃发生了微崩刃.CVD涂层刀具寿命较短,其前刀面主要发生初期微崩刃和随之而来的月牙洼磨损以及黏结磨损;后刀面则为磨粒磨损,失效形式为涂层剥落.     

TiAlN涂层刀具高速铣削淬模具硬钢的磨损规律

淬硬模具钢具有很高的硬度和强度,需采用特殊刀具进行加工.研究表明,氮铝钛(TiAlN)涂层刀具在不同铣削条件下高速铣削淬硬模具钢具有其独特的切削特性和规律.通过氮铝钛(TiAlN)涂层刀具磨损规律的研究,为淬硬模具钢的高速加工技术提供借鉴.     

钛合金铣削刀具后刀面磨损预测及应力分析

选择切削加工期间的力热耦合程度作为判断依据,把铣削磨损过程理解成以后刀面磨损带长度作为中间量、与时间呈现正反馈变化的趋势。研究结果表明：提高后刀面磨损带长度后,切削力持续上升,Fx切削力均值相对误差最大出现于磨损带长度78.2μm下,达到6.42%;Fy切削力相对误差在磨损带长119.2μm,达到最大为2.35%。以本文预测方法可以获得较高准确率并达到理想的稳定性。采用该方法进行建模时处理过程较简便,能够实现快速计算与高可靠度,能够对任意中间变量实时显示,从而准确预测铣削的刀具寿命。该研究可以拓展到其他的机加工领域,具有很好的推广价值。     

继电保护设备剩余寿命预测的智能算法研究

阐述了剩余寿命预测不仅可以提高电力系统继电保护设备检修效率,同时能够丰富国网电力设备的全生命周期管理.针对JC市供电公司的继电保护设备及其数据特征,根据属性相关的变量安装日期、损坏日期、当前日期和设计寿命,定义设计生命历程和实际生命历程.利用支持向量回归、回归树和随机森林三种方法对无监测设备的剩余寿命进行预测.案例分析表明随机森林的预测方法效果最佳.     

陶瓷刀具高速铣削镍基高温合金铣削力实验研究

针对高温合金材料GH3039的铣削加工性差的特点,设计了陶瓷刀具铣削加工单因素及正交实验,以研究背吃刀量、铣削速度、每齿进给量等铣削用量对高温合金数控铣削过程产生铣削力的影响。通过铣削实验分析,得到背吃刀量与铣削力的变化曲线;利用线性回归方法建立了铣削力经验公式,并通过极差分析得出最优铣削参数。该参数可以为高温合金材料GH3039加工过程中的背吃刀量的选择提供参考。     

基于PF-GPR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

针对锂离子电池退化过程中不可避免的容量再生现象建立了电池退化模型,提出了融合粒子滤波(PF)和高斯过程回归(GPR)的电池剩余使用寿命(RUL)预测算法。仿真实验结果表明,所提出的算法能够实现准确的锂离子电池RUL预测。     

高速铣削加工及应用

本文主要介绍高速铣削加工的优势,分析高速铣削加工的关键技术及在模具加工方面的应用。     

高速切削刀具磨损研究

随着科学技术的飞速发展,高速切削也得到了更为广泛的应用。本文首先介绍了高速切削刀具的磨损形态,然后阐述了陶瓷刀具、立方氮化硼刀具、金刚石刀具、金属陶瓷刀具和涂层刀具的磨损机理,最后探讨了高速切削加工铸铁、淬硬钢时的磨损寿命。     

基于粒子滤波的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池因其循环寿命产生的问题更加被重视。为了对锂离子电池的剩余循环使用寿命进行预测研究,采用了粒子滤波算法。首先对粒子滤波算法进行了概述。然后用它对电池的剩余使用寿命预测。简要描述了3组电池数据下的实验;并与扩展卡尔曼滤波进行了对比实验分析。实验结果表明了粒子滤波算法在3组数据下的绝对误差平均值近似4%,均方根误差平均值近似5%,扩展卡尔曼滤波的绝对误差平均值和均方根误差平均值分别近似6%和7%。说明了粒子滤波在锂离子电池剩余使用寿命预测中比扩展卡尔曼滤波精度更高。     

铣削高强度钛合金TC18的刀具磨损机理

采用无涂层和PVD涂层硬质合金可转位刀具对高强度钛合金TC18进行铣削加工,研究了钛合金TC18铣削加工过程中刀具的磨损形态和磨损机理.结果表明：在相同的加工条件下,采用PVD涂层硬质合金刀具加工TC18钛合金的寿命较长,前刀面主要磨损机理为黏结磨损和扩散磨损等,刀具失效形式为涂层剥落和随之而来的前刀面月牙洼磨损,后刀面除了黏结磨损和扩散磨损以外,还发生了磨粒磨损;无涂层硬质合金刀具的寿命较短,刀具的失效形式为崩刃.     

淬火钢的高速铣削试验和机理研究

高速铣削淬火钢可以显著的提高生产率及加工表面质量，并在一定程度上可以取代磨削加工。但是因为淬火钢特殊的切削性能使得高速铣削淬火钢时的切屑形态、切削力、切削温度以及刀具的寿命有很大的变化。阐述了高速铣削淬火钢的切削机理、刀具的选择，对高速铣削淬火钢的实际应用有一定的意义。     

基于PCA-NARX的锂离子电池剩余使用寿命预测

目前基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法不能较好地适应于同类型不同电池的RUL预测,且预测精度易受健康因子冗余或不足的影响.针对以上问题,提出一种结合主成分分析（PCA）特征融合与非线性自回归（NARX）神经网络的锂离子电池RUL间接预测框架.首先提取多个能反映电池性能退化的可测参数,并将PCA去除冗余后的结果作为预测健康因子;然后利用一组电池的全寿命数据构建基于NARX神经网络的健康因子和容量预测模型,对同类型不同电池预测时将该电池寿命前期健康因子作为输入,即可间接预测出其RUL.最后实验结果表明所提框架在同类型不同电池RUL的预测中精度较高且适应性较强.      

基于模糊支持向量机的刀具磨损检测

提出一种基于模糊支持向量机(FSVM)的切削过程中刀具磨损检测方法,对切削加工过程中的刀具磨损状态进行诊断与预测。提取切削加工过程中刀杆的振动信号和切削刀具的切削力信号,对其进行分帧处理,提取FFT特征量,对该特征向量进行模糊支持向量机的学习和训练。实验结果表明,该方法能够充分发挥模糊支持向量机的权系数作用,有效检测切削过程刀具的磨损程度,与同类识别方法的识别结果相比较,具有一定的优越性。     

基于迁移学习的轴承剩余使用寿命预测方法

针对目前大多数基于人工智能的轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法不能很好地预测不同工况下轴承剩余寿命的问题,提出了一种基于迁移学习的寿命预测方法,对不同工况下的轴承进行剩余寿命预测.对采集的轴承原始振动信号进行傅里叶变换得到频域信号,以卷积神经网络和长短时记忆网络作为特征提取器...     

基于模糊支持向量机的刀具磨损检测

提出一种基于模糊支持向量机(FSVM)的切削过程中刀具磨损检测方法,对切削加工过程中的刀具磨损状态进行诊断与预测。提取切削加工过程中刀杆的振动信号和切削刀具的切削力信号,对其进行分帧处理,提取FFT特征量,对该特征向量进行模糊支持向量机的学习和训练。实验结果表明,该方法能够充分发挥模糊支持向量机的权系数作用,有效检测切削过程刀具的磨损程度,与同类识别方法的识别结果相比较,具有一定的优越性。     

基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测

发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

高速切削GH4169刀具磨损研究

使用PCDTiAlN硬质合金涂层刀具高速干车镍基高温合金GH4169,测量切削力(Fc)、切削温度(θ)和表面粗糙度(Ra),采用CCD观测系统刀具的磨损形貌,对刀具的主要磨损机理进行分析.研究结果表明,使用涂层硬质合金刀具材料高速干车削GH4169时,Fc,θ,Ra随刀具的磨损而变化.高速切削刀具磨损形态区别于常规速度切削,前刀面的月牙洼磨损直接连接了切削刃;且沟槽磨损很明显.磨损机理为磨料磨损和粘结磨损,在高温状态下伴随有扩散磨损、氧化磨损.