机床动态切削力测定试验与时间序列模型预测

为获取动态切削力,在数控机床ETC1625P上对12Cr18Ni9回转件进行外圆切削试验.利用信号实时采集系统获取刀具在切削平面内两个正交方向运动的位置信息,同时将KISTLER传感器安装在机床刀头上,测得加工过程中三个切削方向的实时切削力.试验数据表明切削力在进给方向随位移而波动性变化.为研究切削力与切削参数之间的复杂非线性关系,通过时间序列分析建模,实现对动态切削力的预测.对切削力误差进行分析,得到的预测精度符合要求.     

切削过程的自适应模糊控制

针对恒力切削过程自适应控制,设计了包括切削过程的闭环控制系统.对于具有高度非线性、随机干扰严重的复杂动态过程,采用在线调整参数的自适应模糊控制器,并应用虚拟加工过程建立模型和预报切削力.通过对切削力的检测获取切削过程的特征信息,用切削力比确定进给速度调整率,以切削力偏差和偏差变化率作为评价指标,实现恒力切削过程的自适应控制.仿真和切削试验表明,系统具有良好的切削力控制精度和稳定性,在提高金属切除率时有效地降低了刀具破损的发生.     

基于S试件的加工中心电主轴载荷谱编制

开展以载荷谱为指导的电主轴模拟加载试验是检验主轴可靠性的一种重要途径。该文提出一种基于切削力系数辨识及切削仿真的加工中心电主轴载荷谱编制的方法。基于切削力模型,开展切削力系数辨识实验,然后将辨识得到的切削力系数代入到切削力模型用于切削力计算,并通过对比实验检验切削模型的准确性;在AdvantEdge FEM软件的PM 3D(production module 3D)模块中开展基于S试件的切削仿真,获取切削参数的时间历程;结合切削力模型与切削S试件的切削参数,仿真获取较准确的动态切削力,并用雨流计数法进行循环计数;根据计数结果对备选概率分布模型进行参数拟合,通过拟合图形与KS(Kolmogorov-Smirnov)检验值的分析比较,筛选出的最优模型即为基于概率分布模型的载荷谱。基于该载荷谱,在一台电主轴可靠性试验台上进行了加载试验来验证载荷谱对加载试验的指导作用。结果表明:基于仿真的动态切削力与实验值基本一致,可用于载荷谱编制;该载荷谱可以指导加载试验。该方法为主轴可靠性试验奠定了坚实基础。     

切削速度对硬态切削过程的影响分析

硬态切削具有良好的加工柔性、经济性和环保性,在对工件性能起关键作用的精加工中,已成为磨削加工的有力挑战者.通过对硬态切削过程中的切屑形态、切削力和切削温度的试验研究,得到了切削速度对上述各量的影响规律.结果表明,切削速度对切削温度和切削力的影响存在一个临界值,当工件硬度超过HRC50时,切削温度和切削力的变化规律与普通切削大不相同.     

三坐标动态切削力系数的研究

本文采用随机激振技术和离散权函数系列的辨识方法,着重研究了三坐标重叠切削条件下动态切削力系数的建模辨识和切削速度V、进给量S、切削深度h三参数对动态切削力系数的影响.     

圆锥齿切削破岩的切削力估算

通过分析现有切削破岩峰值切削力计算公式和实验数据,进一步明确了切削力与岩石性质及切削厚度之间的关系,得到形式简单、适用性广、误差低的切削力估算公式.分析多组独立的、分别改变切削厚度和岩样进行实验得到的实验结果,并结合现有切削力计算理论拟合实验数据.结果发现:峰值切削力与切削厚度的幂次方成正比,幂指数在1.1~1.5,切削力与岩石的单轴抗压强度的关系最为密切.将研究得到的关系转化为数学计算公式,并通过实验对其进行验证,结果证实它比现有的计算公式精度更高,与实验值更吻合.     

自激振动时切削力与切削深度及切削面积的相关分析

本文利用动态数据系统（ＤＤＳ）法对动态切削过程的多重再生效应作了较深入 介绍，进而对切削力与切削深度、切削力与切削面积之间的互相关性进行定量与定 性分析，在此基础上探讨了动态切削刚度的基本概念并给出了切削刚度新的定义。     

确定三维切削动态切削力系数的新方法

建立了三维切削的三维动力学模型，通过对切削过程的动态分析，给出了一种确定动态切削力系数的稳态切削参数解析新方法．该法适合于一般切削加工系统与条件，具有通用性，可以获得较完整的数据．比较现有的其他方法，表明二维切削的动态切削力系数是本方法所确定的三维切削的动态切削力系数的特例．最后给出正交切削和三维切削2个实例，并与前人的研究成果相比较，结果证明了该法的正确性．     

钛合金加工切削力试验研究

为了探索难加工材料钛合金的切削规律,采用均匀设计方法设计了试验参数,在12℃常温干式切削和-50℃低温冷风降温切削条件下,对切削力进行试验研究。将常用的指数形式切削力经验公式进行线性化处理,并对试验数据进行多元线性回归分析,在此基础上建立了适用于钛合金的切削力的指数形式经验公式,方差分析结果,线性关系高度显著。对比分析了钛合金常温干式切削和低温冷风降温切削的主切削力,发现钛合金低温冷风降温切削相对于常温干式切削,主切削力虽然较大,但变化范围较小,有利于提高工艺系统的稳定性,适宜精密加工;提出钛合金低温冷风降温精密切削加工,为了减小主切削力,获得理想的精度、表面质量和切削效率,可选用较高的切削速度,较大背吃刀量和较小的进给量。     

虚拟仪器在动态切削力测量上的应用

本文研究虚拟仪器技术引入动态切削测量的过程,从而反映切削力信号与刀县状态及各种切削参数之间的关系.     

异形长轴工件系统的有限元模态分析

本文用有限元方法对曲轴工件系统进行了模态分析,求出了前六阶模态参数.并结合激振实验和切削实验揭示了生产实际中加工曲轴时端面跳动量超差的原因,还说明当进给量较大时异形长轴工件系统是整个加工系统中的最薄弱环节.     

纵轴式掘进机截割系统模态仿真及试验研究

为了研究纵轴式掘进机截割系统动态响应特性,基于Pro/E和ADAMS联合建立了截割系统振动分析动力学模型,并通过施加简谐激励对截割系统进行受迫振动特性分析,得到3处响应敏感的共振频率;采用锤击法对掘进机截割系统施加激振力,进行试验模态研究,选取复模态单自由度拟合法进行数据拟合,得到截割系统在竖直方向上的前5阶试验模态参数。研究结果表明：第1阶、第2阶试验模态固有频率分别与20 Hz、120 Hz仿真共振频率相近,第3阶、第4阶和第5阶试验模态固有频率则没有相近的仿真共振频率与其对应,这说明采用简谐激励进行振动仿真并不能完全激励出截割系统的共振响应频率,而采用试验模态分析法,在验证仿真分析结果的同时,还可获得更为完整的截割系统模态参数。     

小型圆盘锯机锯切声功率的计算分析

以小型圆盘锯机为研究对象,通过对锯切过程中主要声源及受力有确了主要锯切噪声是由锯齿高频脉冲激励引起锯片和工件的局部高频脉冲振动所产生的。并用大型有限元结构分析软件ＡＮＳＹＳ计算得到了单元速度值,根据结构振动声辐射理论,对圆盘锯机的锯切噪 进行了定量计算分析。理论计算值与实测结果的比较表明,所建立的圆务锯机锯切噪声分析及计算理论是正确的。     

多频声与窄带白噪声感知分辨的研究

本文选取3、5、7、9、11、13、15、17、19、21等10个临界带的频率范围,针对5、10、20、30、50、100个频率成分等6种频率组合的多频声信号,进行了同一临界带的多频声和窄带白噪声的听觉感知分辨的研究。结果表明,随着频率成分个数的增加,多频声与窄带白噪声越来越难于区分。而当频率成分个数确定时,高频段临界带的多频声与窄带白噪声更难于区分。上述结果在某种程度上反映了人耳的频率分辨能力,即人耳的频率分辨率与临界带有关,临界带序号越大,频率分辨率越差,多频声就越接近窄带白噪声。对第9临界带,频率分辨率约为4Hz。     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印.仿真实验结果表明本文所提出的水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用.     

切割片减振降噪的优化设计

为了研究切割片在工作过程中的振动及噪声问题,基于有限元方法,借助于 ANSYS APDL有限元软件建立了切割片有限元模型;采用反转法施加载荷,简化模型及分析过程,在振动特性分析中,得出调整切割片结构参数可以降低切割片振动幅度的结论;基于振动能量与速度的平方关系,以测试点的速度平方和为目标函数,设计了优化程序对切割片模型进行调整优化,获得了一组最优调整数据,为实际生产提供了参考依据。     

基于短时FFT方法提取螺旋桨转速的研究

用短时傅立叶分析的方法研究了辐射噪声在高频时频变化的周期性，估计了目标的螺旋桨转速。实验共分析了241个噪声样本，结果表明：大多数辐射噪声样本在高频段原时频变化均有周期性，且分析高频段时能量变化的周期性是在低信噪比条件下估计螺旋桨转速的有效手段。     

精梳机齿轮箱体结构动力学建模与优化

针对新型精梳机进行整机振动和噪声的测试与分析,确定了精梳机的齿轮箱为整机的主要振动和噪声源.为此,建立了精梳机齿轮箱结构的动力学模型,通过动态仿真对比分析,发现主要振动和噪声是由于齿轮箱体结构构成不合理,导致在箱体在动机构的动力作用下激发出较大的振动和共振噪音.由此对齿轮箱结构进行参数动态灵敏度分析,以箱体前4阶固有频率的加权和作为评价各参数对频率影响的标准,对齿轮箱体结构进行了以第1阶频率提升最大化为目标的优化设计,根据优化建立了新的齿轮箱体结构,新结构在同样工况下具有更好的抗振和低噪声辐射性能.     

关于最小二乘复指数法的频域——时域模态参数识别技术

本文提出了一种识别模态参数的频一时域方法。用适当的谱窗去截取全景频谱,得到仅含一个或少许几个模态的频响函数,并作IFFT,即将所截取的频响函数转换成自由振动响应,然后利用LSCE法识别相应的模态参数.重复上述过程,那么所有包含在测量的频响函数中的模态参数就可以识别出。实验结果表明,文中所提出的方法与原来的LSCE法相比,具有许多明显的优点。它能容易地识别出小能量模态并节省大量的计算时间,而且从LSCE法计算的结果中很容易区别出噪声模态。     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.