切削加工中刀具月牙洼磨损的图像识别和检测算法

通过对硬质合金刀具前刀面月牙洼磨损图像特征的分析，设计了识别和检测磨损的算法，并开发了相关软件。经过实例检验，根据二维特征检测刀具磨损的最大误差在74％之内，可满足一般工程要求。本方法具有自动化程度高、判决速度快等优点，并对刀具磨损三维形态的识别和检测提供了一定的基础。     

FMS中刀具寿命可靠性及刀具磨损在线监视的研究

在全自动化生产系统中(如 FMS,CIMS),要求系统具有高度的可靠性,因而对刀具磨损的工况监视,就成为重要问题之一。本文从柔性制造系统的要求出发,阐明了刀具寿命可靠性和刀具磨损在线损监视的必要性,介绍了有关刀具磨损在线辨识的理论与方法,实验证明所提出的刀具磨损状态辨识的方法是适用的。     

硬质合金刀具变速切削磨损累积规律

通过理论分析和试验研究,探讨硬质合金刀具在变速切削条件下磨损累积的规律.研究表明:由于硬质合金刀具在不同的切削速度条件下具有不同的磨损机理,变速切削条件下刀具磨损具有后效作用,因此,在变速切削条件下刀具磨损平均速率加快.文中建立了刀具磨损累积规律的半经验数学模型。     

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。     

天然单晶金刚石刀具的磨损

对金刚石刀具的磨损和晶向选择问题进行了试验观察和理论分析。结果表明：金刚石石刀具的磨损形态主要有前刀面月牙注磨损、后刀面边界沟槽磨损、刀刃附近的光滑磨损带及刀刃处的微小劈裂磨损。     

刀具磨损的在线监测

在自动化加工中,为了保证加工系统工作的可靠性和产品质量,必须实现刀具磨损的在线监测。本文综述了现有的监测刀具磨损的方法,并对利用切削力、噪声发射、振动和电机功率的变化信号监测刀具磨损的方法作了较详细的介绍。     

陶瓷刀具切削淬硬钢的刀具磨损研究

研究氧化铝陶瓷刀具切削淬硬GCr15轴承钢切削过程中的刀具磨损形态、耐磨性能,刀具磨损过程中刃型变化规律及其对切削机理的影响,提出陶瓷刀具“自励”的观点,讨论刀具磨损与破损的关系和陶瓷刀具耐用度标准。     

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。     

刀具磨损的人工神经网络估计

难以对刀具磨损进行较准确的监测与界定是目前国内外自动化加工中一个急待解决的课题。本文利用优化理论对ＢＰ网络的缺陷进行了分析，提出动态步长法等优化方法，并结合选择了对刀具状态较敏感而对加工条件变化稳定性的相对切削力比值作为特征量，将其方向用于刀具磨损量的估计，实验证明，采用的方法是正确的、有效的、可行的，可以广泛应用于工程技术领域。     

刀具磨损及抗磨方法的研究

根据金属切削过程的微观变形特点,分析了切削刀具的磨损形式和磨损机理,并结合国内外切削刀具的研究成果,运用现代磨损理论,进一步探讨了金属切削刀具的抗磨方法和抗磨机理。     

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.     

基于模糊神经网络的刀具磨损识别

为了实现刀具磨损状态的自动识别，采用机床功率法进行了刀具自然磨损和不同切削参数（切削速度、进给量和切削深度）对功率信号影响的实验。在此基础上，建立了功率信号的时序AR模型。在提取作为刀具磨损特征量的AR模型参数时，考虑了切削用量对模型参数的影响，提出了特征量选取的准则，使所提取的特征量更加实用化，通过具体自学习和良好函数逼近能力的神经网络获得了特征量对刀具状态的隶属函数，并利用模糊神经网Fuzzy ART实现了刀具磨损状态的自动识别，识别正确率为95%，说明所提出的方法是有效可行的。     

从摩擦学金属切削刀具磨损

本文应用摩擦学原理分析刀具磨损的特点、形式、原因和规律,并提出改善刀具磨损的途径。     

刀具磨损检测的图像处理技术研究

针对传统刀具磨损检测的缺点,本文结合图像处理的方法设计了检测刀具磨损的方案。本文通过对硬质合金刀具后刀面磨损图像特征的分析,研究和设计了一套检测磨损的算法,并开发了相关检测软件,相比刀具磨损状态检测的其它方法,本方法具有简单快捷、无接触、无磨损,判断精度高等优点。     

不同材料刀具的寿命对比试验

按照ＩＳＯ３６８５－１９７７（Ｅ）对几种新型刀具材料进行了寿命对比试验，分析和探讨了刀具的磨损机理，并用回归分析方法得出了不同材料刀具的寿命方程。计算了刀具在不同切削速度下的寿命。     

刀具磨损监测的神经网络实践

监测刀具磨损是自动化加工的一个很重要的研究课题，人工神经网络的出现，为刀具磨损的在线监测开创了广阔的前景，但在应用时出现了易被忽略的问题，例如常用的ＢＰ网络存在着收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷。该文利用优化理论对ＢＰ网络缺陷进行分析，提出相应的改进措施，即神经网络分解算法，并用于刀具磨损量的估计，实验证明采用的方法是正确的。     

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.     

刀具磨损监测的双向切削力相干函数法

目前,刀具磨损的实时监测已成为自动化加工中急待解决的最重要问题之一。本文就此提出一种新的实时监测方法——双向切削力相干函数法。该法在可靠性、灵敏性及抗切削条件干扰等方面均比以往提出的切削力方法有较大的进步。文中对该法有效性的理论基础进行了讨论,并给出了实验论证结果。     

振动自感知刀具磨损无线监测

Zigbee无线技术监测切削刀具磨损的振动传感器系统,存在通信距离近、组网复杂等问题,故提出一种基于WiFi无线传感器网络采集振动信号的刀具磨损状态监测方法。首先,组建以ESP8266 WiFi开发板为核心、高精度振动传感器ADXL345为敏感元件的无线采集振动信号网络;然后,根据刀具整体形状,将振动传感器粘贴在刀具表面,并使用自感知刀具进行45钢棒料外圆切削实验无线采集振动信号,同时在相同的切削条件下采集振动信号与有线方式进行对比,验证该装置可行性;最后,将时域信号中部分统计量作为特征向量导入至支持向量机回归模型中进行训练,并获得刀具磨损预测模型。实验结果表明,自感知刀具无线采集信号的相对误差在3.61%以内,具有较好的可行性;支持向量机回归刀具磨损预测模型的分辨准确率达到94.38%,证明所设计的无线系统可以准确地监测刀具磨损。     

浅论切削加工刀具的磨损原因及减少磨损的措施

刀具磨损直接影响加工效率，工件质量和成本。刀具的磨损是不可避免的，但是我们可以采取一定的措施使刀具的磨损减少。本文就造成这几种磨损的原因及减少磨损的措施进行了一些探讨。