叶片抛磨表面粗糙度优化预测模型及实验研究

抛磨作为提高叶片表面质量的最后一道工序,能够显著提高叶片表面完整性,表面粗糙度是衡量叶片抛磨后表面完整性最重要的技术指标。采用六自由度机器人+百叶轮弹性磨具对叶片进行抛磨加工,首先采用单因素实验法分析了影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数,接着采用正交试验得出了叶片抛磨加工的优化工艺参数区间,最后采用非线性回归模型对表面粗糙度进行了预测。实验验证结果表明,影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数依次为百叶轮目数、接触压缩量、抛磨循环次数和机器人进给速度,采用川崎RS20N机器人抛磨某型号精铸汽轮机叶片,优选区间为百叶轮目数(200~600)#之间,接触压缩量为(0.2~1.2)mm,抛磨循环次数为(2~4)次,进给速度为(0.1~0.4)mm/s,在优选工艺区间进行加工,表面粗糙度均低于0.4μm,预测模型和实际抛磨结果误差率低于10%,表明该预测模型能够为实现叶片抛磨工艺参数在线控制和调整提供理论依据。

新形势下企业经济管理的创新策略研究

管理作为一种优化和整合资源的重要方式,被视为是社会生产力的表现形式之一。本文从新形势下企业经济管理创新的重要性入手,深入分析了当前企业经济管理中存在的四个主要方面的问题。针对所述问题,文章探讨了企业经济管理创新的四点策略:一是创新企业经济管理理念,二是完善企业经济管理制度,三是建设企业经济管理队伍,四是加强内部控制和监督。

百叶轮抛磨叶片粗糙度预测建模与实验研究

为提高叶片表面粗糙度,预先设置合理的工艺参数,本文采用机器人夹持叶片、百叶轮作为抛磨工具的加工方式,对百叶轮抛磨叶片进行正交实验分析,结合多因素线性回归分析方法研究了叶片表面粗糙度与抛磨力、百叶轮目数、叶片进给速度、百叶轮线速度4个工艺参数之间的关系,建立了叶片表面粗糙度预测模型;采用极差分析和方差分析研究了各工艺参数对叶片表面粗糙度的影响,得到较优工艺参数组合,最后对粗糙度预测模型的精度进行了实验验证。分析结果表明:影响叶片表面粗糙度工艺参数的先后顺序为:抛磨力>叶片进给速度>百叶轮线速度>百叶轮目数;在叶片表面粗糙度要求为Ra≤0.4μm的条件下,抛磨加工参数的最优水平组合为:百叶轮目数(320#),叶片进给速度(1.5mm/s),百叶轮线速度(12.147m/s),抛磨力(10N),最终叶片表面粗糙度在(0.2~0.3)范围内,符合加工要求。