基于机器学习的刀具磨损状态智能预测方法研究

以刀具为研究载体,运用人工智能和智能优化等先进技术,成功实现了刀具磨损状态的智能预测。研究重点在于建立有效的刀具磨损状态预测方法,全面解析刀具磨损机理、形式及磨钝标准等关键信息。同时,构建了自采刀具磨损状态监测平台,以便收集并处理相关数据。在数据处理过程中,采用小波滤噪和EMD-Shannon能量熵进行特征筛选,构建出特征空间数据集,为后续构建预测模型提供坚实的数据基础。结合支持向量机分类算法和智能优化算法,构建出刀具磨损状态的智能预测框架。此框架不仅提高了预测精度,也为维护人员提供了强有力的工具,利于更好地进行刀具磨损状态的预测和维护工作。为增强实际应用价值,将所取得的成果整合至基于MATLAB GUI的刀具磨损状态智能监测原型系统,以图形界面方式呈现预测结果,使用户直观地了解和掌握刀具的磨损状态。结果表明,该方法具有高精度,刀具磨损状态的识别精度可达84%,为相关领域提供了可靠的技术支持。

某型导弹液压舵机卡滞故障分析及处理

针对某型导弹液压舵机卡滞故障进行了分析,确定了过滤器滤网堵塞为重要因素,同时设计了流阻测试台对过滤器进行测试,对同类液压舵机卡滞故障具有一定的参考意义。

飞刀铣削中高速气浮电主轴转子动态特性研究

在实际的加工过程之中,加工表面的质量会由于转子振动而降低。多种作用力可导致转子振动,这些作用力包括不平衡磁拉力、加工过程中产生的切削力以及由于质量的不平衡分布导致的离心力。为深入分析这一问题,开展了气体静压轴承电主轴高速飞刀铣削过程中的转子动态特性研究。考虑上述作用力建立了一个五自由度的转子动力学铣削模型,并给出了不平衡磁拉力的计算公式;轴承的平移刚度、平移阻尼、角刚度和角阻尼的计算公式采用线性摄动法推导得出。转子动力学方程采用牛顿-欧拉方程推导得出,并利用特征方程、系统初始条件、阻抗法、状态空间模型等条件进行求解。对转子在空切削、不连续切削下的动态特性进行了数值仿真。研究发现,空切削时,转子形心的运动轨迹随运动状态变化,平稳状态时,在径向方向呈现为规则的圆形;切削过程中,主轴转子的振动特性受到转子质量偏心引起的离心力和周期性的切削力的共同影响。