端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度R_(sm)和支承长度率R_(mr(c))的预测结果与实验值吻合。结论考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。

外圆磨削非线性动力学模型与实验验证

磨削颤振是磨削过程中砂轮与工件之间产生的强烈振动,它的存在降低了被加工工件的表面质量,加速了砂轮磨损,因此研究磨削系统的稳定性是解决颤振现象发生的关键。首先依据外圆磨削动力学宏观结构建立非线性动力学微观模型,并推导出非线性动力学方程,利用Faddeev算法,对非线性动力学方程进行线性化处理计算出系统特征值,并进行稳定性预测,得出影响磨削稳定性的因素;然后以进给速度和砂轮长度为例使用Matlab绘制出各因素不同取值时的稳定区域图,并研究各参数在状态变化转折点所对应的时域响应图和特征值位置图,发现进给速度从10 mm/min提高到12 mm/min时磨削过程从不稳定转变为稳定状态,砂轮长度从12 mm增大到14 mm时磨削过程从稳定转变为不稳定状态;对稳定图、时域响应图和特征值位置图三者进行对比,发现得到的结论一致,证明模型的正确性。

基于PMAC的六自由度机器人开放式控制系统开发

以IPC+PMAC作为CINCINNATI工业机器人的控制器,设计了一种基于PMAC的开放式机器人控制系统。系统采用双微机分级控制方式和模块化结构软件设计,上级IPC负责路径规划,下级PMAC则实现对各个关节的位置伺服控制和多个关节的协调控制。实践证明这种机器人控制系统运行平稳,具有良好的开放性和扩展性。

纳米生物润滑剂微量润滑磨削性能研究进展

微量润滑是针对浇注式和干磨削技术缺陷的理想替代方案,为了满足高温高压边界条件下磨削区抗磨减摩与强化换热需求,进行了纳米生物润滑剂作为微量润滑的雾化介质探索性研究。然而,由于纳米生物润滑剂的理化特性与磨削性能之间映射关系尚不清晰,纳米生物润滑剂作为冷却润滑介质在磨削中的应用仍然面临着严峻的挑战。为解决上述需求,本文基于摩擦学、传热学和工件表面完整性对纳米生物润滑剂的磨削性能进行综合性评估。首先,从基液和纳米添加相的角度阐述了纳米生物润滑剂的理化特性。其次,结合纳米生物润滑剂独特的成膜和传热能力,分析了纳米生物润滑剂优异的磨削性能。结果表明,纳米生物润滑剂优异的传热和极压成膜性能显著改善了磨削区的极端摩擦条件,相比于传统微量润滑,表面粗糙度值(Ra)可降低约10%~22.4%。进一步地,阐明了多场赋能调控策略下,磨削区纳米生物润滑剂浸润与热传递增效机制。最后,针对纳米生物润滑剂的工程和科学瓶颈提出了展望,为纳米生物润滑剂的工业应用和科学研究提供理论指导和技术支持。