稀土超磁致伸缩换能器磁路设计与仿真

稀土超磁致换能器的主要作用是实现电—磁—机三种能量的转化,即交变电流作用下在线圈中激发磁场,使位于偏置磁场和线圈激发磁场中的稀土超磁致伸缩棒,在叠加磁场的激励下产生伸缩运动,输出机械力和位移,该过程中磁能起到了举足轻重的重要作用。基于稀土超磁致材料设计了一种可以应用于超声挤压强化加工领域的直动型双向输出换能器,并采用了有限元软件ANSYS对其进行了磁路的优化和仿真。结果表明:闭磁路系统辅以偏置磁场有利于稀土超磁致棒区域磁场强度的均匀分布,解决倍频现象,同时也得出了稀土超磁致换能器的最佳电流驱动密度,这对换能器的结构设计和磁路优化具有重要意义。

基于支持向量机的超声强化加工表面性能预测

在超声振动挤压强化加工中,利用支持向量机的回归原理研究了工艺参数与工件加工表面性能之间的非线性关系。在45号钢超声强化加工正交试验的基础上,选取主轴转速、工具头振幅以及挤压次数3个因素中的最优参数,根据等差原则,在进给速度和挤压力参数各取28组数据基础上,实验测得其表面粗糙度和硬度;将所得数据代入支持向量机模型,建立超声强化加工粗糙度和硬度曲线非线性特性模型和回归函数,并进行实验验证。结果表明:预测数据与原始数据基本吻合,证明此模型可以有效预测加工后零件的表面粗糙度和硬度。

基于MEA-BP神经网络的超声挤压加工表面粗糙度预测

为了有效预测超声挤压加工工件的表面粗糙度,建立以转速,进给速度,振幅,挤压力,挤压次数为输入参数,表面粗糙度为输出结果的预测模型。该模型利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化。为了验证该模型的有效性,对45号钢进行超声挤压加工后,使用BP神经网络进行预测,通过引入思维进化算法(MEA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,并对3种模型的预测精度进行对比分析。结果表明:在相同的实验条件下,MEA-BP模型的预测结果最精准,与BP神经网络相比,该模型精度高,运行速度快。

马钢张庄矿高压辊磨机装配工艺研究

针对马钢张庄矿高压辊磨机辊套疲劳断裂严重、对辊精度不能满足生产要求等问题,马钢重机公司根据张庄矿实际生产要求对对辊进行国产化,国产化内容包括辊轴、辊套等零部件的新制以及装配工艺攻关,通过技术研发同时结合实际生产经验,成功对高压辊磨机辊套与辊轴以及辊轴与轴承进行装配,完成了张庄矿高压辊磨机整对对辊的国产化,为该型设备后续生产及优化提供了理论和实践参考依据。