滚抛磨块材质对SLM成型316L不锈钢表面滚磨光整效果影响的实验研究

为了深入研究不同材质滚抛磨块对选择性激光熔化(selective laser melting, SLM)成型316L不锈钢表面滚磨光整效果的影响,选用氧化铝、白陶瓷和棕刚玉3种滚抛磨块进行滚磨光整加工,研究不同材质滚抛磨块对SLM成型316L不锈钢在水平面和垂直面上的表面粗糙度、材料去除率、显微硬度及物相组成的影响。结果表明:棕刚玉磨块的加工效率最高,能显著降低水平面及垂直面的表面粗糙度,其中水平面的表面粗糙度下降率达到68.69%,垂直面的表面粗糙度下降率达到87.53%,并能提高材料去除率、增强显微硬度与残余压应力;相比之下,白陶瓷磨块在保持表面完整性的同时,可有效去除SLM成型缺陷,满足特殊表面需求;氧化铝磨块加工效果位于二者之间。

改进的模型预测控制在陶瓷基滚抛磨块烧结炉中的应用

为了优化烧结型滚抛磨块的制备,提升磨块的品质,在分析滚抛磨块烧结过程特点和非最小状态空间模型预测控制(NMSSMPC)在乙烯裂解炉的应用基础上,提出了基于卡尔曼滤波的非最小状态空间模型预测控制(KF-NMSSMPC)的方法,将其应用于滚磨烧结炉中。该控制算法通过在模型预测控制(MPC)中加入滤波器来消除烧结过程中的量测噪声和信道噪声带来的影响。KF-NMSSMPC能够有效地适应这样的工业条件,同时还能节能降耗。大量仿真实验结果表明,在模仿实际工业条件下,KF-NMSSMPC比NMSSMPC能有效抑制干扰,快速地跟踪烧结轨迹,降低误差,提高烧结控制过程精度,进而改善滚抛磨块烧结质量。

滚抛磨块参数对离心式滚磨光整加工过程中接触力的影响

为了揭示滚抛磨块参数对离心式滚磨光整加工的影响,采用Plackett-Burman试验方法,以滚抛磨块在加工过程中的平均接触力作为评价指标,分析滚抛磨块9项参数对离心式滚磨光整加工的影响,筛选出对滚抛磨块在加工过程中平均接触力影响显著的参数,并初步判断显著性参数对评价指标的影响情况。然后使用Box-Behnken试验法进一步研究显著性参数与平均接触力的关系,推导出显著性参数与平均接触力的方程,使用该方程可通过滚抛磨块参数预测计算离心式滚磨光整加工过程中滚磨磨块的平均接触力,进而选择合适的滚抛磨块。从滚抛磨块参数角度,为优化与完善离心式滚磨光整加工技术提供理论支撑。

基于JKR模型的湿式滚抛磨块离散元参数标定

目的确定湿式滚抛磨块在接触过程中各相关物理性能参数的取值。方法基于EDEM离散元仿真模拟,选取系统中"Hertz-Mindlin with JKR"接触模型,以休止角为评价指标,对湿式滚抛磨块离散元模拟的最优参数组合进行标定。首先运用Plackett-Burman试验选取对湿式滚抛磨块有显著影响的3个参数项(湿式滚抛磨块间的滚动摩擦系数、碰撞恢复系数和JKR表面能),然后用最陡爬坡试验确定出显著性参数的最优区间,最后通过响应曲面法(Box-Behnken)分别对休止角和相对误差与3个显著性参数的回归模型二次多项式进行方差分析,并寻找最优参数组合。结果得到了最优参数组合解:磨块间滚动摩擦系数为0.0597,碰撞恢复系数为0.7444,JKR表面能为0.1J/m2。运用最佳参数组合进行仿真分析,得到休止角的均值为27.17?,与实验的休止角相对误差为0.6%。结论使用该方法进行湿式滚抛磨块离散元物理性能参数的标定具有可行性,不仅可以为实现仿真模拟的参数确定提供依据,同时可为其他非规则形状散体的参数测定提供参考。

聚氨酯基材的滚抛磨块制备及滚磨工艺评价

以混炼型聚氨酯为基材、经偶联剂处理的棕刚玉微粉为磨料,通过加压模具硫化工艺制备出磨料含量不同的3种滚抛磨块。采用聚氨酯滚抛磨块对不同表面状况的硅铝合金样块进行离心式滚磨工艺实验,分析了不同棕刚玉用量制备的滚抛磨块的工艺性能参数变化规律。结果表明,棕刚玉含量越高(最高质量分数77.2%)的滚抛磨块对试件的磨削率越高,加工后的试件表面粗糙度值较低,表面质量较佳;同时滚抛磨块自身的磨耗率也相对较高。

主轴式滚磨光整加工中滚筒转速对滚抛磨块群上界面的影响

针对主轴式滚磨光整加工中高转速下滚抛磨块会甩出滚筒的问题,为确定滚筒在一定转速下的最大填料高度,利用离散元法模拟主轴式滚磨光整加工过程,采用拟合曲线表征滚抛磨块群上界面的几何形状,借助正交模拟试验分析几何形状的主要影响因素,通过单因素模拟试验探究滚筒转速的影响规律并进行实验验证。滚抛磨块群上界面为抛物面,滚筒转速、滚抛磨块形状对抛物面几何形状有决定性影响;当其他条件一定时,不同滚筒转速下的抛物面在填料高度处近似交于一圆,圆半径为滚筒半径的5/7,基于此推导出了一定转速下筒内最大填料高度计算公式。

滚抛磨块物理性能及其对7075铝合金滚磨光整加工的影响

目的探索不同材质滚抛磨块的物理性能,及其对7075铝合金滚磨光整加工效果的影响。方法相同条件下,使用不同材质滚抛磨块对7075铝合金试件进行滚磨光整加工实验和摩擦磨损实验,测试铝合金试件加工前后的粗糙度和材料去除量。采用扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS),表征加工前后试件表面和磨痕形貌及元素成分的变化。结果加工初始表面粗糙度Ra为1.200μm的铝合金试件,棕刚玉磨块的加工效率最高,加工极限Ra最低为0.262μm,对试件的材料去除量最大,呈递增趋势。白陶瓷磨块加工后,试件表面光亮度最好,氧化铝加工次之,棕刚玉加工最差。氧化铝磨块加工后,试件表面出现Fe元素堆积,棕刚玉磨块加工后,试件表面存在凹坑缺陷,凹坑内C、O元素质量分数分别达到了20.85%和41.86%。结论加工初始表面较粗糙的铝合金试件,白陶瓷磨块加工效率及加工极限适中,加工后,试件表面无缺陷,表面光亮度最好。颗粒强度较小的滚抛磨块自锐性较好,加工效率高,但其表面致密性较差,磨耗大,不仅使得磨块利用率低,并且更易与试件表面发生吸附和氧化作用,在试件表面形成杂质颗粒和金属氧化物,降低试件表面光亮度。

基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法

为检测烧结型球状滚抛磨块的圆度和黑心缺陷,提出基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法。首先利用单片机、步进电机、采样圆盘、数字显微镜和上位机搭建磨块图像采集系统,实现磨块图像的连续采集;后利用图像灰度化、阈值分割、形态学处理提取磨块区域和黑心缺陷区域;再计算磨块区域的圆度和黑心缺陷尺寸;最后通过磨块缺陷检测试验确定磨块缺陷的检测阈值。结果表明:该方法能够对烧结型球状磨块的圆度和黑心缺陷进行数字化检测,分析磨块制备过程中存在的问题,为磨块制备方法改进提供反馈依据。

基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型

目的实现滚磨光整加工工艺制定过程中滚抛磨块快速、准确地优选。方法在分析滚磨光整加工工艺特点的基础上,根据滚抛磨块优选的E-R图构建案例库,建立基于案例推理的滚抛磨块优选模型。针对不同案例特征属性的数据类型,选择合适的特征属性相似度计算方法;通过层次分析法确定案例特征属性的权重,采用加权最近邻居法计算案例间的综合相似度,并通过案例处理获得新问题的优选磨块。采用模糊C均值聚类算法对案例库中的冗余案例进行处理,实现案例库的动态优化。最后,采用实际的不同零件类型的不同数据进行仿真。结果大量仿真结果表明,采用模糊C均值聚类算法,处理案例库中的冗余案例,可以有效提高案例推理的检索效率和精度;针对实际的新问题,基于模型并通过案例检索、修正,可以从案例库中快速提取出新问题的相似案例,验证了模型的可行性和有效性,重要的是能够为新问题的磨块优选提供决策指导。结论基于模糊聚类的案例推理技术可以用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选。

基于改进D-S证据理论的滚抛磨块融合决策模型

目的为了能够有效利用滚磨光整加工数据库平台的案例知识和专家经验,提高新零件加工时滚抛磨块优选的准确率,解决不同优选方式优选结果的冲突问题。方法将案例推理、专家推理、迁移学习3种优选方式的滚抛磨块优选结果作为3种证据,根据3种优选方式计算的相似度结果构建滚抛磨块决策辨识框架,并采用合理的方法确定基本概率赋值。然后依据按冲突信息的比例分配基本概率赋值的方法对证据合成公式进行改进,避免传统的D-S证据理论在证据间高度冲突时出现融合结果有悖于实际情况的问题。接着采用改进的证据合成公式对3种证据进行融合决策。最后利用数据库平台中工厂加工实例数据进行仿真。结果基于数据库平台中已有的成功案例结果,通过仿真结果可以表明,该改进的融合决策模型可以解决不同优选方式优选结果之间的冲突问题,解决了原始合成公式的弊端问题,且融合决策结果较3种方法单独使用时具有更高的准确率,该融合决策模型的准确率达到88%。结论基于改进D-S证据理论的滚抛磨块融合决策模型,可以为滚磨光整加工时滚抛磨块的智能优选提供决策指导。

基于专家推理的滚抛磨块优选模型研究

滚抛磨块的优选是滚磨光整加工工艺方案制定的关键,针对目前滚抛磨块优选中存在的工作量较大、智能化程度较低等问题,提出基于专家推理的滚抛磨块优选模型。首先,根据实际加工的成功案例确定各特征值等级范围及隶属区间,并与滚抛磨块建立联系,利用产生式规则表示法建立区间值模糊规则;然后,通过层次分析法确定模糊规则中各特征属性的权重,并采用区间值模糊推理算法进行滚抛磨块优选推理机的设计;最后,进行了大量的实验仿真,并将推理结果与实际结果进行了比较。实验结果表明,该方法可用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选,为新工艺的加工方案制定提供决策指导,提高了生产效率。

基于迁移学习的滚抛磨块优选模型

在选择滚抛磨块时,针对案例推理技术在案例相似性较低情况下无法选定有效滚抛磨块的问题,提出基于迁移学习的滚抛磨块优选方法。通过缩小源案例和新问题的分布差异,将源案例的信息迁移到新问题的求解中,优选得到滚抛磨块。首先,通过分析大量实际加工工艺案例构建案例特征E-R图;然后,对不同类型的案例特征值进行归一化预处理,经过集成流形约束及条件分布适配缩小不同类型的零件案例分布差异,并通过特征变换矩阵将不同类型的零件案例集的特征信息投射到公共空间;最后,通过在公共空间内建立滚抛磨块优选模型,得到滚抛磨块参数值。通过大量仿真研究可知,对于相似性较低的案例,通过迁移学习方法可以得到比案例推理技术更准确的结果,验证了模型良好的泛化性和实用性。基于迁移学习的滚抛磨块优选模型可以弥补传统案例推理技术进行磨块选择时的不足,为滚抛磨块的选择提供决策指导。

基于AHP-PCA的滚抛磨块评价指标集构建

滚抛磨块是影响滚磨光整加工效果和加工效率的关键因素之一,科学的评价指标集是对其进行合理评价的重要前提。因此,提出基于层次分析法(AHP)与主成分分析法(PCA)构建滚抛磨块评价指标集。首先通过分析评价指标选取原则,结合滚磨光整加工实际案例与滚抛磨块制备工艺,得到初始的评价指标集;然后以实际加工经验和加工数据为基础,将层次分析法与主成分分析法相结合,对该集合中的评价指标进行筛选,构建最终的评价指标集;最后分别依据初始及最终的评价指标集对滚抛磨块进行评价,并对比评价结果。结果表明:评价指标筛选合理,可根据最终建立的评价指标集对滚抛磨块进行合理的评价,从而减少评价指标数据采集的工作量,提高滚抛磨块评价的效率。

碳化硅抛磨块黑心机理探讨

本文对碳化硅抛磨块黑心机理进行了初步的探讨。认为产生黑心原因的关键在于结合剂的性质。在现行的烧成制度下,结合剂的烧结温度越低,出现黑心的温度就越低。如果烧结温度范围的上限温度略高于烧成温度,就可避免产品的黑心。

抛光机6圆磨块粗抛抛光头的改进

笔者对6圆磨块粗抛抛光头进行了改进,选用了合理的自转速度,在不需降低功率的条件下,提高了易损轴承的承载能力,延长了每次维修后的正常使用时间、降低了维修费用、提高了生产效率。

主轴式滚磨光整加工中介质流场的数值模拟及作用机理分析

目的研究主轴式滚磨光整加工中介质流场的作用机理和工艺参数对加工能力的影响规律。方法基于多相流Mixture模型、标准k-ε湍流模型和压力速度耦合SIMPLEC算法,对主轴式滚磨光整加工中介质流场构成的固液两相湍流进行数值模拟。通过改变滚筒转速和工件轴心距筒壁距离等工艺参数,分析在不同参数下滚抛磨块的速度矢量和工件表面压力的分布规律,并通过测试实验验证模拟的有效性。结果 0?处静压值在32 MPa,为静压最大点;90?和270?处动压在35 MPa左右,为动压最大点。尾流区域总压力大幅削减为0°处的33%。工件表面的总压和滚筒转速成指数函数关系,且滚筒转速大于50r/min时,0?和270?处总压值达到32 MPa,并迅速增大。工件轴心和筒壁的距离为65 mm的区域,工件表面的总压均值最大为19 MPa,且距离为30 mm时,270?处滚抛磨块受筒壁影响,总压变为负值。数值模拟和实验结果的压力平均误差为5.25%。结论工件上正对滚抛磨块处为碰撞和挤压作用,两侧主要为滑擦作用。滚筒转速大于50 r/min且工件轴心和筒壁的距离为65 mm时,滚抛磨块对工件的加工能力较强。

基于改进PSO-BP的模糊PID烧结炉温度控制

采用改进粒子群算法整定优化PID参数,并在反馈回路中加入BP神经网络预测下一时刻温度,将超前温度信息作为改进粒子群算法适应度函数参数,提前调整PID控制器参数,从而给出超前的控制,以此来减弱烧结炉温度变化的滞后性。通过模糊推理在温度控制过程中在线调整PID控制器参数,加强温度控制的跟随性。试验结果表明,与传统PID控制模型相比,基于改进粒子群算法和BP神经网络的模糊PID参数模型的响应速度和稳态精度均得到有效提高,并且超调量更小。该方法适用于磨块烧结炉温度控制,有助于提高生产效率和磨块质量、增加经济效益。

基于主成分分析和变权相似性的粉体混合均匀性判断

为判断烧结型滚抛磨块制备过程中粉体原料的混合均匀性,提出基于多图像相似性的粉体混合均匀度检测方法。首先设计粉体采样装置在线采集粉体样本,并利用数字显微镜采集粉体样本图像。然后提取基于灰度直方图的图像灰度分布统计特征作为粉体图像特征参数,采用主成分分析法(PCA)对特征参数降维,并构建粉体图像特征矩阵。最后计算每组图像中各粉体图像与样本密度中心的变权重相似度,取其最小值作为该组图像的相似度,并设定合适阈值判断粉体是否混合均匀。试验结果表明:该方法可以较为准确地判断混合终点,并确定最佳混合时间,适用于磨块粉体原料混合均匀性的判断,从而提高生产效率和磨块质量,提高经济效益。

基于流形结构的多源自适应迁移学习算法及应用研究

迁移学习是将源域的知识迁移解决目标域问题的方法,能有效解决数据分布不一致的问题.针对多源域迁移时传统方法缺乏对多源域的可迁移性的合理分析和迁移效果的有效处理问题,提出一种基于流形结构的多源自适应迁移学习的方法,旨在提高单源域迁移效果的同时实现多源域的有效迁移.首先,对多源域进行可迁移性分析,选择可迁移的源域;然后,适配边缘分布和条件分布并引入均衡因子得到均衡分布适配,同时利用流形正则化约束数据结构,使单源域的信息使用最大化;最后,通过加权因子对不同源域分类器进行自适应加权,充分利用多源域的信息求解目标域问题.将该算法应用于滚磨光整加工中滚抛磨块的优选,通过建立滚抛磨块的相似度匹配方法,构建基于流形结构的多源自适应迁移学习的滚抛磨块优选模型.大量对比实验表明所提出方法表现更佳,准确率最高至73.44%,可以为滚磨光整中滚抛磨块的选择提供更有效的决策指导.