基于分形理论的磨削粗糙表面静摩擦系数模型

为更准确地计算磨削粗糙表面的静摩擦系数,本文综合考虑了微凸体相互作用和区域扩展系数的影响,基于分形几何理论和Hertz接触理论,并利用切向接触载荷的基本理论,推导了磨削粗糙表面的真实接触面积、法向总载荷和切向总载荷,建立磨削粗糙表面的静摩擦系数分形模型,通过数值仿真研究了不同法向总载荷、分形维数、高度尺度参数以及材料参数对粗糙表面静摩擦系数的影响规律。仿真结果表明,磨削粗糙表面的静摩擦系数随着法向总载荷的增加而增加,随着高度尺度参数或材料参数的增大而减小;静摩擦系数和分形维数存在非线性关系,当分形维数小于2.65时,静摩擦系数随着分形维数的增大而增大,当分形维数大于2.65时,静摩擦系数随分形维数的增大而减小。最后通过试验和现有模型验证了本文模型的有效性。

球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测研究

针对磨削表面粗糙度声发射预测精度和可靠性较低的问题,对球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测进行了研究。在球墨铸铁QT7002平面磨削表面粗糙度声发射预测实验200组数据的基础上,提取了包含磨削声发射信号经验模态分解4个本征模函数的相关系数,和磨削声发射信号波形幅值、均方根值、方差、峰值频率、频谱峰值、功率谱峰值、峭度、偏度、AE信息熵等13个磨削声发射信号特征参数;建立了遗传优化的支持向量回归机GA-SVR和粒子群优化的支持向量回归机PSO-SVR这2个预测模型;在这200组磨削表面粗糙度声发射实验数据中,把随机提取的13个声发射信号特征参数输入到这2个预测模型中,进行了反复训练和预测,以提高其可靠性。研究结果表明:GA-SVR和PSO-SVR的磨削表面粗糙度声发射预测精度较高;这为磨削声发射在线智能监测汽车发动机球墨铸铁QT7002曲轴磨削表面粗糙度打下了基础。

基于色彩均匀敏感度的磨削表面粗糙度测量

对于纹理较弱、粗糙度较低的磨削加工表面,采用传统的粗糙度测量方法存在提取表面纹理特征困难,且测量精度受表面纹理方向的影响,对此提出了一种对纹理方向不敏感的彩色光测量方法。首先,基于Beckmann-Spizzichino光反射模型,分析了粗糙面的光反射机理;然后,将磨削加工表面作为反射面,提出了一种基于彩色光反射图像的磨削表面粗糙度测量方案,并搭建了测量平台;最后,结合磨削表面存在的纹理方向特性,设计了一种色彩均匀敏感度测量指标Cu sd,建立了与磨削表面粗糙度的强相关性,实现了对磨削表面的粗糙度测量。实验结果表明:指标Cu sd性能明显优于其他对比指标;与粗糙度的相关性达到0.978,具有较强的正相关性,且该指标对纹理方向不敏感;对粗糙度Ra范围在0.017~0.646μm的磨削表面,指标Cu sd预测均方差为0.00084,平均测量误差为0.02μm,可满足磨削表面测量要求。

人工神经网络及其在机械加工中的应用实例

介绍了人工神经网络知识及其在磨削表面粗糙度研究中的应用和建模过程。试验表明神经网络能自适应各种加工条件,具有较高的柔性和智能,能更准确地反映加工因素之间的变化关系,并可推广到其他领域中处理模糊的、非线性的问题。

AE法测CBN砂轮磨钝过程

CBN砂轮是一种新型超硬磨料砂轮,用于磨削高硬度黑色金属效果极佳.由于砂轮成本较高,因而研究砂轮的磨钝过程很有必要.本文介绍了利用声发射法监测CBN砂轮磨削冷硬铸铁时磨钝过程的特点.

意大利库菲(CUOGHI)七轴数控工具磨床的设计新理念

轴对称整体刀具工作部分的磨制(生产)一般可分为两个阶段：沟槽磨削和切削刃的磨削,在这两个阶段的加工过程中,其金属材料的去除量、磨削精度以及磨削表面粗糙度、生产节律都存在着明显的差异。因而在制造工艺上将以上加工过程分开是很自然的。

汉峰科技 致力成为锻造行业的切削自动化专家

锻造一般是需要后续加工的,因为锻造的精度不是很高,尤其是自由锻,多是用工装来辅助成形的。而机加工可以做到极高的精度和极小的表面粗糙度,比如:高精车加工精度能达到IT7~IT5,镜面磨削表面粗糙度可做到0.01μm以下。江苏汉峰数控科技有限公司(以下简称“汉峰科技”)在数控车床、CNC加工中心领域享有盛名,尤其是在锻造行业,客户遍布国内各地。