盲孔深度的精确测量方法研究

当盲孔深度允差在微米量级,且其深度是相对某基准面而言时,这种深度测量一直是当前精密测量中的一个难点。根据被测对象的实际安装工况,设计出一种非接触式的多传感器组合测量法。组合测量克服了单一传感器数据的片面性和不确定性,利用多传感器对环境敏感所产生漂移的同向性抑制了单一传感器数据的漂移,提高了测量的稳定性,克服了单一传感器无法进行形位误差测量的缺陷。实验证明了该方法的可行性,测量精度优于2μm。

超高压射孔枪不同盲孔深度下抗外压性能分析

在对超高压射孔枪耐压性能的研究中,现有文献大多以理想射孔枪模型为基础,未考虑射孔枪外径椭圆度和壁厚不均度等几何缺陷的影响。为此,建立了不同盲孔深度下超高压射孔枪的理想几何模型和含几何缺陷的模型,采用有限元分析法对其外压挤毁过程及挤毁压力进行了模拟分析,并通过射孔枪外压挤毁实物试验对模拟结果进行了验证。研究结果表明:随着盲孔深度的增加,射孔枪抗外压挤毁模拟值与试验结果的变化趋势总体相同,均同步降低;另外,存在几何缺陷的射孔枪,当外径椭圆度和壁厚不均度变化均较大时,挤毁位置位于外径椭圆度变化最大的截面附近,即外径椭圆度是挤毁发生的主因;当外径椭圆度较小且变化相对稳定时,挤毁发生在壁厚不均度最大的截面附近。综合对比模拟与试验结果,得出盲孔深度一定时,引入外径椭圆度和壁厚不均度两大几何缺陷的模拟分析方法能够更有效地分析预测射孔枪外压挤毁压力及挤毁位置。研究结果可为射孔完井作业提供理论指导。

镍基高温合金大深径比盲孔电火花加工工艺探讨

针对航空航天发动机关键零件——镍基高温合金盘轴类零件的大深径比盲孔进行了电火花加工工艺技术研究。通过低刚性深盲孔零件结构特点分析,设计专用导向套、带冲液可调电极夹具等,以满足深径比>45、孔径φ≤5mm的深盲孔加工要求;通过优化工艺流程,合理确定粗、中、精加工工艺方法和余量,得到可实用化的加工速度;通过系统工艺试验,确定影响镍基高温合金加工特性的电火花工艺参数,得到快速、稳定、可靠加工的有关参数与条件。结果表明:电火花加工工艺方法是解决镍基高温合金盘轴类零件大深径比盲孔加工的有效方法,所加工零件满足了图纸要求。

等深盲孔对射孔枪耐压及穿深性能的影响分析

高压射孔枪大多通过加大壁厚来提高耐压值,但同时又增加了射孔弹穿透枪管的能量损失。鉴于此,提出了等深盲孔这一新概念。利用ANSYS建立了一系列不等深盲孔和等深盲孔射孔枪的有限元模型,对比分析不等深盲孔和等深盲孔对射孔枪耐压性能的影响,结果表明等深盲孔射孔枪的耐压性能优于不等深盲孔射孔枪,平均提高9.3%,其中盲孔深度3.5 mm的SQ89×8.8 mm射孔枪和盲孔深度4.0 mm的SQ89×10 mm射孔枪采用等深盲孔结构后耐压性能分别提高了18.68%和16.65%。利用True Grid建立了射孔弹侵彻不等深盲孔和等深盲孔的有限元模型,通过仿真发现,等深盲孔比不等深盲孔更能减少射流能量损失,提高射孔器穿深。研究结果为高抗压深穿透射孔器的研制提供了新的思路。

基于支持向量机的电火花加工TC4的盲孔深度预测模型

在使用电火花加工技术对难加工金属进行加工时,因为加工过程的复杂性,单纯通过电火花加工实验方法研究各种放电参数及非电参数对盲孔深度的影响不但耗费大量时间,而且实验成本较高。因此文章提出了基于支持向量机在电火花加工工程中盲孔深度的预测模型。以电火花加工TC4为例,设计正交实验。实验结果表明,支持向量机模型可以精确的反映加工参数与实验结果的非线性关系,具有较准确的预测精度。

基于响应面的电火花加工盲孔深度的预测方法

在使用电火花加工技术对难加工金属进行盲孔加工时,因存在电极损耗、炭黑膜积累等因素而难以对盲孔深度进行准确的预测性计算。于是,现提出一种基于响应面模型的电火花加工孔深的预测方法。通过工程实践采集一系列数据,以加工电参数,加工电极直径为变量,加工孔深为响应量,构建相应面模型,实现了对电火花加工孔深的预测性计算。通过实际工程运用,本模型对加工孔深的预测精度要明显高于原有方法的测量精度,从而验证了本方法是准确的、有效的和普遍适用的。

钛合金大深径比微盲孔高速挤压攻丝工艺研究

为了研究钛合金大深径比微盲孔攻丝加工过程中主轴转速对丝锥寿命及内螺纹加工质量的影响,进行了不同转速下M1.2挤压丝锥攻丝钛合金大深径比盲孔实验,对不同主轴转速下的攻丝扭矩、螺纹形貌和螺纹牙形进行了对比分析,探究了主轴转速对攻丝扭矩和内螺纹质量的影响;利用有限元软件模拟了挤压攻丝过程,对攻丝过程中的扭矩、应力应变和温度进行了分析。结果表明在所选主轴转速范围内,不同转速下实验和模拟过程中得到的扭矩变化趋势和峰值基本吻合,随着转速的提高,加工过程中温度提高,扭矩降低,并在1500 r/min时达到最低,螺纹表面加工质量随之提高。

基于卷积神经网络的在线盲孔深度预测模型

在使用电火花加工技术对难加工金属进行加工时,因为加工过程的复杂性,单纯通过电火花加工实验方法研究各种加工参数对盲孔深度的影响,不能满足现代工艺的需求。本文提出了一种基于卷积神经网络的在线盲孔深度预测模型。考虑电极直径大小,峰值电流大小和碳黑膜长度的影响,预测加工孔的实际深度。采用正交实验设计,产生的小样本数据用于卷积神经网络的训练和测试。实验结果表明,卷积神经网络模型在预测盲孔深度时具有较高的准确性。

C/SiC复合材料盲孔缺陷深度的红外热成像定量测量

利用在三维针刺C/SiC复合材料板上设计不同直径和深度的盲孔作为试样,模拟材料表面下的孔洞缺陷。采用红外热成像技术对试样盲孔缺陷进行检测,获得盲孔缺陷信息,通过最大温差法和lnT-lnt曲线二阶导数最大值法两种分析方法测量盲孔的深度并分析所产生的误差。结果表明:两种方法都可以实现对盲孔缺陷深度的定量测量,但产生的测量误差存在差异;当径深比为1～4.4时,采用最大温差法的误差明显小于lnT-lnt曲线二阶导数最大值法,而lnT-lnt曲线二阶导数最大值法的测量精度虽然稍低,但该方法所适用的径深比范围较宽,并且测量误差随着盲孔径深比的增大而减小。