淬硬钢高速硬车削表面粗糙度的试验研究

采用PCBN刀具进行高速硬车削AISI P20淬硬钢的切削试验,并通过正交试验分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,采用数值仿真的方法分析切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。结果表明,增大切削速度和刀尖圆弧半径可有效降低表面粗糙度,而当进给量增大时,表面粗糙度显著增加;同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,切削速度也有较大影响,而切削深度的影响则非常微弱。     

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。     

基于非晶态合金的新型测力传感器

非晶态软磁合金具有良好的软磁特性和显著的压磁效应,利用其作为敏感材料,能够提高测力传感器的测量精度和灵敏度。本文介绍了几种基于非晶态合金压磁效应力传感器的基本结构、工作原理以及所存在的问题和发展趋势。     

硬车削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度的试验研究

采用陶瓷刀具进行淬硬轴承钢GCr15的硬车削加工试验,并通过正交试验分析和方差分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,分析切削速度、进给量和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。试验与仿真分析表明,增大刀尖圆弧半径可有效降低已加工表面的表面粗糙度,而提高切削速度可使表面粗糙度略有下降;当进给量增大时,表面粗糙度几乎线性增加。同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,而切削速度的影响微弱。     

基于切削力测量的细长轴加工误差在线补偿

为获得一种效果稳定且操作简单的细长轴车削方法,分析了细长轴尺寸误差与切削力之间的定量关系;以实测切削力信号作为尺寸误差的判断标准,据此实时地修正背吃刀量以实现细长轴加工误差的在线补偿;试验结果表明该方法可显著提高细长轴的尺寸精度.     

基于神经网络的高速硬车削切削力预测研究

采用PCBN刀具进行高速硬车削AISI P20淬硬钢的切削试验,并通过方差分析研究切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径对切削力的影响.基于获得的试验数据,应用人工神经网络方法建立高速硬车削P20淬硬钢时的切削力预测模型.试验与仿真分析显示,切削力随进给量、切削深度和刀尖圆弧半径的增加而增大,而不同切削速度下的切削力值几乎保持不变;同时,切削深度对切削力的影响最为显著,其次为进给量,再次为刀尖圆弧半径,而切削速度的影响则非常微弱.     

基于神经网络的细长轴车削加工尺寸误差预测研究

为优化细长轴车削加工,应用人工神经网络方法建立使用跟刀架车削细长轴时的加工尺寸误差预测模型,并基于获得的预测模型研究切削用量对尺寸误差的影响。试验结果表明,该模型具有良好的预测精度,为细长轴车削加工切削用量的选择提供了依据。     

大型工程机械结构力学参数在线检测传感器系统研究

磁测应力技术能够弥补常规应力检测方法的不足,使应力测量更为快速有效。本文从铁磁材料压磁效应角度出发探究大型工程机械结构力学参数在线检测传感器系统的建构。     

基于纳米晶软磁合金的磁弹性扭矩传感器的研究

对一种基于纳米晶软磁合金的非接触动态磁弹性扭矩传感器进行了研究。介绍了这种传感器的半套环差动式结构和工作原理,推导出传感器的输出方程。通过动态转矩测量试验,分析了传感器探头与轴表面的气隙和转速对测试精度和灵敏度的影响,得出了U-δ曲线和最佳气隙范围、三种转速时传感器的动态输出曲线。试验数据显示,采用半套环差动式结构的传感器,并利用纳米晶软磁合金辅助测量时,最大非线性误差和不重复误差分别降低58%和33%,测量灵敏度提高1.36倍。