磨料水射流在大理石切割中的应用

使用石榴石磨料，在高压磨料水射流数控切割机床上，研究了切割参数（压力、靶距、切割速度）对大理石切割性能（切口宽度、切口锥角、余纹角度）的影响．结果表明：切割速度越大，余纹角度越大；压力越大余纹角度越小．靶距对余纹角度影响不大，余纹曲线相互之间大体平行，且不规则；锥角与喷嘴切割速度成正比，与系统压力和靶距成反比，即欲得到较小锥角需采用小的速度，大的系统压力，小靶矩；切割缝隙宽度与压力、速度成反比，与靶矩成正比．     

磨料水射流在大理石切割中的应用

使用石榴石磨料，在高压磨料水射流数控切割机床上，研究了切割参数（压力、靶距、切割速度）对大理石切割性能（切口宽度、切口锥角、余纹角度）的影响. 结果表明：切割速度越大，余纹角度越大；压力越大余纹角度越小，靶距对余纹角度影响不大，余纹曲线相互之间大体平行，且不规则；锥角与喷嘴切割速度成正比，与系统压力和靶距成反比，即欲得到较小锥角需采用小的速度，大的系统压力，小靶矩；切割缝隙宽度与压力、速度成反比，与靶矩成正比.     

浆液磨料水射流切割能力试验及切割深度预测模型

为提高浆液磨料水射流切割能力,运用自研的浆液磨料和切割设备,进行混凝土和岩石切割试验,分析切割压力、喷嘴移动速度、材料单轴抗压强度对切割能力的影响。结果表明：相同工况下浆液磨料水射流切割能力远超纯水射流的,混凝土切割深度显著提高,并且材料强度越大,浆液磨料水射流切割能力优势越明显;浆液磨料水射流能够实现对中—硬砂岩的有效切割（0.5～1.0 h内能切割100 mm深,10 m长）,可以应用于煤矿切顶卸压、切顶留巷、工作面夹矸处理等现场工程;射流喷嘴在切割对象同一位置的冲击时间越长,“水垫”作用越明显,相同切割时间内,喷嘴多次快速移动的重复切割比单次慢速移动的切割效率高。通过分析切割实验结果,以切割压力、喷嘴移动速度、材料单轴抗压强度为变量构建切缝深度预测模型,并在此基础上得到重复切割时以切割次数为变量的切割深度预测模型。     

磨料水射流切割煤岩体实验研究

为了精确估算深部煤岩体切割深度,提高射流的切割功效,利用自行设计的磨料射流切割系统,采用圆锥收敛型喷嘴以3种不同的冲蚀切割方式对重庆煤矿f值为3.14的底板泥质灰岩进行切割实验.结果表明:在系统泵压恒为30 MPa压力下,磨料质量分数控制在8％～10％之间,射流切割的终止深度受靶距影响较小,与喷嘴的移动速度密切相关,终止深度随喷嘴移动速度的增加呈对数关系减少,但固定冲蚀时并非最大,约为最大终止深度的90％;随着移动速度的增加,达到终止切割深度所用往复次数增加,单次切割深度减少;通过对移动速度与切割深度关系的分析,建立了基于煤岩体移动切割的深度模型,经F检验函数检验,模型可信度较高,具有很好的指导意义.     

磨料水射流切割可视化BP神经网络模型研究

针对磨料水射流切割性能与影响因素间存在复杂的非线性关系,无法用传统数学方法建模的问题,基于BP人工神经网络理论,结合典型材料的切割实验结果,在考虑射流压力、磨料流量、切割靶距、工件厚度、磨料喷嘴直径与切割速度6个因素情况下,建立了磨料水射流切割BP神经网络模型.同时,基于Delphi开发出了可移植的磨料水射流切割速度人工神经网络预测单元,实现了所建网络模型的可视化,为实现网络模型与数控系统的集成提供条件.研究结果表明,该网络模型能快速、准确、可靠地预测切割速度,与数控系统相集成可实现对磨料水射流切割质量的有效控制.     

磨料射流辅助三翼钻头破岩实验研究

通过对磨料射流辅助三翼钻头破碎岩石的力学分析,理论上给出了提高钻进速度的依据,利用自行设计的磨料射流实验系统,采用收敛型喷嘴以不同泵压对预制水泥试件进行冲蚀实验,试验研究表明,在泵压及磨料浓度保持不变的情况下,随着冲蚀深度(靶距)的增加,磨料射流的破岩能力先增大后减小,呈抛物线型变化,存在破碎的最优靶距;随着试件硬度的增加,破岩速度减小,冲蚀深度减小,但破岩最优靶距没有变,同一靶距下,破岩速度变小;随着泵压的增大,磨料射流的最优靶距随之增大,最优靶距受喷嘴加速直线段长度的影响;通过致密砂岩的钻进对比实验得出,在同等扭矩及推力条件下,磨料射流辅助钻进的效率可以提高63.4%.     

减阻剂对后混合磨料水射流切割质量的影响

通过在后混合磨料水射流中加入聚丙烯酰胺切割大理石,测量切割工件的切缝宽度和切割表面的粗糙度来分析减阻剂对后混合磨料水射流切割质量的影响。试验结果表明:减阻剂对射流束有集束作用,同等条件下减阻剂磨料射流要比常规磨料射流的切缝窄,而且减阻剂使切割断面粗糙度减小,使切割质量提高。试验中,随着减阻剂质量分数的增加,切割质量得到提高。     

有效磨粒形成机理影响因素研究

为实验分析切割液动力黏度、磨粒粒径和供浆速度对锯丝吸附有效磨粒影响规律和对切割效率的影响,搭建吸附实验平台和切割实验平台,采用单因素分析方法分别进行实验研究。吸附实验结果表明:随着供浆速度的增大,有效磨粒先逐渐增加后减少;随着切割液动力黏度的减小,有效磨粒越来越多;随着磁性磨粒粒径的增大,有效磨粒越来越多。切割实验结果表明:随着供浆速度的增大,切割效率先增大后变缓;随着切割液动力黏度的减小,切割效率先增加后减小;随着磁性磨粒粒径的增大,工件的切割效率也逐渐增加,但切缝也随之增大。     

叶片圆形切割对离心泵流动诱导噪声的影响

为研究叶片出口圆形切割对离心泵压力脉动及内场噪声的影响,通过固定圆形弦长以变换弦高的方法设计6种叶片切割方案,采用RNG k-ε湍流模型对各方案外特性和压力脉动进行流场数值计算,并基于Lighthill声类比理论和边界元法(BEM)对内声场进行数值计算,对原始模型额定工况的外特性和内声场也进行了试验验证。结果表明：叶轮叶片切割后的设计方案与原始方案相比,在轴频、叶频及倍叶频处压力脉动得到了明显地改善;当弦高与叶片出口宽度的比值为0.333时,设计工况的压力脉动幅值达到最低;当弦高与叶片出口宽度的比值为0.167时,进口声压级降低了3.5 dB,出口声压级降低了3.4 dB;随着圆形切割面积的不断增大,在设计工况各方案声压级呈现出先减小后增大再减小的规律;随着叶片出口圆形切割面积的增大,在0.6 Q_v～1.4 Q_v工况范围内扬程下降与其呈正相关特性,但对离心泵效率的影响较小。     

爆燃驱动式射钉侵彻Q235靶板数值模拟

为研究爆燃驱动式射钉侵彻靶板深度的影响因素及规律,对直径7 mm的射钉垂直侵彻20 mm厚Q235靶板进行数值模拟.基于LS-DYNA有限元软件,选择Johnson-Cook本构模型和Gruneison状态方程对射钉侵彻靶板过程进行仿真模拟,并通过侵彻试验验证模型的合理性.采用所建立的仿真模型,模拟分析射钉的头部锥角和材料强度、炸药驱动力、射钉与靶板初始间隙等因素对Q235靶板侵彻深度的影响规律.结果表明:随着射钉头部锥角增加,侵彻阻力不断增大,射钉最大速度逐渐减小,侵彻深度及有效侵彻深度不断减小;射钉材料的静屈服强度低于700 MPa时,由于钉体发生明显的墩粗变形,侵彻深度较浅,而高于700 MPa时,射钉材料的静屈服强度对侵彻深度影响较小;炸药爆燃产生的气体压强低于150 MPa时,侵彻深度随气体压强增大近似呈线性增加,而高于150 MPa时,靶板背面变形使应力得到释放,侵彻深度显著提高;随射钉与靶板初始间隙增加,射钉在接触靶板前可获得更高的速度,侵彻深度不断增大,但超过20 mm后,初始间隙对侵彻深度基本没有影响.     

磨料水射流微细雕刻技术的研究

根据磨料水射流加工的特点，建立了磨料水射流加工的神经网络模型。用训练好的神经网络模型来预测给定加工条件下的进给速度，并根据加工路径和机床的特性对进给速度进行修正，并编写数控代码。通过控制水射流的进给速度来间接控制其刻蚀深度，同时获得加工轨迹的圆滑过渡，从而实现磨料水射流的雕刻工艺。本文以不锈钢为原材料，以JJ-I数控水射流机床为实验平台，根据机床的特性手工编程，成功雕刻出微型摩托车图形。     

磨料射流中高分子聚合物的微量添加对切割性能的影响

从提高射流利用率出发,在后混合磨料水射流切割系统中添加高分子聚合物（PAM）,主要通过使用粗糙度轮廓仪考察大理石加工面粗糙度变化特征,进而揭示PAM浓度影响切割质量的机理及规律。结果表明,PAM溶液与纯磨料水射流所对应的加工面粗糙度沿切深方向变化均表现为在初始段略微减小后即显著上升。进一步研究还发现,PAM浓度在C≈400ppm时才具有明显的减阻效果使得加工面粗糙度显著降低,且在C≈600ppm时由于聚合物粘弹性应力与大量小尺度涡旋能级匹配实现最大限度减阻,由此可获得最佳的表面质量。此外,不同PAM浓度对表面粗糙度的影响程度随靶距或切割速度的增加显著提高,利用此特性可优化水刀工作参数以提高其加工效率。切缝宽度测试结果表明,其值沿切深方向在C≈ 600 ppm处收缩最小,这说明合适PAM浓度确能有效改善射流结构特征,达到提高射流切割能力之目的。     

基于ABAQUS的钛合金稳态切削模拟

本文基于ABAQUS软件的Johnson-Cook材料模型以及ALE网格划分技术对钛合金稳态切削加工过程进行了有限元模拟,并研究了钛合金的切屑成型过程、切削层的塑形应变以及工件温度的分布,从切屑形状上看,模拟结果与试验结果基本吻合。在此基础上分析了不同切削前角、切削深度和切削速度等参数对切削力的影响,发现在一定范围内适当增大切削前角或减小切削深度有利于切削的进行,此外切削速度的变化在一定范围内对切削力影响较小。     

基于人工神经网络的磨料水射流切削工艺建模

磨料水射流（AWJ）切割工艺已经被遍及世界的许多车间所采用，其优点广为人知。为了进行精密加工，如精密切割、铣削、钻孔和磨削等，必须精确预测AWJ的侵蚀深度。文章基于人工神经网络（ANN）对AWJ切割工艺进行建模。模型采用三层结构，输入变量有水射流压力、水喷嘴直径、磨料粒子粒度（直径）、磨料流量和切割头进给速度。输出量为AWJ的切割深度。样本数据在JJ-Ⅰ水射流切割机床上实验获取，A3钢样板作为切割试件。采用改进的BP算法和样本数据对建立的人工神经网络进行训练。训练好的网络以一定精度建立了AWJ切割工艺中各参数之间的映射关系。所建模型可以精确预测AWJ的切深。将该模型集成到AWJ切割机床的计算机数控器中，可以实现AWJ精密加工。     

淬硬钢硬态切削表面粗糙度研究

使用Ti—C基金属陶瓷刀具对45淬硬钢进行了切削试验,研究了切削用量对表面粗糙度的影响．试验分析表明,进给量对表面粗糙度影响最为显著,切削速度对表面粗糙度有一定影响,切削深度对表面粗糙度的影响很小．运用回归分析法,建立了硬态切削表面粗糙度预测模型,通过试验验证了预测模型的准确性．     

聚晶金刚石刀具高速铣削钛合金切削温度分析

为了研究聚晶金刚石高速铣削钛合金时的切削温度的影响因素,揭示切削温度的变化规律,进行了切削温度试验．采用2^k因子试验设计,找出对切削温度有重要影响的主影响因素及交互影响因素;利用均匀设计试验,分析主影响因素及交互影响因素对切削温度的影响规律;建立切削用量与切削温度之间的非线性数学模型．试验结果表明：聚晶金刚石刀具高速...     

Optimization of abrasive water jet cutting of ductile materials

Full factorial design of experiments was developed in order to investigate the effects of jet pressure, abrasive mixing rate, cutting feed, and plate thickness upon three response variables, surface finish of cutting wear zone, percentage proportion of striation free area, and maximum width of cut. The set of sixteen experiments was performed on each of the following two ductile materials: AISI 4340 (high strength low alloy steel, hardened to 49HRc) and Aluminum 2219. Analysis of Variance (ANOVA) was performed on experimental data in order to determine the significance of effects of different parameters on the performance measures. It was found that cutting feed and thickness were highly influential parameters, while abrasive mixing rate is influential upon surface roughness only. Strong interaction was found between jet pressure and workpiece material. Multi-criteria numerical optimization was performed in order to simultaneously maximize/minimize different combinations of performance measures.