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通过对Al2O3/(W,Ti)C陶瓷刀片车削NbC铁基粉末冶金复合材料的试验研究,探讨了刀具的主要磨损形式,分析了复合材料中增强相含量和材料密度以及切削参数等因素对刀具磨损的影响。结果表明:陶瓷刀具不会发生严重的磨粒磨损,刀具的高脆性及硬质颗粒的剧烈刮擦、冲撞引起的切削刃微崩和剥落磨损是刀具磨损的主要原因;工件材料增强相含量越高,对刀具的磨损越大;在相对密度大于90.3%的范围内,材料密度对刀具磨损的影响不太显著,当密度进一步降低时,刀具磨损率迅速下降;切削速度越高、背吃刀量越大、进给量越小,刀具磨损越快;此外,切削速度对刀具磨损的影响最显著,而进给量对刀具磨损的影响最小。 相似文献
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文章以滚压速度、进给量、滚压力、滚压次数为输入参数,建立了对表面粗糙度进行预测的径向基函数神经网络模型,利用该模型对高硅铝合金基复合材料的已加工表面粗糙度进行了预测.结果表明,预测值可达到满意的精度要求,对7组样本进行预测时最大相对误差不超过12%,且表面粗糙度值越大,模型的预测效果越明显;模型的学习速度和精度均优于传统的BP神经网络.此外,利用所建立的模型对滚压工艺参数进行了优化,得出了工艺参数的最佳范围. 相似文献
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