期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,745篇文章
< 1 2 … 88 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
机械刻划层分结构铝膜刀具磨损研究
1
作者 张宝庆 马群 +3 位作者 安阳杰 吉日嘎兰图 石广丰 吴铁华 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第2期111-116,共6页
掌握机刻光栅刀具磨损机理是稳定制备大面积光栅的关键,由镀制工艺决定的具有层分结构铝膜是机刻光栅的首选膜坯。为获取光栅机械刻划过程中层分构铝膜对金刚石刻划刀具磨损影响规律,首次开展层分构铝膜力学性能测试与刀具刻划磨损规律... 掌握机刻光栅刀具磨损机理是稳定制备大面积光栅的关键,由镀制工艺决定的具有层分结构铝膜是机刻光栅的首选膜坯。为获取光栅机械刻划过程中层分构铝膜对金刚石刻划刀具磨损影响规律,首次开展层分构铝膜力学性能测试与刀具刻划磨损规律研究,采用纳米压痕实验测得层分构铝膜硬度与弹性模量分别为0.48 GPa与65.2 GPa,满足Hall-Petch强化理论。据此,首次运用Deform 3D有限元分析软件建立层分构铝膜模型,将刻深位置设置在铝膜层分界面位置,分别对刻深在2μm与4μm的单层与4层铝膜进行刻划仿真后发现,分层膜界面对于其应力传递影响作用明显,且刻深突破第一、二层铝膜界面时,该界面对于应力传递的阻碍作用消失;不同刻深刻划单层和4层铝膜时刀具磨损形式与磨损部位大体相同,但刻划4层铝膜时刀具磨损较小,与后续机刻试验结果相符。 展开更多
关键词 中阶梯光栅 机械刻划 层分结构 铝膜 刀具磨损
下载PDF
基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别
2
作者 张峰 陈乃超 邢海燕 《机床与液压》 北大核心 2024年第4期218-224,共7页
为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指... 为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。 展开更多
关键词 刀具磨损度 动态专家会议算法 多指标特征矩阵 在线识别
下载PDF
基于FIR-Stacking的刀具磨损预测
3
作者 李备备 陈春晓 +1 位作者 郑飂默 张强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期87-91,共5页
针对铣刀加工工件时传感器信号存在噪声、单一传统机器学习模型预测效果不理想的问题,提出一种基于自适应FIR滤波器和Stacking集成模型的刀具磨损预测方法。首先,采用自适应FIR滤波器去噪,计算时域、频域和时频域常用统计量作为信号特征... 针对铣刀加工工件时传感器信号存在噪声、单一传统机器学习模型预测效果不理想的问题,提出一种基于自适应FIR滤波器和Stacking集成模型的刀具磨损预测方法。首先,采用自适应FIR滤波器去噪,计算时域、频域和时频域常用统计量作为信号特征,并对同一信号的多源信号特征进行拼接,经Pearson相关系数筛选保留相关系数大于0.2的特征;最后,以LightGBM、支持向量回归(support vector regression,SVR)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)作为基模型,Lasso作为元模型,构建Stacking集成模型进行刀具磨损预测。使用铣削加工数据集进行验证,结果表明该方法可有效提高预测准确性。 展开更多
关键词 刀具磨损预测 FIR滤波器 Stacking集成模型 机器学习
下载PDF
基于声振融合的二次EWT-CNN刀具磨损监测
4
作者 郝旺身 娄永威 +2 位作者 董辛旻 李继康 娄本池 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期8-12,共5页
为了实现加工过程中对刀具磨损状态的监测,提出一种基于协同过滤融合的方法。首先,对工作刀具振动信号和声音信号进行特征相关性分析后进行数据层融合;然后,将得到的声振融合信号进行二次经验小波变换(EWT)后去噪重构;最后,将重构信号... 为了实现加工过程中对刀具磨损状态的监测,提出一种基于协同过滤融合的方法。首先,对工作刀具振动信号和声音信号进行特征相关性分析后进行数据层融合;然后,将得到的声振融合信号进行二次经验小波变换(EWT)后去噪重构;最后,将重构信号进行信号增强并送入CNN实现特征提取及刀具故障识别。通过对不同故障类型的麻花钻头进行故障识别实验,在声音、振动以及声振融合信号和不同信号去噪重构方法的对比下,该方法对不同故障类型的钻头作出了98.96%的高识别率。验证了所提方法在刀具故障识别方面的优越性。 展开更多
关键词 声振融合信号 刀具磨损 故障识别 经验小波变换 卷积神经网络
下载PDF
融合注意力机制的刀具磨损预测方法
5
作者 董靖川 武晓鑫 +1 位作者 高宇博 苏德鹏 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期362-373,共12页
刀具的磨损状态影响着工件表面质量与加工稳定性,故实现其磨损量的准确监测对于保证加工可靠性、维持生产加工连续性具有积极作用.为进一步提高刀具磨损预测模型的泛化性能和准确度,提出一种融合注意力机制的多尺度卷积双向门控循环(mul... 刀具的磨损状态影响着工件表面质量与加工稳定性,故实现其磨损量的准确监测对于保证加工可靠性、维持生产加工连续性具有积极作用.为进一步提高刀具磨损预测模型的泛化性能和准确度,提出一种融合注意力机制的多尺度卷积双向门控循环(multiscale convolutional bidirectional gated recurrent unit-attention,MSCBGRU-A)神经网络的刀具磨损预测方法,其由特征拓展模块、多尺度卷积模块、双向GRU模块、注意力模块、回归模块组成.首先,将切削力、声发射、振动信号作为输入信号,输入信号通过多尺度卷积模块获得多个尺度的刀具磨损输出特征图,将多个卷积通道输出的特征图输入到连接层进行首尾和层叠两种方式的连接来获得两种输出数据.然后,将两种输出数据分别输入到双向GRU模块与注意力模块,通过双向GRU模块学习输出特征图动态变化来获取时序特征,通过注意力模块对多尺度卷积神经网络的输出进行权值分配,强化对刀具磨损预测结果贡献度更大的特征.最后,通过回归模块对磨损值进行预测.经过对比实验引入混合域注意力机制的基于卷积块的注意力机制(convolutional block attention mechanism,CBAM),获得MSCBGRU-CBAM模型,并且通过绘制CBAM的注意力权重图证明注意力机制可以自适应地关注与刀具磨损更相关的特征.与其他深度学习模型进行对比实验表明,MSCBGRU-CBAM模型具有最高的预测精度,且与未使用注意力机制的MSCBGRU模型相比,RMSE降低19.3%,MAE降低17.7%,R 2提高2.7%. 展开更多
关键词 刀具磨损预测 多尺度卷积神经网络 注意力机制 门控循环单元
下载PDF
结合时空特征的多传感器刀具磨损监测
6
作者 曹梦龙 甄开起 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期125-129,共5页
针对传统深度学习方法监测刀具磨损状况时,相关特征提取繁琐,数据隐含信息提取不全面导致识别精度较低等问题,提出了结合时空特征的多传感器刀具磨损监测模型。首先,将不同传感器采集的波形信号经简单预处理后作为输入,再使用多通道1D... 针对传统深度学习方法监测刀具磨损状况时,相关特征提取繁琐,数据隐含信息提取不全面导致识别精度较低等问题,提出了结合时空特征的多传感器刀具磨损监测模型。首先,将不同传感器采集的波形信号经简单预处理后作为输入,再使用多通道1D卷积神经网络(MC-1DCNN)提取输入数据的空间特征;然后,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取时序特征;最终,由全连接层和Softmax层对特征进行分类。仿真结果表明,监测模型流程简单、识别准确率高,具备较强的可适用性。 展开更多
关键词 刀具磨损 时空特征 多传感器 MC-1DCNN BiLSTM
下载PDF
砂卵石地层盾构刀具磨损预测模型及刀具参数敏感性分析
7
作者 李雪 龚子邦 +2 位作者 黄琦 陈霖 吴九七 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第2期63-68,共6页
[目的]砂卵石地层中的石英颗粒体积分数较高,会导致盾构刀具磨损严重,影响施工进度及工期。建立盾构刀具磨损预测模型来预测盾构刀具的磨损量,是确保盾构法施工高效安全进行的重要环节。因此,有必要研究刀具磨损预测模型,并进行刀具参... [目的]砂卵石地层中的石英颗粒体积分数较高,会导致盾构刀具磨损严重,影响施工进度及工期。建立盾构刀具磨损预测模型来预测盾构刀具的磨损量,是确保盾构法施工高效安全进行的重要环节。因此,有必要研究刀具磨损预测模型,并进行刀具参数敏感性分析。[方法]分析了砂卵石地层对盾构刀具的研磨性;介绍了砂卵石地层盾构刀具的切削机理;建立了考虑微观磨损特征的盾构刀具磨损预测模型,并对刀具参数进行敏感性分析。[结果及结论]不均匀系数、特征粒径与材料的磨损量正相关;塑性去除磨损、脆性去除磨损和黏着磨损的体积分数分别为61.4%、30.8%、7.8%,塑性去除磨损和脆性去除磨损占比较大;磨损系数随着不均匀系数和特征粒径的增大而增大,盾构刀具的磨损量整体随着刀具刃角的减小而减小。盾构刀具的磨损主要由磨粒磨损和黏着磨损造成。 展开更多
关键词 盾构隧道 砂卵石地层 刀具磨损预测模型
下载PDF
采用门控循环单元神经网络和多特征融合的铣削刀具磨损监测
8
作者 葛慧 韩林池 +7 位作者 麻俊方 宋清华 王润琼 刘战强 杜宜聪 王兵 蔡玉奎 赵金富 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期667-673,共7页
为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测,提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度,基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效... 为实现汽车发动机缸盖生产中刀具磨损状态的监测,提高刀具磨损监测方法的计算效率和识别精度,基于门控循环单元神经网络和多特征融合方法提出了面向铣刀后刀面磨损带宽度识别的刀具状态监测方法。通过铣削力信号数据对所提出方法的有效性进行了验证,分析了不同超参数设置对模型识别精度的影响机制,给出了最优超参数,实现了对铣削刀具磨损的精确识别。 展开更多
关键词 刀具磨损 铣削力信号 状态监测 门控循环单元神经网络
下载PDF
基于AI的刀具磨损对刨花质量和刨花板性能影响的评估
9
作者 何雨晨 李园 +7 位作者 郑圣龙 杨兆金 黄鹤鸣 罗邦瑞 解林坤 杜官本 周华 万辉 《林产工业》 北大核心 2024年第3期30-37,共8页
为推动人造板智能制造的发展,本文建立了一种基于AI计算机视觉技术的刨花尺寸与形状的检测方法,能自动识别刨花尺寸大小并区分出杆状、类矩形、类三角形和其他型4种刨花形状。在此基础上,对在不同切削时间的刨花形态变化、刨片机刀具磨... 为推动人造板智能制造的发展,本文建立了一种基于AI计算机视觉技术的刨花尺寸与形状的检测方法,能自动识别刨花尺寸大小并区分出杆状、类矩形、类三角形和其他型4种刨花形状。在此基础上,对在不同切削时间的刨花形态变化、刨片机刀具磨损程度和工作电流进行了监测和诊断。同时,用这些刨花分组制备了相应的刨花板,并对其物理力学性能进行测试,建立了刨片机刀具磨损程度、电流消耗量、刨花形态与刨花板性能的数学关系模型,并找到刨片机优化换刀时间。结果表明:基于AI的刨花形态检测不但能够监测刀具磨损过程中刨花形态的变化,还可以有效预测刨花板的产品性能。在给定的生产条件下,刨片机开机运行2~4 h内切削出的刨花所制造的刨花板综合性能最好。 展开更多
关键词 计算机视觉技术 过程控制 刀具磨损 刨花质量 刨花板性能
下载PDF
超声纵扭辅助铣削TiAl合金表面质量及刀具磨损研究
10
作者 宋阳轩 汪振华 黄雷 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第2期31-37,共7页
TiAl合金属于典型难加工材料,采用传统方式加工难以获得良好的表面质量,因此文章提出采用超声纵扭辅助铣削TiAl合金。试验采用单因素对照方法,研究了超声纵扭铣削(ULTM)与普通铣削(CM)加工TiAl合金时工艺参数对表面粗糙度、表面形貌及... TiAl合金属于典型难加工材料,采用传统方式加工难以获得良好的表面质量,因此文章提出采用超声纵扭辅助铣削TiAl合金。试验采用单因素对照方法,研究了超声纵扭铣削(ULTM)与普通铣削(CM)加工TiAl合金时工艺参数对表面粗糙度、表面形貌及显微硬度的影响规律。研究结果表明,ULTM铣削可以改善TiAl合金的表面粗糙度,获得普遍较低的粗糙度值(Ra<0.6μm);ULTM对TiAl合金表面硬化具有强化作用,能使表面硬度平均提升超过10%,并且采用ULTM加工得到的工件和切屑表面质量都较好。此外,铣削150 mm3的TiAl合金时发现ULTM的刀具底刃磨损量明显减小,刀具主要发生氧化磨损和扩散磨损。 展开更多
关键词 TIAL合金 超声纵扭铣削 表面质量 刀具磨损
下载PDF
42CrMo钢精密切削的刀具磨损量预测研究
11
作者 成钢 唐昆 +4 位作者 刘庞中 刘子聪 袁剑平 胡永乐 毛聪 《工具技术》 北大核心 2024年第3期138-143,共6页
针对42CrMo钢精密切削刀具磨损量预测研究小样本、非线性的特点,将量子粒子群算法(QPSO)、卷积神经网络(CNN)及长短期神经网络(LSTM)相结合,构建了QPSO-CNN-LSTM组合预测模型。采用QPSO算法对CNN-LSTM模型的隐藏层单元数、学习率、卷积... 针对42CrMo钢精密切削刀具磨损量预测研究小样本、非线性的特点,将量子粒子群算法(QPSO)、卷积神经网络(CNN)及长短期神经网络(LSTM)相结合,构建了QPSO-CNN-LSTM组合预测模型。采用QPSO算法对CNN-LSTM模型的隐藏层单元数、学习率、卷积核等进行优化,结合CNN网络特征提取能力强、LSTM网络具备记忆能力的特点,对实际加工实验的刀具磨损量进行预测,并通过误差评价指标分析,与CNN、LSTM、BP等单一模型以及PSO-GRNN组合模型进行预测效果对比研究。研究结果表明,本文构建的组合预测模型相对于单一预测模型,其预测值与真实值吻合程度更高;相对于PSO-GRNN组合模型,三种误差评价指标的误差值至少降低了27%,其泛化性和稳定性较好,预测精度与非线性拟合能力更强。 展开更多
关键词 刀具磨损量 组合预测模型 量子粒子群算法优化 卷积神经网络 长短期神经网络
下载PDF
基于双路并行卷积信息融合的刀具磨损识别
12
作者 赵东旭 袁志响 +3 位作者 易思广 潘加港 张云鹏 卢文壮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期124-129,共6页
针对机械加工现场环境复杂多变,使用单一信号进行刀具磨损识别难以获取全面的刀具磨损特征信息的问题,提出一种同时利用声音信号和工件表面图像信息结合深度学习网络识别刀具磨损状态的方法。首先采集铣削加工过程中声音信号和工件表面... 针对机械加工现场环境复杂多变,使用单一信号进行刀具磨损识别难以获取全面的刀具磨损特征信息的问题,提出一种同时利用声音信号和工件表面图像信息结合深度学习网络识别刀具磨损状态的方法。首先采集铣削加工过程中声音信号和工件表面图像数据,然后使用双路并行卷积神经网络对声音信号和工件表面图像进行特征提取及融合,最后进行刀具磨损识别。结果表明,和单一信号识别结果相比,采用信息融合方法能获取更全面的刀具磨损特征信息,有利于增强刀具磨损识别效果,且刀具磨损识别准确率和F1-score均在95%以上,能有效识别刀具磨损状况。 展开更多
关键词 刀具磨损 磨损识别 信息融合 双路卷积神经网络
下载PDF
曲轴车削刀具磨损因素交互效应与优化
13
作者 王艳平 莫秋云 +2 位作者 李乐 林升垚 王思远 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期27-30,共4页
为有效减缓刀具磨损并尽可能地提高加工效率,采用Box-Behnken响应面与多元非线性回归相结合的方法,分析切削参数效应的显著性及交互作用机理,并拟合含有交互效应的刀具磨损回归方程;基于NSAG-Ⅱ算法,以切削参数为设计变量,刀具磨损回归... 为有效减缓刀具磨损并尽可能地提高加工效率,采用Box-Behnken响应面与多元非线性回归相结合的方法,分析切削参数效应的显著性及交互作用机理,并拟合含有交互效应的刀具磨损回归方程;基于NSAG-Ⅱ算法,以切削参数为设计变量,刀具磨损回归方程和加工效率方程作为多目标优化函数,优化切削参数以实现减小刀具磨损速度的目的。结果表明,进给量与主轴转速间存在显著的正向交互效应,建立的刀具磨损回归方程在95%的置信区间内的最大拟合差值不超过0.000 6,优化结果与数值模拟结果的误差不超过2%,可有效降低刀具磨损。 展开更多
关键词 曲轴车削 刀具磨损 交互效应 NSAG-Ⅱ算法
下载PDF
高速铣削GH4169合金的刀具磨损研究
14
作者 李治达 金成哲 +1 位作者 胡子晖 成材 《工具技术》 北大核心 2024年第4期107-111,共5页
为研究高速铣削GH4169合金的刀具磨损问题,采用正交试验法基于DEFORM软件对GH4169合金的铣削加工过程进行了仿真,得到不同组刀具磨损仿真结果,并对仿真结果进行极差分析,得出不同铣削用量对刀具磨损的影响程度和最优方案。同时,对GH416... 为研究高速铣削GH4169合金的刀具磨损问题,采用正交试验法基于DEFORM软件对GH4169合金的铣削加工过程进行了仿真,得到不同组刀具磨损仿真结果,并对仿真结果进行极差分析,得出不同铣削用量对刀具磨损的影响程度和最优方案。同时,对GH4169合金进行实际铣削加工试验,并与仿真结果进行对比分析,验证了仿真模型的有效性和可行性。选取不同的铣削用量,基于DEFORM有限元仿真软件,通过单因素试验法模拟GH4169合金的铣削过程,得出铣削用量对刀具磨损的影响规律。研究结果表明:对刀具磨损的影响程度由大到小依次为每齿进给量、切削速度和背吃刀量,并通过铣削试验验证了此规律的准确性。 展开更多
关键词 高速铣削 GH4169合金 铣削用量 刀具磨损
下载PDF
基于VMDFK和图像编码技术CNN网络刀具磨损状态识别
15
作者 刘红军 胡轶玮 韩文杰 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
针对采集刀具加工数据过程中有冗余信息和干扰信号,导致刀具磨损状态特征识别困难、识别精度不高等问题,提出一种基于快速谱峭度图的变分模态分解模态分量选取(VMDFK)与格拉姆角场(GAF)图像编码技术相结合的卷积神经网络(CNN)刀具磨损... 针对采集刀具加工数据过程中有冗余信息和干扰信号,导致刀具磨损状态特征识别困难、识别精度不高等问题,提出一种基于快速谱峭度图的变分模态分解模态分量选取(VMDFK)与格拉姆角场(GAF)图像编码技术相结合的卷积神经网络(CNN)刀具磨损状态识别方法。首先通过变分模态分解和快速谱峭度图,筛选符合要求的模态分量并重构;再采用形态滤波对重构信号去噪和增强;最后通过格拉姆角场图像编码技术,将经去噪增强后的信号转换为格拉姆角场图,并将其输入卷积神经网络中提取特征,较好地解决了信号中的干扰和图像识别中图像特征不明显问题。实验结果表明:该方法可准确清晰地展现刀具磨损状态的特征,在即时性、准确度等方面有较大提高,实现对刀具不同磨损状态的实时智能识别,具有较好的效果。 展开更多
关键词 刀具磨损状态识别 变分模态分解 快速谱峭度 形态滤波 格拉姆角场 深度学习
下载PDF
基于光栅投影图像的硬质合金刀具磨损监测
16
作者 刘鸿智 童景琳 梁科 《计算机仿真》 2024年第4期279-283,共5页
刀具磨损监测是自动化生产的核心技术之一,为保证监测结果可靠性,提出一种基于光栅投影图像的硬质合金刀具磨损监测方法。使用光栅投影检测系统收集被测物体栅线图样,计算光栅在投影墙面的长度,运用格雷码编码算法划分光栅条带信息,通... 刀具磨损监测是自动化生产的核心技术之一,为保证监测结果可靠性,提出一种基于光栅投影图像的硬质合金刀具磨损监测方法。使用光栅投影检测系统收集被测物体栅线图样,计算光栅在投影墙面的长度,运用格雷码编码算法划分光栅条带信息,通过三维信息重构获得刀具形貌数据;扫描所有图像数据,将稀疏数据作为孤立点,采用基于层次结构的平衡迭代算法聚类相同特征图像,使用强度均值、属性和清晰度三个指标优化图像质量;在视觉显著特征基础上,利用灰度密度函数梯度找出光栅投影图像突变点,采用小波分解划分刀具磨损图像分辨率图层,运用扩散操作处理图像噪声、光照不均等问题,通过高斯函数锁定刀具磨损方位。仿真结果表明,所提方法的刀具磨损监测精度较高,可信性强,具有极大的应用空间。 展开更多
关键词 光栅投影图像 刀具磨损 质量监测 小波变换
下载PDF
基于机器学习的刀具磨损状态智能预测方法研究
17
作者 梁璐娜 魏建安 +2 位作者 袁雅阁 吴国阳 徐军 《机电工程技术》 2024年第2期29-34,123,共7页
以刀具为研究载体,运用人工智能和智能优化等先进技术,成功实现了刀具磨损状态的智能预测。研究重点在于建立有效的刀具磨损状态预测方法,全面解析刀具磨损机理、形式及磨钝标准等关键信息。同时,构建了自采刀具磨损状态监测平台,以便... 以刀具为研究载体,运用人工智能和智能优化等先进技术,成功实现了刀具磨损状态的智能预测。研究重点在于建立有效的刀具磨损状态预测方法,全面解析刀具磨损机理、形式及磨钝标准等关键信息。同时,构建了自采刀具磨损状态监测平台,以便收集并处理相关数据。在数据处理过程中,采用小波滤噪和EMD-Shannon能量熵进行特征筛选,构建出特征空间数据集,为后续构建预测模型提供坚实的数据基础。结合支持向量机分类算法和智能优化算法,构建出刀具磨损状态的智能预测框架。此框架不仅提高了预测精度,也为维护人员提供了强有力的工具,利于更好地进行刀具磨损状态的预测和维护工作。为增强实际应用价值,将所取得的成果整合至基于MATLAB GUI的刀具磨损状态智能监测原型系统,以图形界面方式呈现预测结果,使用户直观地了解和掌握刀具的磨损状态。结果表明,该方法具有高精度,刀具磨损状态的识别精度可达84%,为相关领域提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 刀具磨损 智能监测系统 特征选择 智能优化算法 支持向量机
下载PDF
微铣削刀具磨损监测系统中麦克风阵列的消噪性能研究
18
作者 邵思程 方坤礼 《自动化应用》 2024年第6期118-122,共5页
在切削加工过程中,基于切削加工声音信号的刀具状态监测系统容易受背景噪声的干扰,为确保监测系统的稳定性,提出使用麦克风阵列和维纳滤波来干扰噪声的方法。在实验过程中,采用直径为700μm的微细铣刀对SK4高碳钢工件进行切削加工,并在... 在切削加工过程中,基于切削加工声音信号的刀具状态监测系统容易受背景噪声的干扰,为确保监测系统的稳定性,提出使用麦克风阵列和维纳滤波来干扰噪声的方法。在实验过程中,采用直径为700μm的微细铣刀对SK4高碳钢工件进行切削加工,并在切削过程提供人工噪声源,然后利用麦克风阵列获取切削时的声音信号。针对获取的声音信号,结合麦克风阵列与维纳滤波器进行滤波处理。结果表明,麦克风阵列结合维纳滤波能有效改善噪声对微刀具磨损监测系统的影响。此外,分析麦克风阵列排列方式对刀具磨损识别的性能影响,结果显示,环形阵列比直线阵列麦克风阵列系统能更有效地去除噪声,在一定频带宽度下选择适当的特征值,刀具磨损识别率可达到100%。 展开更多
关键词 麦克风阵列 刀具磨损监测 微铣削 消噪
下载PDF
中断时效对7075铝合金切削表面质量及刀具磨损影响研究
19
作者 岳修杰 王优强 +2 位作者 张平 于晓 王雪兆 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期152-161,共10页
目的探究中断时效工艺对7075铝合金切削加工性能的影响,为中断时效工艺对材料切削加工性能的改善提供理论依据。方法选取仅进行T6时效处理的试样作为对照组,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)等手段对已加工表面质量、切削力及刀具... 目的探究中断时效工艺对7075铝合金切削加工性能的影响,为中断时效工艺对材料切削加工性能的改善提供理论依据。方法选取仅进行T6时效处理的试样作为对照组,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)等手段对已加工表面质量、切削力及刀具磨损进行分析。结果经不同时效处理后,7075铝合金的主要析出相为η(MgZn_(2))相,且相较于T6热处理工艺的7075铝合金,7075-T6I4铝合金表现出更高的衍射峰强度及更大的半高宽。在不同的时效处理条件下,表面粗糙度Ra均与切削速度呈负相关关系,而与切削深度、进给量呈正相关关系,仅T6时效处理时,表面粗糙度Ra随切削深度的增大呈先增大后减小再增大的变化趋势,在不同切削速度下,与T6时效处理相比,T6I4中断时效处理的表面粗糙度Ra最大降低了5.8%,而在不同切削深度和进给量下最大降低了1.9%和17.1%,且工件表面主要存在切屑黏附、微裂纹以及微孔洞等缺陷;切削力在切削速度为500~750m/min时呈增大趋势,随后又逐渐减小,然而与切削深度、进给量之间则呈正相关关系,仅经T6I4中断时效处理后的y向切削力在进给量为0.06~0.08 mm/z时逐渐减小,随后呈增大的变化趋势。增大切削速度以及减小进给量均可有效改善刀具磨损程度,且在切削过程中刀具磨损形式主要表现为崩刃和黏结磨损。结论与T6时效处理相比,T6I4中断时效处理表现出更好的表面质量、更小的切削力及更轻的刀具磨损,较大的切削速度和较小的进给量、切削深度有助于提高7075铝合金的切削加工性。 展开更多
关键词 7075铝合金 中断时效 XRD 表面质量 切削力 刀具磨损
下载PDF
718镍基合金切削加工过程刀具磨损影响研究
20
作者 汪东明 单以才 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期159-163,共5页
为分析不同的刀具磨损形式和磨损量对于718镍基合金切削过程和切削结果的影响,基于有限元工具和正交模型对刀具在刀尖圆磨损、后刀面磨损以及月牙洼磨损3种不同磨损形式和不同磨损量条件下对718镍基合金的切削过程进行了相应的仿真。通... 为分析不同的刀具磨损形式和磨损量对于718镍基合金切削过程和切削结果的影响,基于有限元工具和正交模型对刀具在刀尖圆磨损、后刀面磨损以及月牙洼磨损3种不同磨损形式和不同磨损量条件下对718镍基合金的切削过程进行了相应的仿真。通过建立多个路径对切削过程温度分布和加工后的表面残余应力分布进行提取、求平均值。结果表明,不管何种形式的刀具磨损,都会对切削结果产生明显的影响,随着刀具磨损量的增大,切削力和切削温度都会呈现增大趋势,同时表面残余应力也基本上呈现不断恶化的趋势,不过前期切削温度未能使得材料产生更多的热塑性变形时,切削力占主导作用,此时残余应力的变化呈现相应的反常现象。 展开更多
关键词 有限元仿真 刀具磨损 切削温度 切削力 残余应力
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 88 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部