安全阀阀座与阀瓣研磨修复工艺实验研究

目的为满足安全阀阀座与阀瓣配合面密封要求,提高安全阀密封面磨削修复质量和效率,阀座和阀瓣表面粗糙度Ra≤0.1μm。方法在正交实验的基础上,采用Al_2O_3砂纸、白刚玉研磨膏为磨削介质,研究了磨粒细度、磨削时间、磨削转速、磨削压力对密封表面粗糙度和磨削量的影响,使用粗糙度测量仪、千分尺、电子显微镜对阀座和阀瓣的表面粗糙度、磨削量、表面形貌进行测量分析。以磨削量和表面粗糙度为评价指标,得到最佳工艺参数,并通过多组重复性实验验证实验结果的可靠性。结果在最佳磨削工艺参数下,砂纸研磨阀座和阀瓣的磨削量为0.023 mm,表面粗糙度为0.135μm,研磨膏抛光阀座和阀瓣的表面粗糙度为0.073μm。结论砂纸研磨最佳工艺参数:研磨压力80 N,研磨转速80 r/min,研磨时间10 min,砂纸细度1000目。研磨膏抛光最佳工艺参数:抛光压力30 N,抛光转速100 r/min,抛光时间10 min。采用砂纸、研磨膏磨削修复工艺,可以提高磨削量,降低表面粗糙度,提高了安全阀磨削后的密封性能。     

滚珠丝杠螺母内滚道型面的检测方法

针对滚珠丝杠螺母内螺旋滚道型面参数较难测量的问题,展开对丝杠螺母内管道型面参数的自动化检测方法研究。在分析了测试要求后,提出了三种检测方案,分别是光谱共焦法、双频激光干涉法和改进型激光三角法。通过对三种检测方法的研究,分别进行验证性实验的设计,以及试验方案的验证,和误差的分析;最终从检测效果、可行性、经济性等方面对三种检测方法进行比较,结果表明最优秀的检测方案为激光三角法。     

冷滚打花键表面粗糙度神经网络预测模型建立

为降低冷滚打花键表面粗糙度,获得冷滚打加工最优参数组合,以滚打轮公转转速和工件进给量两个影响表面粗糙度的主要因素作为变量,设计了冷滚打花键及测量实验方案,采用白光共聚干涉显微镜测量冷滚打花键分度圆处表面粗糙度,依据实验数据通过试凑法建立了冷滚打花键表面粗糙度BP神经网络预测模型,最终确定的神经网络结构为2-6-2-1,对预测值与训练样本值及测试样本值进行了对比分析,结果表明:预测值与训练样本最大误差6.5%,与测试样本最大误差7.9%,预测值与训练样本之间的相关系数为0.996,与测试样本之间的相关系数为0.973,进一步说明了神经网络预测模型的有效性和精确性。     

接触式与非接触式测量粗糙度方法探讨

就接触式与非接触式的材料表面粗糙度测量方法进行讨论，利用触针式表面形貌仪和白光干涉仪对6种不同粗糙度的标准样块进行了表面粗糙度测量。分析了两种测量方法的原理及其优缺点，其中接触式测量方法具有测量数据稳定、操作简单、测量范围大的特点，但有局限性。而非接触测量方法可以弥补接触式测量方法的不足，具有无损伤、精度高、速度快的特点。对比发现，对于6种标准样块而言，触针式表面形貌仪与白光干涉仪测量结果相近，白光干涉仪测量结果略高于触针式表面形貌仪，但均符合测量要求(示值误差不大于5%)。     

离子硬化工艺在316L不锈钢阀内件中的应用

对316L奥氏体不锈钢进行离子渗氮(PN)和离子碳氮共渗(PNC)处理,利用光学显微镜、显微硬度计、电化学工作站、粗糙度检测仪和三坐标测量仪对试样渗层厚度、显微硬度、耐腐蚀性、表面粗糙度和变形量进行讨论分析。结果表明:316L钢经离子碳氮共渗处理后的渗层硬度分布较好,可提高耐腐蚀性能。离子碳氮共渗技术可应用于阀内件(包括球芯和阀座)的表面硬化处理,在保证零件尺寸配合公差的条件下,大幅提高阀内件的表面硬度。     

基于虚拟仪器技术的表面粗糙度测量仪

介绍了表面粗糙度测量仪的发展历程、现状及发展趋势,研制了基于虚拟仪器开发的一种新的表面粗糙度测量仪,即利用传统的表面粗糙度测量仪与虚拟仪器技术相结合,在计算机上用LabVIEW可视化的虚拟仪器系统开发平台开发出新的表面粗糙度测量系统.该仪器能够同时测量多个参数,实现了粗糙度测量评定一体化.     

Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

基于化学蚀刻检测光学玻璃亚表面损伤深度

目的 提出一种光学玻璃机械加工亚表面损伤深度的检测方法,给光学玻璃超精密抛光的加工深度提供参考依据。方法 首先通过实验分析K9玻璃研磨试样在化学蚀刻过程中亚表面裂纹的结构变化,采用探针式粗糙度仪检测化学蚀刻表面的裂纹深度,并探讨探针半径和化学蚀刻时间对裂纹深度测量结果的影响,建立以蚀刻表面峰谷粗糙度(PV)表征亚表面裂纹深度的测量条件。然后利用激光共聚焦显微镜检测化学蚀刻表面PV粗糙度,确定光学玻璃的亚表面裂纹深度。最后采用截面抛光法直接检测光学玻璃的亚表面裂纹深度,验证上述两种检测方法的可靠性。结果 以蚀刻表面PV粗糙度表征亚表面裂纹深度的测量条件为,测量介质须在蚀刻表面裂纹开始融合之前有效探测至裂纹底部。针对W18和W40磨粒研磨的K9玻璃试样,采用激光共聚焦显微镜检测蚀刻表面PV粗糙度方法测得的两种试样裂纹深度为12.82 μm和20.45 μm,直接测量方法的测量结果为12.50 μm和19.34 μm。两种方法测量结果的偏差分别为2.56%和5.74%,一致性较好。结论 基于化学蚀刻和激光共聚焦显微镜检测光学玻璃亚表面损伤深度的方法不受表面裂纹宽度限制,满足以蚀刻表面PV粗糙度表征亚表面损伤深度的测量条件,且对试样损伤较小,提高了光学玻璃亚表面损伤深度的测量效率和结果可靠性。     

线接触铣削平面表面粗糙度的实验分析

为了验证线接触铣削平面表面粗糙度的计算方法的正确性,在三轴加工中心上实现了线接触平面铣削加工的比对实验.对实际的工件表面的微观形貌的形成和影响表面粗糙度测量的因素进行了分析.在排除了影响表面粗糙度测量的主要因素后,对其实际的实验工件表面粗糙度进行了测量,并与理论值进行了比较.结果表明:线接触铣削平面表面粗糙度的计算方法与实际情况吻合,可以作为实际加工中切削条件的选择依据.     

某型数控机床主轴系统回转误差动态测试研究

高速主轴的回转误差运动直接影响到被加工零件的加工精度与产品的使用寿命。为了对数控机床的加工性能进行合理评价,分析了同步径向误差运动与工件圆度以及异步误差运动与工件表面粗糙度之间的关系,并采用美国Lion Precision公司开发的主轴误差分析仪对某型数控机床的主轴系统进行回转误差及漂移的测量,根据测量结果对所测主轴加工性能进行评价,为实际生产加工提供了参考。     

嵌入式GPS几何误差数字化计量系统研究

为了推广基于新一代GPS的几何误差计量技术,开发一种基于Linux嵌入式平台的GPS几何误差数字化计量系统,给出该系统的构成框架及其软件实现的关键技术。结果表明:所开发的系统不但可对产品典型几何特征(如圆度、圆柱度、表面粗糙度等)的数字化计量提供准确可靠的评定,而且移动能力好,大大加快了新一代GPS在工程实际中的推广应用。     

汽车用钢板表面粗糙度测试方法研究

目的为了满足汽车制造钢板选材和规范汽车钢板进厂检验评价的需求,总结国内外表面粗糙度测量标准的特点,通过与国内外试验室开展比对试验,在积累大量测试数据的基础上,制定出一种汽车板表面粗糙度检测试验方法。方法针对汽车材料试验室钢板表面粗糙度测试的实际需求,设计完整的规范仪器测量条件设置和评价条件选择内容,制定测量汽车板表面粗糙度的100 mm×100 mm正方形试样上的编号、轧向标注和具体测量位置图,规范测试位置;提出试样制备要求;描述关键测试流程要求,形成一套方便测试现场使用的标准化作业程序。结果汽车用毛化冷轧板的表面结构,决定了取样长度分别为0.8 mm和2.5 mm时,表面粗糙度测量值相差不大;热轧板的表面粗糙度测量值,符合随取样长度的增大而增大的规律。结论该试验方法是与ISO国际标准接轨、突出现场实用性,可在汽车行业通用的汽车板表面粗糙度检测试验方法。     

圆度误差测量的探讨

我们在使用圆度仪测量圆度误差时 ,经常遇到调整精度达到何种程度就能够满足测量要求的问题。如果做到测量前心中有数 ,就不用去花费过多的时间进行调整 ,从而快速而准确地测量出圆度误差。下面就讨论一下影响圆度误差的测量问题。被测工件的轮廓形状总是由宏观的形状、波度和微观形状 (粗糙度 )等构成。我们一般在测量圆度误差时 ,选择滤波 1～ 5 0档 ,这样既反映了工件的有效轮廓 ,又排除了零件表面粗糙度及高中频波度的影响。在测量条件设定后 ,影响圆度测量误差的主要原因是被测工件定位的偏心和倾斜。下面分别讨论 :1)被测工件中心对圆…     

一种基于表面质量控制的油泵密封性能改善方法

通过对油泵密封性能与零件表面粗糙度有关参数的分析,提出一种通过综合控制轮廓算术平均偏差Ra和轮廓的支承长度率tp来保证零件结合面的表面质量,进而改善泵体密封性能的方法.该方法已经应用于某油泵生产企业,取得了良好的经济效益.     

Ni-P化学镀层对工件表面粗糙度的影响

表面粗糙度是影响工件性能的一个重要因素,适当减少表面粗糙度值可以改善工件表面的机械特性,为了掌握化学镀后工件表面粗糙度值的变化规律,在同一种Ni-P化学镀镀液中,对经测量具有不同表面粗糙度值的工件,镀上相同厚度的镀层,再测量工件表面粗糙度值,对比两次测量数据,结果发现化学镀后工件表面粗糙度值普遍减小,结合镀层表面微观形状图分析得知,在微观表面的波峰和波谷处存在沉积发生面的面积变化是工件表面粗糙度值普遍减小的原因,再经数学计算得出,表面粗糙度值的减小量随工件原表面粗糙度值增大而增大,减小幅度约为工件原表面粗糙度值的11%.     

滑阀内孔圆柱度误差气动测量系统的研究

提出了一种基于压力式气动测量原理的滑阀阀套内孔圆柱度误差测量方法,建立了基于该方法的自动测量系统。在分析滑阀阀套内孔圆柱度误差的气动喷嘴扫描测量原理及测量采集点的特点基础上,研究了基于改进遗传算法的极坐标下最小区域圆柱度误差的评定与计算方法,并进行了实验研究。实验和分析结果表明,该测量方法和系统具有分辨率高和测量精度高的特点,圆柱度误差评定算法的计算效率高、结果稳定可靠,能够满足滑阀阀套内孔圆柱度误差现场自动化测量的要求。     

表面粗糙度的选用和测量

本文就表面粗糙度的国家标准共6个评定参数的正确选用，及其测量进行了评述。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

磨削表面粗糙度国外研究简述

文中综述了近年国外关于磨削表面粗糙度研究的现状与发展趋势,分析了磨削表面粗糙度的形成机理,介绍了表征磨削表面粗糙度的各种参数及其与零件使用性能的关系。着重介绍了国外几种先进的磨削表面粗糙度的测量和控制方法。     

Si3N4陶瓷轴承套圈端面磨削实验及表面质量分析

目的 确定加工氮化硅陶瓷轴承套圈端面的最优磨削加工参数,并构建表面粗糙度的预测模型.方法 首先,使用双端面磨床对氮化硅陶瓷轴承套圈进行多组单因素实验,实验设置的2个变量分别为砂轮转速和砂轮进给速度,并对两变量分别设置4个加工参数水平,以分析砂轮进给速度和砂轮转速对加工后表面质量的影响;再利用MATLAB中的工具箱,构建表面粗糙度预测模型.结果 通过实验得到最优的加工参数(砂轮转速为1400 r/min,砂轮进给速度为200μm/min),最优的表面粗糙度达到0.0827μm,符合工程中对高精度全陶瓷轴承端面的质量要求.建立了预测模型,并对该预测模型进行了优化,优化后的预测模型较实际测量的表面粗糙度Ra绝对值最小的相对误差为–0.56％,预测值与实际测量的表面粗糙度值的最大误差为0.0113μm.结论 表面粗糙度与砂轮转速和砂轮进给速度呈负相关,从实验结果与预测模型中可以看出,随着砂轮转速和砂轮进给速度的提高,表面粗糙度呈下降趋势.磨削氮化硅陶瓷轴承套圈的端面时,适当提高砂轮转速和砂轮进给速度有助于降低表面粗糙度,提高表面质量.