基于模糊神经网络的磨料水射流切割质量的研究

基于模糊神经网络建立了磨料水射流精密切割的模型.工件厚度、磨料流量、加工表面的粗糙度和射流压力三个是模糊神经网络的输入,切割速度是模糊神经网络的输出.以JJ-Ⅰ水射流切割机床为实验装置,YL12硬铝作为试件材料进行实验研究,获取样本数据.试件表面粗糙度用TR200粗糙度仪测试.在MATLAB上用样本数据对模型进行训练.用训练好的模型计算给定条件下磨料水射流的切割速度,并以该速度进行线性切割.获得的切割表面粗糙度值基本符合给定的精度要求.     

微磨料水射流机床悬臂梁的有限元分析

微磨料水射流切割机床的切割精度与机床数控平台、数控系统精度以及水射流工艺参数直接有关,同时还与安装水射流切割头及其附件的悬臂梁刚度和绕曲变形有关.针对微磨料水射流机床的重要部件悬臂梁进行了Solidworks三维建模,基于ComsWorks进行了静态和模态分析.分析表明,微磨料水射流切割机床悬臂梁固有一阶、二阶、三阶和四阶频率分别为20Hz、31Hz、91Hz和104Hz.为了避免引起共振,负载频率应以一定幅度错开其固有频率.现有悬臂梁结构具有足够的刚度.     

磨料水射流切割技术及其应用

阐述了磨料水射流的切割原理及低压磨料水射流切割机的工作原理和主要构造。并详细论述了低压磨料水射流切害虫机具有结构简单、操作方便、切缝质量好、切割效率高,并能对复杂图形实现智能化切守旧等优点,它是切割玻璃、陶瓷、大理石及花岗石等难切割材料的理想设备。     

磨料浆体射流切割机床及切割性能研究

将磨料浆体射流技术应用于切割领域，研制出相应的切割机床，避开了国外该项技术中的高压动密封问题，并对该机床的切割性能进行了正交试验，同时，将磨料浆体射流机床与前混合磨料水射流机床的切割性能进行了比较研究,　研究表明，影响磨料浆体射流切割性能的主要因素依次是切割速度、切割压力和靶距；在相同切割条件下，磨料浆体射流机床与前混合磨料水射流机床的切割力大致相同，但磨料浆体射流机床的切割质量明显好于后者，切割能耗大大低于后者。     

前混式磨料水射流切割机的设计与研究

针对建筑物改造、装修时往往需要切割砖墙的需要 ,利用高压水射流技术设计出了一种前混式磨料水射流切割机。阐述了该切割机的设计原理和设计要求 ,提供了技术参数的确定办法和结构设计原则 ,实验表明该切割机具有独特的优点和广阔的应用前景。     

磨料射流切割机的试验研究

本文介绍了前混合式磨料射流切割机的结构,工作原理以及用该机对金属和非金属材料进行的切割试验,指出射流工作压力、喷射靶距、喷嘴横移速度、磨料重量比浓度等是影响工作能力的主要因素,喷嘴直径及其内腔结构、磨料粒子尺寸等也是影响割缝宽度及表面形态的因素.试验对此表明,它比纯高压水射流和后混合式磨料射流切割机性能优越,是一种新型的、有广阔应用前景的工业切割设备.     

基于淹没环境的超高压后混合磨料水射流切割试验研究

利用超高压水射流切割试验系统,在80～280MPa压力范围内进行淹没磨料水射流切割试验研究,通过试验及数据分析,验证了后混合淹没磨料射流切割的可行性,得出了磨料粒径和质量流量、射流压力、靶距、切割横移速度等参数对射流切割性能的影响规律,对于脆性和塑性材料,试验中各参数对切割深度的影响基本一致.结果表明:在试验给出的工况条件下,磨料流量存在最佳值,在一定范围内切割深度随磨料流量增加而增加,当磨料流量达到一定值后,切割深度随流量增加反而下降;切割深度与射流压力基本呈线性增长关系;随着靶距的增大,切割深度逐渐减小;切割深度随切割速度的增加呈指数衰减趋势,并且相同试验工况下淹没射流切割深度要大于非淹没状态.试验结果为超高压淹没磨料水射流的实际应用和研究提供了参考.     

微磨料水射流切割头装置设计与研究

传统磨料水射流切割头的磨料靠负压吸入,可靠性差、吸入不均匀、流量不能精确控制。采用螺杆泵输送原理,设计了一种新型微磨料水射流切割头装置及控制系统。该装置采用螺杆泵主动送料,螺杆由步进电机驱动,单片机发出的控制脉冲控制步进电机的转速,步进电机的转速与磨料流量一一对应,从而将磨料定量、连续地送到切割头混合腔,实现磨料流量的精确控制。在混合腔的排出通道上设置单向阀门,解决了喷嘴堵塞后高压水直接进入磨料罐引起磨料输送系统失效问题。     

基于稳健性设计的磨料水射流参数优化

磨料水射流加工技术是非传统的加工技术,它依靠高压、高水速和高速砂粒磨料作用在工件上去除材料,而在磨料水射流切割加工过程中存在切割深度和表面粗糙度较难控制的问题。基于稳健性设计理论、变量分析和信噪比,利用L9正交试验,对磨料水射流的压力、磨料流量、靶距和磨料粒径等加工过程参数进行优化。分析了加工参数的影响优先级,得出了磨料水射流加工参数的最优值,建立了切割深度信噪比回归模型并通过检验证明模型可靠。稳健性设计前后结果对比表明,切割深度和表面粗糙度比优化前有明显提升,从而提升了磨料水射流的加工质量。在实际加工不锈钢304中验证了结果的可靠性和该方法的可行性,为磨料水射流加工技术的推广提供了指导。     

磨料水射流切割混凝土的深度预测模型

在对磨料水射流切割混凝土分析基础上,应用BP人工神经网络理论,建立磨料水射流切割基于射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度等射流参数的深度模型,通过模型预测结果与实验结果的比较,验证模型具有一定的精度,为实际运用和进一步研究提供参考。