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为提高磁力研磨TC4钛合金的研磨效果,采用了一种新型CBN磁性磨料,通过正交试验法对磁力研磨TC4钛合金试验中各工艺参数进行优化,并通过试验评价新型CBN磁性磨料的结合强度和研磨能力。结果表明:优化工艺参数为:进给速度1mm/min、主轴转速1500r/min、加工间隙1mm和磨料填充量2.5g。在采用CBN磁性磨料和最优工艺参数组合下,钛合金工件经过30min研磨表面粗糙度从0.330μm下降到0.098μm,表面质量明显提高。研磨60min后磁性磨料未出现磨料脱落和破碎现象,磨料结合十分牢固。 相似文献
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根据高等院校学生实践实验要求,设计了教学型五轴联动微型数控铣床。该铣床采用摆头转台式机械结构,能够实现三维空间内的移动以及A轴和B轴的转动,实现五轴联动的设计理念。并在此基础上开发了基于ARM的五轴联动微型数控铣床的运动控制系统。该数控系统采用"PC+ARM单片机"模式设计,上位机利用Delphi编程软件实现NC文档编译、刀具补偿计算及与下位机的通信功能,下位机是以STM32芯片为核心的ARM单片机构成,主要实现与上位机的通讯、插补计算及对电机的位置控制等功能。由于该数控系统稳定性高、安全可靠性强及性价比高,因此非常适合高校学生实验。 相似文献
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目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(54)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度 Ra 作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52 μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512 μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062 μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。 相似文献
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AutoCAD在激光切割计算机辅助编程中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析 AutoCAD的 DXF图形交换文件结构的基础上,介绍了从 DXF文件中提取图形信息并自动转换成数控激光切割加工程序的方法,以及利用该方法设计的接口软件。 相似文献