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1.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。  相似文献   
2.
《Ceramics International》2021,47(23):32610-32618
AA7075 + 6%B4C+3%ZrC nano hybrid composite was successfully fabricated, with nano reinforcements composition in AA7075 alloy selected based on previous investigation, to achieve better mechanical performance. Two different sintering techniques, namely conventional and microwave, were implemented to determine the effect on microstructural and mechanical properties. Microstructural investigation was performed with the help of W-SEM. Tensile, compression, and hardness were measured with the help of UTM and Vickers microhardness machine. Porosity was calculated by using Archimedes principle. It was observed that the added nano ZrC particles formed agglomerates and the B4C particles were distributed homogenously. Composites processed by microwave sintering showed excellent mechanical properties compared to the conventionally sintered composites. No intermetallic compounds were detected in microwave sintered composites through XRD analysis, indicating strong and clean interface bonds between matrix and reinforcement particles. High strain to fracture value of 12.24% was noted in microwave sintered nano hybrid composite, while it was 6.12% for conventional sintered one. Fractography revealed no peeling action of reinforcements from the matrix material, and the mode of failure was brittle. It was concluded that, while fabricating nano range hybrid composites, the implementation of advanced sintering technique (microwave sintering) with low sintering temperatures and low sintering times with internal heat generations, helps in eliminating defects that may develop because of high surface energies of nano range reinforcements.  相似文献   
3.
目的 降低TC4钛合金微小零件的铣削难度,提高表面加工质量和加工效率.方法 采用以NaAlO2为主要成分的电解液,借助等离子体电解氧化(Plasma Electrolysis Oxidation,PEO)作用,在TC4钛合金表面原位生长厚度约为20μm的疏松多孔氧化膜层.分别使用扫描电子显微镜、X射线能谱仪对氧化膜层的结构和组成进行表征,采用测力仪、白光干涉仪对氧化膜层微细铣削时的切削力和表面粗糙度进行测量.结果 氧化膜层为TC4钛合金原位生长所得,厚度较为均匀,约为20μm.结构疏松多孔,孔隙率高,孔洞分布较为均匀,与基体结合力差.与TC4钛合金相比,氧化膜层的弹性模量和硬度分别降低了79.8%和75.0%;相同切削参数下,三向铣削力分别降低了91.90%、78.13%和42.62%,表面粗糙度Ra值减小了52.6%.结论 该氧化膜层较传统膜层而言,有更加疏松多孔的结构,强度更低,可明显降低微细铣削的三向力,加工表面粗糙度明显降低,且无明显的顶部毛刺.该方法显著降低了TC4钛合金微细铣削的加工难度,有效改善了加工表面质量,验证了等离子体电解氧化的方法用于辅助铣削TC4钛合金的可行性.  相似文献   
4.
对电弧微铸锻增材制造AlMgSc合金进行纵扭超声复合干铣削加工特性试验研究,探讨超声铣削工艺参数对切削力、表面形貌、加工硬化及刀具磨损等AlMgSc合金干铣削成形特性的影响规律。结果表明: 与锻造和常规电弧增材成形铝合金相比,微铸锻增材制造AlMgSc合金由于具备更加致密的微观组织、更高的强度和硬度而在超声干铣削成形过程中会产生更大的铣削力,更容易发生加工硬化。与常规干铣削相比,采用纵扭复合超声干铣削可以获得更小的表面粗糙度,并有利于减轻刀具磨损。  相似文献   
5.
杨剑  张明珠  李伟 《柴油机》2022,44(5):51-55
针对现有双螺杆压缩机转子加工用成形盘铣刀刀片排布方式不合理、容易发生磨损的问题,基于图形仿真法研制一款螺杆转子可转位成形盘铣刀。研制工作主要围绕刀片在刀体圆周上的排布、容屑槽和螺钉孔在刀体圆周上的排布、可转位成形盘铣刀刀体三维造型等3方面展开,通过转位成形盘铣刀切削试验,验证新设计的可转位成形盘铣刀有刀体利用率高、加工效率高、加工效果好等优点,尤其适用于批量加工部件。  相似文献   
6.
采煤机、掘进机等煤矿采掘装备上电控箱隔爆盖板零件品种繁多、规格各异,加工精度要求高,在生产制造过程中,传统装夹方式装夹、找正时间长,定位精度差,对操作者技能水平依赖性强,工件加工质量不稳定。设计了一种应用于立式铣床的多功能快速装夹工装,有效提高了零件加工时的装夹效率、加工精度和加工质量,节省了生产成本。  相似文献   
7.
多宝山铜业二期选矿厂建设结合了一期选矿厂3CB碎磨系统扩建改造,创新地设计Ⅰ系列3.0万吨/天SABC工艺和Ⅱ系列2.5万吨/天3CB工艺相结合的碎磨流程, SABC工艺与3CB工艺互通互联,整个生产系统既具有两种碎磨工艺的优势特点和设备功效,又实现了协同互补,有利于降低碎磨能耗、保障设备运转率。本文主要阐述了多宝山SABC碎磨工艺的生产调试、技改、提产等过程,总结了SABC流程的重要影响因素、不足及优点。结合生产实际情况,通过采取顽石独立破碎技改、一期细碎筛分分流破碎技改、粗矿堆联通技改、二期Ⅰ、Ⅱ系列磨矿分级互通互调技改等优化改造措施,最终实践探索出较优的作业流程和工作参数,使多宝山选矿厂整体产能提升达到7700t/d,碎磨整体电耗下降2.63Kwh/t,钢球单耗下降0.03kg/t,经济效益非常显著。  相似文献   
8.
赵宇佳  鲍沁星 《园林》2022,(1):65-72
改革开放以来,中国城市规划理念已上升至以生态文明引领城市发展,一步步从"园在城中"到"城在园中"。慈溪市作为全国综合经济竞争力十强县级市,位于长三角沪、杭、甬三大都市经济圈的中心,城市公园从无到有,探讨其以何种方式建设,在何种因素下发展,并承担何种作用具有重要意义。基于慈溪市城市发展概况,从发展变迁的角度出发,将慈溪城市公园的建设与发展划分为三个阶段:初创起步阶段(1978—2002年)、系统营建阶段(2003—2009年)和有机整合阶段(2010年至今),探讨慈溪撤县设市、系统规划、经济动力等背景因素,指出公园随城市板块扩建而兴建,并由点及线的变迁特征,得出不同阶段公园求知、求乐、求趣的不同追求,以及社会活动新载体的发展特色,以小见大,以窥探长三角县级市公园发展和城市人居环境水平变化。  相似文献   
9.
雷勇  赵威  何宁  李亮 《中国机械工程》2022,33(5):583-588
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。  相似文献   
10.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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