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1.
2.
为减少渗碳钢轴的导磁性对磁粒研磨加工的影响,将磨料贮存于周围镶嵌多个磁极的圆形容器中,使被工件带走的磁性粒子能够在磁极间循环利用,虽然降低了磁性磨料在单个磁极处的自我更新作用,但是能够防止磁性磨料的流失。开展对20CrMnTi材质的轴类零件的试验,以加工时间、工件转速、磁性磨料和研磨液的质量比、磁性磨粒的粒径为自变量,工件表面粗糙度作为因变量,采用逐步回归分析建立表面粗糙度预测模型,通过试验验证预测结果的准确性。结果表明:预测模型的表面粗糙度的相对误差绝对值能够控制在7%以内,具有较好的预测能力。 相似文献
3.
目的 研究钨合金超声椭圆振动切削表面完整性的变化规律,为实现钨合金高表面完整性加工提供理论基础.方法 设计单因素试验,采用单晶金刚石刀具开展钨合金超声椭圆振动切削试验,并与普通切削进行对比,研究不同切削深度下超声椭圆振动对工件表面形貌、表面粗糙度、微观组织、位错密度、显微硬度以及表面残余应力的影响.结果 普通切削或超声椭圆振动切削后,工件表面的位错密度、显微硬度以及残余应力均随着切削深度的增加而增大,且亚表面的晶粒都发生了一定程度的塑性变形,并出现了晶粒细化.与普通切削相比,超声椭圆振动切削可以有效抑制加工过程中鳞刺和犁沟的产生,改善表面粗糙度;工件表面会产生更高的硬化程度、残余压应力和位错密度,位错密度的量级在108 mm–2;亚表面的变质层厚度更小.结论 相比于普通切削,超声椭圆振动切削可以降低表面粗糙度,增大表面残余压应力,提高工件表面完整性. 相似文献
4.
5.
通过金刚石线锯切割碳化硅陶瓷的单因素试验设计,研究线速度、进给速度、进给速度与线速度比值R等工艺参数对其表面质量的影响规律,并通过超景深三维显微镜、精密粗糙度轮廓仪对其表面形貌、表面粗糙度进行观察和测量。结果表明:当线速度从0.4 m/s增加到1.3 m/s时,碳化硅陶瓷的表面形貌明显改善,进给方向和线锯方向的表面粗糙度分别下降了20.35%和10.45%;当进给速度从6 μm/s增加到24 μm/s时,其表面形貌由好转差,进给方向与线锯方向的表面粗糙度分别上升了12.07%和3.91%;当进给速度与线速度增加但两者比值R固定为2×10-5时,碳化硅陶瓷的表面质量基本维持在同一水平。 相似文献
6.
对于太阳能电池系统、汽车挡风玻璃、相机镜头等光学器件,高透明性是其功能的最重要指标之一.由于这些设备经常暴露在室外,大量的灰尘污垢会严重影响其性能.透明超疏水表面由于具有优异的光学和抗污性能,在光学器材领域有着很高的应用前景.首先总结了表面润湿性理论,主要包括Young润湿方程、Wenzel润湿模型和Cassie润湿模型,通过润湿性理论指出制备超疏水表面的条件——低表面能物质和粗糙结构二者缺一不可.其次,讨论了粗糙度和透明度之间的竞争关系,通过瑞利散射和米氏散射理论,得出制备透明超疏水表面还需要同时满足材料表面粗糙度小于100 nm.然后,归纳总结了近十年来透明超疏水表面常见的制备方法,如溶胶凝胶法、化学气相沉积法、模板法、相分离等方法,并对这些制备思路和方法进行了分析,概括了这些方法当前存在的一些问题.最后,简单介绍了透明超疏水表面在太阳能电池、光学元器件、光催化材料等领域的应用,并对透明超疏水表面的未来研究方向和应用前景进行了展望. 相似文献
7.
在搅拌器的搅拌过程中,因其桨叶的冲蚀磨损及颗粒黏附会导致叶片表面的粗糙度发生改变,从而影响搅拌器的搅拌性能。针对这一问题,采用实验的方法研究了搅拌器表面粗糙度对其搅拌性能的影响。首先,选择了不同粒径的微观粗糙元和宏观粗糙元,并黏贴在桨叶的不同部位,构建了不同的实验结构;然后,针对各种实验结构开展了实验测试,通过实验装置上的扭矩传感器测量了搅拌轴的扭矩,并计算了搅拌功率,采用电导法测量了电势差并计算了混合时间;最后,对实验数据进行了功率和混合时间的对比分析。研究结果表明:相对于光滑叶片,在叶片压力面、吸力面以及两面都设置整面粗糙度会使搅拌功率增大约5%以上,吸力面叶根和吸力面导边处的粗糙度能使功率增加约5%—15%;对于大小不同的粗糙度,粗糙度越大,其对搅拌功率的影响越大;在吸力面、压力面叶根区域设置粗糙度能显著促进搅拌槽中NaCl的溶解,并提高其扩散的速率,转速为180 r/min时,混合时间缩短约14%;转速增大到360 r/min时,表面粗糙度对于混合时间影响较小;搅拌器表面粗糙度虽然会增加扭矩和搅拌功率,但在合适的搅拌转速下可以缩短混合时间,对搅拌混合有利。 相似文献
8.
9.
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