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由于钛合金的超高硬度,使得切削加工十分困难,且成本巨大,即使耗费很大代价加工出来的产品,其加工质量往往不尽人意。因而,在研究国内外电火花加工技术最新成果的基础上,设计钛合金电火花加工试验,将加工速度、三维表面粗糙度作为评价加工性能的指标,分析了占空比、峰值电流、电压对钛合金加工的影响规律之后,深入研究了钛合金电火花成形加工的工艺特性;以MATLAB R2007b软件为平台,利用BP神经网络建立钛合金电火花加工工艺参数优化模型,并通过加工实验,对其预测结果进行评价。 相似文献
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建立了慢走丝电火花线切割单脉冲放电模型,利用有限元分析了单脉冲放电温度场分布。计算出该条件下工件放电凹坑几何特征,与实际切割条件下的材料去除率进行了对比,并根据电火花线切割的加工特点进行了修正。讨论了不同峰值电流和脉冲宽度条件下,蚀除凹坑体积与材料去除率(MRR)的变化规律,并分析了峰值电流和脉冲宽度对MRR的交互作用。分析结果表明:考虑实际加工的相关因素,模拟的单脉冲放电的MRR经修正后可以近似表征实际连续切割时的MRR;单个凹坑的蚀除量随着电流和脉宽的增大而增大,并且电流和脉宽的交互作用随着它们取值的增大而更加明显。 相似文献
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中走丝线切割机床是一种精密的特种加工机床,加工精度高,能加工各种特殊硬质材料,但是比常规加工方式耗时,因而对其进行实时的状态监控就很有必要。针对现有国内主流的中走丝数控系统,提出2种集成监控方式,并结合嵌入式技术、人工智能、网络及移动终端编程和数据库技术研究了中走丝机床智能远程监控系统。首先,对智能远程监控系统的总体框架进行了阐述;其次,对智能远程监控系统的核心功能及其关键技术进行了详细的说明;最后,对中走丝的2种集成监控方式进行了重点说明,特别是基于人工智能技术的图像识别方法。所研究的中走丝线切割机床智能远程监控系统不仅能为机床加工人员提供方便,也能为机床维护人员解决机床故障提供支撑。 相似文献
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中走丝机床放电加工过程中,放电状态的检测是数控系统中的一个极其重要环节,而传统的检测是基于放电电压的平均值对其辨识,但是它对过渡电弧放电和电弧放电等状态检测不敏感。针对上述问题,提出一种基于深度网络学习的机器视觉方法,首先将放电状态的电压信号转换为灰度图像;其次对不同周期的放电图像压缩到统一的图像尺寸中(256×256像素);最后基于Tensorflow并行计算框架,采用K邻近方法、Logistic Regression方法和深度网络学习三种方法对放电状态进行辨识。结果表明深度网络学习方法最好,准确率最优为95.63%,这对中走丝机床放电状态传感器的设计具有重要的指导意义。 相似文献
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在电火花线切割加工中,由于剧烈的放电过程,放电通道内的电极丝温度会迅速升高,且非常不均衡。电极丝温度不均衡将增加电极丝内部的热应力,改变其物理化学性能,空间温度分布会直接影响电极丝的断丝和运动特性等。从机理出发,根据傅里叶热传导定律,对放电通道内的电极丝进行微元(dz)热平衡分析,建立导轮间电极丝的空间温度分布的微分模型,并求出放电通道内和放电通道外电极丝温度升高的理论解。进一步结合实际加工情况,计算出电极丝温度升高的数值,最后总结了走丝速度、放电电流和放电频率对电极丝空间温度升高的影响规律,为以后研究由温度升高引起的电极丝断丝机理和运动特性(挠曲变形和振动)提供理论基础。 相似文献