超声振动螺线磨削砂轮表面的功率谱密度分析

超声振动螺线磨削过程中,砂轮表面微观形貌的变化复杂。为准确表征其特征,采用功率谱密度分析方法,将砂轮表面的微观结构分解为不同频率、振幅和相位的谐波,对比分析不同磨削行程时普通磨削和超声振动螺线磨削砂轮表面的磨损行为。结果表明:砂轮表面功率谱密度曲线的斜率k随着磨削行程的增大而逐渐减小,即k越小砂轮表面磨损越严重。其中,在早中期磨削阶段(行程不超过60次),超声砂轮表面的斜率k明显大于普通砂轮表面的,而在中后期超声砂轮表面的斜率k下降的速率显著高于普通砂轮表面的,该变化趋势揭示了2种磨削方式下砂轮表面有效磨粒数和砂轮堵塞的变化规律。进一步分析发现磨粒磨平和脱落使得磨粒功率谱密度占比减小,砂轮堵塞使得功率谱密度曲线的总体能量值增大。在早中期磨损阶段,超声振动螺线磨削砂轮表面的有效磨粒数多于普通磨削砂轮表面的,而在中后期其砂轮堵塞情况比普通磨削砂轮的更显著。      

石材行业清洁生产技术概述(六)——新型石材污水处理工艺设计及实验研究

为了使石材加工过程中产生的石粉快速沉淀,往往需要向车间刚刚排放出来的污水中添加絮凝剂。本文通过对石材污水絮凝工艺设计及实验研究,得出了污水浓度、粘度、使用的絮凝剂对石屑颗粒成长速度的影响性,得出了无机和有机絮凝剂最佳的匹配剂量。     

石材行业清洁生产技术概述(二)——清洁生产实施体系、规划及石材矿山清洁生产评价模型和方法

分析了石材行业在人们日常生活中的重要作用以及其对我国经济发展的贡献。同时,指出石材行业开展清洁生产战略迫在眉睫。而现有的清洁生产理论在我国石材企业的生产过程中难以直接应用,缺乏能够应用于矿山或车间的切实可行的清洁生产实施体系。为此,在对石材企业生产过程特性研究的基础上,构建了一种面向矿山或车间的清洁生产过程实施体系,包括清洁生产过程的技术基础、研究内容、软件支撑和目标,并重点分析了研究内容模块中生产方案规划、过程控制管理、清洁生产评价技术等关键技术。针对石材开采过程清洁生产综合评价问题,提出了一种基于熵权和AHP的模糊综合评判方法,克服了传统模糊综合评判法在权重确定方面具有一定随意性、主观性的问题。该方法利用层次分析法计算主观权重,利用熵权法计算客观权重,并进行权重拟合,从而得到综合权重,最终得到评价结果。对石材矿山生产的清洁性评价提供了良好的模型和方法。     

金刚石薄圆锯片基体的磨削工艺参数优化

针对金刚石薄圆锯片基体磨削表面质量控制问题,在数控卧轴圆台平面磨床上开展圆锯片基体磨削正交试验,研究磨削工艺参数对其端跳、平面度、同片厚度差的影响规律。结果表明:砂轮转速对端跳影响最显著,提高砂轮转速有利于减小端跳;工作台转速对平面度以及同片厚度差影响最显著,提高工作台转速有利于获得平整和光洁的表面。优化的磨削工艺参数组合是砂轮转速为1 500 r/min,进给速度为3 000 mm/min,工作台转速为250 r/min,磁力为90%。在此参数下,对金刚石圆锯片基体进行磨削,其磨后的端跳、平面度和同片厚度差分别为0.08、0.02和0.004 mm,远小于标准规定的0.12、0.08和0.020 mm,且无明显磨削损伤缺陷。      

海底采矿机器人行走结构设计及稳定性分析

设计了一种可代替人类深海作业的采矿机器人的行走机构,利用adams软件分析机器人结构和性能,研究了其海底行走的稳定性。     

基于有限差分方法的带式输送机动态特性分析

把带式输送机的输送带看做黏弹性体的连续系统,以输送带的黏弹性模型为研究对象,基于有限差分方法对该模型进行求解算法的确定。通过这种算法可得到任意加速度输入时输送带的弹性位移。以头部驱动、头部张紧布置形式的带式输送机为例,详细阐述了算法的确定过程以及求解过程。     

石材行业清洁生产技术概述（四）——石材污水处理技术研究与应用现状

在石材的锯切和抛光过程当中形成大量的石粉与冷却水混合后而产生石材污水。处理方式落后会带来严重的环境污染与生态破坏，处理工艺的落后也增加了石材企业的经济负担。实现石材加工污水的净化与循环已成为国内外石材行业中的热点课题。现在对石材污水处理技术研究中，处理总体工艺设计、沉淀工艺设计、絮凝剂工艺研究等方面都有一定的进展。     

花岗岩可锯性的量化表征方法研究及其应用

可锯性研究对石材加工企业的生产工艺流程规划、加工装备及工具选择决策、生产效率的提高及生产成本的控制等方面具有重要意义。花岗岩的可锯性决定于一系列评价指标,本文通过对评价指标的综合利用,得到了面向石材可锯性表征与评价的专门化的量化结果,即利用逼近理想解法中"贴近系数"的概念来定量化表征花岗石的可锯性。基于试验设计方法相关理论与技术,获得了评价指标值与贴近系数之间的经验函数,贴近系数与加工电耗的经验函数。即实现了在已知花岗岩指标数据的前提下,可对其进行综合可锯性表征,同时实现对加工电耗的预测。