基于切削声发射信号测量的刀具磨损状态判别

针对刀具磨损状态判别方法在变化的加工条件下判别正确率低的问题,通过实时采集刀具的切削声发射信号,提出了一种自适应获取声发射信号中刀具磨损状态特征的方法和基于磨损状态特征数据序列之间灰色关联分析结果的刀具磨损状态判别方法。以4把WNMG080408-TM T9125型号车刀在ZCK20数控车床上进行了车刀的切削磨损实验和磨损状态判别,实验结果表明:该方法能够自适应获取车刀的磨损状态特征,车刀的磨损状态判别结果与实际相符,具有较高的判别正确率。     

一种改进的基于响应耦合子结构法的刀尖点频响函数预测方法

针对现有的基于响应耦合子结构法(RCSA)的刀尖点频响函数预测方法需要辨识主轴-刀柄、刀柄-刀具结合面参数以及需要自制刀柄模型等引起的预测误差和预测过程复杂等问题,提出一种改进的基于RCSA的铣刀刀尖点频响函数预测方法。该方法首先改进已有的子结构划分方法,将机床-主轴-刀柄-刀具系统划分为机床-主轴-刀柄-部分刀杆、剩余刀杆和刀齿三个子结构;然后改进主轴-刀柄处转动频响函数的计算方法,通过铣刀的模态锤击实验采用反向RCSA和有限差分法计算机床-主轴-刀柄-部分刀杆结构的转动频响函数,并基于Euler梁模型计算出剩余刀杆、刀齿子结构的频响函数;最后将三个子结构的频响函数耦合确定刀尖点的预测频响函数。以一立式加工中心为研究对象,应用所提出的方法对铣刀刀尖点的频响函数进行了预测,并与其实测频响函数进行对比。对比结果表明：刀尖点的预测频响函数与实测频响函数符合程度较高,其预测、实测前三阶固有频率之间的误差在6.9%以内,所提出的方法可行有效、简单方便,且可直接基于铣刀的模态实验计算主轴-刀柄的频响函数,避免了相关结合面参数的辨识和刀柄模型的制作。     

基于Matlab的细长轴车削振动因素研究

颤振是影响金属切削加工工件表面质量的主要因素,尤其车削细长轴工件时更容易发生切削颤振。文章基于横向振动理论建立了细长轴车削过程的振动模型,并从力学及数值分析角度求解了切削力引起的工件振动响应;在Matlab软件中通过仿真研究了切削用量和工件长径比的变化对工件振动响应的影响。设计了以背吃刀量、进给速度、主轴转速及工件长径比为变量的四因素三水平正交车削实验,分析4个因素对工件切削力的影响。实验表明长径比、背吃刀量、进给速度和转速对切削力的影响程度依次降低,实验结论验证了仿真结果的正确性,揭示了细长轴车削过程的动态特性。     

基于RCSA的深孔内圆磨床主轴端点频响函数预测

基于响应耦合子结构分析法预测了深孔内圆磨床主轴端点的频响函数。首先对磨床主轴进行子结构划分,计算各子结构自由状态下的频响函数矩阵,然后顺序刚性耦合各子结构的频响函数矩阵,对轴承支撑点使用结构修改法修改轴承约束下的已耦合子结构频响函数矩阵,直至耦合到最后一个子结构,得到主轴端点的频响函数。以某深孔内圆磨床为研究对象,分别基于该方法和有限元法,对其主轴端点的频响函数进行预测,并对其进行实验测试。实验及分析结果表明：该方法预测精度高于有限元分析方法预测精度、计算速度快,便于深孔内圆磨床主轴系统的结构优化。     

基于改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数优化识别

针对固定结合面传统建模方法精度较低和结合面的动态特性参数难以确定的问题,改进了基于弹簧阻尼单元的建模方法,提出了基于实验模态分析和改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数的优化识别方法。该方法以有限元计算的理论固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为目标函数,使用改进的自适应遗传算法优化识别固定结合面的刚度和阻尼参数。以自行设计制作的固定结合面模型为研究对象进行了建模、实验、参数识别等分析,分析结果表明：所提出的方法是正确的、有效的,参数识别误差在5%以内,达到了较高的识别精度。