SUS304钢的振动滚压加工表面粗糙度的推算

本文在用振动滚压超精加工新工艺对 SUS304不锈钢零件表面进行精加工实验的基础上,建立了振动滚压加工的力学-数学模型.依据该模型和大量试验数据推导出振动滚压加工后表面粗糙度的经验计算公式.还分析了加工参数(滚压力,进给量,振动颓率,振幅等)对表面粗糙度的影响。     

一种小型压实机械的实验及仿真研究

为了提高自行式振动滚压夯实机(简称滚压夯)的行走速度和运行稳定性,对滚压夯的物理样机进行了大量的实验研究.用ADAMS和SolidWorks软件联合建立虚拟样机模型并进行了动力学仿真.通过对实验数据和仿真结果的分析,验证了用ADAMS进行机械系统的仿真的可行性.对虚拟样机进行了仿真和结构优化,得到了优化的结构参数,提高了滚压夯的行走速度和运行稳定性,给出了滚压夯工作的最佳频率和合理的工作频率范围及相应的行走速度.     

内孔滚压加工及其影响因素的分析

介绍了内孔滚压加工及典型内孔滚压工具，阐述了内孔滚压加工机理，总结了内孔滚压加工的工艺特点，较系统地分析了影响内孔滚压加工质量的诸因素，得到的一系列内孔滚压加工的试验数据，可为内孔滚压加工的实际应用提供工艺参数的借鉴。     

自行式振动滚压夯实机工作过程的数字仿真和实验研究

通过对自行式振动滚压夯实机的运动微分方程进行数字仿真和对其工作过程进行实验测试,提出了一些完善设计和提高滚压夯工作性能的措施．     

多珠斜向型飞机轮毂滚压加工装置和工艺研究

飞机轮毂股部(圆弧过渡处)是易形成疲劳裂纹的高应力集中区。针对某工厂现行的飞机轮毂股部滚压加工不能有效地提高轮毂疲劳强度的技术难题,在对现行的直向滚压加工装置作受力分析和结构分析的基础上,设计了一种新的多珠斜向滚压加工装置,并给出了加工工艺、加工技术和工艺参数。理论分析和试验结果表明:新装置保证了滚压加工后压应力区和轮毂工作时的高应力集中区重合,从而使加工出的飞机轮毂的疲劳强度和疲劳寿命得到提高,且可大大延长滚压装置的使用寿命。     

超声滚压18CrNiMo7-6齿轮钢表面变质层性能分析

研究了18CrNiMo7-6齿轮钢超声滚压后表面变质层的性能和加工工艺。分别运用三维表面形貌测量系统、显微硬度计、超景深三维显微系统和高速大功率X射线残余应力分析仪等工具观察试样加工前后的表面变质层变化,并采用单因素试验分析试验数据,研究超声滚压工艺参数对试样表面变质层的影响。结果表明:经过超声滚压加工,表面粗糙度由未经超声滚压处理的3. 003μm减少到0. 468μm,显著的加工硬化在该材料表面形成,表面显微硬度从最开始的360. 9 HV升高到442. 9 HV,升高了22. 7%,高硬度层达到了300μm;平整的表面在超声滚压加工后出现;在距离表面40μm处残余压应力形成峰值,其值约为-790. 97 MPa。超声滚压技术显著提高了材料的变质层性能。     

多维超声振动铣削Ti2AlNb合金试验研究

Ti2AlNb合金的硬脆性较大,传统的切削工艺在切削加工中存在的切削热高导致刀具耐用度低和加工质量差等问题。本文采用切削仿真与试验研究相结合,应用二维、三维超声振动切削和普通切削进行Ti2AlNb合金切削特性的对比研究。结果表明：超声振动的三向切削力小于普通切削的,沿刀具进给方向,二维和三维超声振动相对于普通切削的切削力最大分别下降了48.6%和28.3%。3种不同的切削方式在相同的切削参数下加工出完全不同的表面微织构形貌,三维超声振动加工出“麦穗状”,且“麦芒”出现在超声分离特性较强的刀具进给方向上。随着机床转速增加,二维超声振动产生的粗糙度值相对于普通切削下降率最大为45.3%。随着振幅增加,超声振动引起的刀屑分离作用增强,在刀具二维超声振动振幅为8μm时,工件表面粗糙度下降了64.5%。试验结果表明,超声振动加工是提高Ti2AlNb合金的切削性能的有效手段之一。     

异型大螺距螺纹冷滚压工艺设计计算

应用冷滚压原理,对异型大螺距螺纹加工,采用冷滚压加工无切屑工艺,取代传统热轧和割丝工艺,为螺纹加工创出一条新路。本文着重介绍异型大螺距螺纹冷滚压的金属塑性变形力与所需冷滚压力的计算以及冷滚压前螺纹毛坯直径的计算。     

特殊不锈钢零件的振动滚压超精加工

本文介绍了用振动滚压加工新工艺方法对特殊材料且形状复杂零件表面的超精加工,探讨了润滑剂、压力、工艺参数(频率、振幅、进给量等)对获得的表面粗糙度的影响,本文指出:该技术可以缩短加工周期,改善零件的表面质量,具有广阔的应用前景。     

曲轴圆角滚压智能加工系统

发动机曲轴圆角滚压可以极大地提高轴的疲劳强度,但滚压后会产生菜,传统的弯曲力校直方法会降低由滚压前产生的压应力。新的工艺方法是：先滚压再测量最后滚压校直。提出了实现这种新工艺方法的加工设备－－曲轴圆角滚压智能加工系统。同时也介绍了该设备的特点和研制中的关键技术。     

基于MATLAB/SIMULINK的超声波振动加工过程仿真研究

在建立超声波振动加工过程中“刀具—工件”系统的动力学模型的基础上,应用MATLAB软件中的Simulink建立了该系统的控制系统模型,并对振动加工过程中工件的运动规律进行了仿真分析.仿真结果表明,超声波振动加工方法能够极大地降低普通切削过程中工件的振动,对提高工件的加工表面质量和加工精度具有重要意义,是实现精密切削加工的一种有效方法.     

连续加工路径的进给速度规划算法研究

为了实现数控系统连续轨迹的速度规划,本文提出了混合进给速度的规划方法.此方法通过建立转弯处加工路径和加工误差的数学模型,实现了转弯处进给速度的控制.实验结果表明,这种方法不仅可以极大的提高机床的加工效率,减小由于路径转弯剧烈引起的机床震动,从而大大提高工件的加工质量.混合进给速度的规划方法保证了加工精度和加减速的稳定性.     

表面微坑低频振动加工刀杆的位移检测与控制

在分析蜂窝状表面微坑低频振动冲击加工原理的基础上,研究了低频振动冲击在缸套内表面形成分布规律和结构参数可控的微坑加工方法,提出了利用位置敏感器件（PSD）为核心构成在线二点法的刀杠位移检测系统,并将检测出来的实际参数传递给计算机,计算出刀杆位移的修正位置和修正余量,由伺服电机驱动刀具对表面微坑进行低频振动加工.该方法使微坑加工过程变得平稳,显著降低了由于振动引起的噪声,微坑分布和结构参数可控,且所有微坑均匀分布、相互独立,有效保证了微坑加工深度.     

自重变形的大型板带轧机机架数控加工补偿

大型板带轧机机架是轧钢设备的核心部件,具有体积与质量大、精度要求高等特点,给数控加工精度控制带来很大的难度。分析引起轧机机架加工后精度丧失的因素,采用有限元法计算机架在加工位置的自重变形,通过侧立采样法进行误差补偿,减少因机架加工位置和实际工作位置不同而产生的自重变形误差。经检测加工的机架尺寸精度及形位精度均符合要求。     

滚动表面误差激励的球轴承振动分析

本文研究滚动表面误差所产生的球轴承振动特性,提出了用等效误差来描述轴承各零件滚动表面误差的方法,建立了由误差引起的球轴承振动模型,讨论了误差的空间谱与振动频谱之间的关系。采用实验方法测试并确定模型参数。本文的分析方法对指导低噪声轴承设计具有一定的理论意义,还可进一步推广应用于滚动轴承的状态监测领域。     

EEMD-PE与M-RVM相结合的轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号中包含了大量轴承运行状态信息,但是由于振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以充分提取振动信号中的故障特征,导致现有基于模式识别的轴承故障诊断方法的故障识别准确率较低.为了提高滚动轴承故障识别的准确率,提出了一种基于集合经验模态分解-排列熵(EEMD-PE)特征提取与多分类相关向量机(M-RVM)相结合的轴承故障诊断方法.首先,该方法利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将轴承故障信号分解为一组包含故障特征的本征模态函数(IMFs).然后,利用排列熵提取由EEMD分解得到的IMFs中的故障特征,并组成特征向量.最后,采用EEMD-PE对不同故障状态下的训练样本集进行特征提取,组成特征向量集对M-RVM分类器进行建模,以概率输出的形式实现对滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:EEMD-PE特征提取方法能够对滚动轴承振动信号的故障特征进行有效提取,M-RVM能够对故障滚动轴承振动信号包含的故障特征进行识别.与现有轴承故障诊断方法相比较,所提出的方法能够提高故障识别准确率,达到99.58%.     

薄带钢轧制环境下的轧机振动特性研究

国内某钢厂热轧线在轧制薄带板时,第二架精轧机振动异常剧烈。通过建立该轧机系统的垂直振动和水平振动有限元模型,计算出其多阶固有频率,并结合现场振动测试信号,进行综合分析。结果表明,当电机转速达到90~110 rpm时,齿轮座啮合频率为16.6~18.8 Hz,与水平振动系统第1阶扭振频率接近,形成受迫振动;当电机转速达到110~120 rpm时,齿轮座啮合频率为21.4~23.3 Hz,与轧机第1阶轴向振动频率23.4 Hz接近,形成受迫振动。因此,通过控制,使电机快速通过这两个转速区间,可有效减轻轧机的振动。     

超声振动主轴关键部件设计与动力学分析

为实现超声振动钻削加工,需设计超声振动主轴系统。而主轴系统中声振部件是最关键的部件。本文首先提出了一套用于微细孔加工的轴向超声振动钻床主轴的关键部件的设计方案,通过分析超声振动钻削主轴的基本工作原理,确定了主轴关键部件的结构选择和设计方法,进一步对主轴关键部件的连接进行改进。随后对主轴关键部件建立动力学模型,并应用Ansys Workbench软件对其进行了动力学分析,得到了关键部件的模态和谐响应特性,动力学分析验证了设计的可行性,最后通过钻削实验实现了难加工材料的微细孔振动钻削。     

基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断。