磨削质量在线监测方法研究

在理论分析和试验研究的基础上，提出了一种在线监测磨削表面粗糙度的新方法，该方法从声发射(AE)传感器探头与磨削表面摩擦产生的AE信号中提取有关磨削表面粗糙度的信息量，利用神经网络实现磨削表面粗糙度的在线智能检测和预报。并通过实际跟踪测试和计算机仿真对该方法的可行性进行了分析。结果表明，该方法可行，可用于磨削质量的在线监测。     

磨削液使用效果的模糊评判

本文沿用机械工业部郑州磨料磨具磨削研究所对磨削液使用效果试验数据，运用模糊数学的原理，建立磨削液浓度，磨削工件的粗糙度，切向与法向磨削力，砂轮耐用度，磨削比之间模糊关系及隶属函数，对各种磨削液进行模糊评判，表明１０１合成磨削液是一种理想的“以水代油”的磨削液。     

磨削过程在线监测系统

为了适应小批量、多品种磨削过程的在线监测的要求，本文采用声发射（AE）传感器和功率传感器联合监测磨削过程。通过采用声发射信号归原处理法，可实现对磨削条件多变环境下砂轮钝化进行有效监测，利用该方法可以克服仅靠监测AE信号幅值变化不能监测工作材料，加工要求和磨削参数经常变化环境下砂轮钝化程度的缺陷，同时利用功率传感器对砂轮破碎进行监测，针对磨削条件复杂，难以建立数学模型的难点，本文采用神经网络建立传感器信号与监测信号的非线性关系。     

基于BP神经网络的外圆磨削颤振在线识别和监测方法

为提高机床磨削加工过程中对颤振现象识别的能力,提出一种基于BP(back?propagation)神经网络模型的颤振识别方法。通过对加工过程中传感器采集到的高频声发射信号以及振动信号相关特征值的提取,获得关于颤振的多特征参数样本库,并用其对BP神经网络模型进行学习和训练,建立BP神经网络在线识别颤振的算法模型,实现对机床加工过程中是否发生颤振的在线监测和识别。试验结果表明:这种基于BP神经网络模型的颤振识别测试结果与磨削加工试验中的磨削颤振现象结果相符合。该方法能够有效地识别磨削加工过程中的颤振,并起到在线监测识别的作用。      

基于FNN智能型磨削参数决策系统

本文结合对磨削机理,模糊逻辑,神经网络的研究提出了一种基于ＦＮＮ的智能型磨削参数决策系统。在这个系统中,首先由上层专家系统决策出初始磨削参数,然后由两个ＦＮＮ单元对磨削参数进行修正。其中ＦＮＮ１利用磨削结果对磨削参数进行修正,ＦＮＮ２利用当前砂轮磨损状况对磨削参数进行修正。．     

一种点焊质量模糊评判系统的设计

针对汽车行业对点焊的质量要求,制定了一种点焊质量模糊评判方案,并进行了软件设计.取焊点直径、焊点直径波动、压痕深度及焊点外观为评判因素集,并制定了各因素的权重分配集.各因素的评判标准可根据实际情况进行调整,以适应不同的生产场合.     

磨削智能预测控制系统研究

建立了一种智能预测控制系统。该系统根据各磨削阶段的特点,在不同阶段分别采用不同的优化控制策略：粗磨阶段,采用在烧伤极限内大进给和变速磨削优化策略;精磨阶段,采用由神经网络预测、模糊逻辑控制的工件尺寸智能优化方法;光磨阶段,采用工件表面粗糙度模糊神经网络预测辨识控制方法。基于神经网络的专家系统,提供各阶段初始磨削加工参数。实验结果表明,该系统在外圆磨削加工中适应性强,可极大地提高磨削质量和效率。     

基于质量模糊评判模型的焊缝疲劳寿命评估

焊接结构质量分级评定存在大量的不确定性,主要表现为各种焊接缺陷的模糊性.文中运用模糊数学原理,提出了焊接质量模糊综合评判模型,根据国家标准GB3323—2005,建立了焊缝质量分类因素集、评判集及权重向量,并进行模糊综合评判.按最大隶属度原则,确定焊缝质量等级,从而对焊缝疲劳寿命进行定量修正.最后以BS7608-1993英国钢结构疲劳设计与评估使用标准及实际算例,说明了基于质量模糊评判模型的焊缝疲劳寿命评估流程.结果表明,该计算模型可行,计算结果合理.     

模糊综合评判技术在CAPP中的应用

针对CAPP的现状及工艺设计的复杂性,通过介绍工艺设计的步骤阐述了工艺路线的设计、机床与工艺装备的确定以及加工余量和工序尺寸公差的设定,并分析了工艺设计的模糊性.提出了将模糊评判的方法应用于工艺设计中,同时给出了评判步骤,通过实例说明了利用模糊技术实现工艺方案的优化.     

基于小波网络的砂轮状态监测方法

提出了一种基于小波神经网络和模糊控制的砂轮状态在线监测方法，该方法通过提取磨削加工过程中有关砂轮状态的声发射信号和功率信号，利用小波神经网络，实现砂轮状态的在线智能化监测；针对多输入输出带来的网络规模增大、收敛速度缓慢等问题，提出采用尺度参数的自适应调整法及平移参数的寻优搜索法，寻找最优小波基元，同时采用模糊自适应BP算法对训练速率系数η和惯性系数α进行在线调整，从而简化了小波网络，减少了学习次数，加快了网络的收敛速度，仿真结果证明了该方法的有效性。     

智能化腐蚀监测仪的发展现状及趋势

综述了智能化腐蚀监测仪的发展过程、现状及趋势， 并对其结构进行了分析。     

轧辊在线研磨技术的开发和利用

为实现自由程序轧制，人们已经开发了一系列新技术，轧辊在线研磨技术是其中的一种。它通过设置在带材轧机上的无驱动式杯形磨辊装置，对轧制中工作辊表面进行在线磨削，以保证轧辊保持良好的辊型。另外还开发了在线辊型仪，它可以在不接触的情况下测得正在旋转的轧辊外形，并反馈至磨削系统，这样，能提高磨削精度，获得所需辊型。     

Kohonen神经网络在熔化极气体保护焊接质量监测中的应用

通过测得的熔化极气体保护焊（GMAW）过程中的电参数，利用Kohonen神经网络，直接依据不同焊接工艺条件下焊接电压和焊接电流的概率密度分布（PDD）曲线以及短路过渡时间和燃弧时间等的时间频数分布（CFD）曲线，可以自动识别焊接过程中的各种干扰信号，从而实现焊接质量监测。实验验证了该方法的可行性。     

预焙铝电解槽智能模糊控制系统

综合运用模糊控制、神经网络和专家系统等智能控制技术,以及铝电解槽“三场”在线仿真技术,开发出了预焙铝电解槽智能模糊控制系统。系统采用两级分布式控制方式,并主要由实时控制（专家模糊控制器）、电解质温度与槽膛内形在线仿真、槽况诊断、以及组织与监视４个子系统构成。运行结果表明,该系统鲁棒性好,控制精度高,具有显著的增产节能效果和广泛的推广应用价值。     

点焊质量监控技术的发展与现状

根据控制目标的不同，将已有的点焊质量监控方法分为四类。通过对各类方法进行详细分析，认为发展多参量综合监测技术是提高点焊质量监督控精度的有效途径。其中，如何充分利用监测信息，采用合理的建模手段，建立合理的多元非线性监测模型，并使监测模型能够在较宽条件内提供准确、可靠的点焊质量信息，则是发展多参量综合监控技术的关键。利用神经元网络理论和模糊逻辑理论，可望解决点焊质量控制领域中许多长期以来难以解决的问题，有利于实现真正的点焊质量直接控制。     

利用模糊综合评判评价注水管道腐蚀程度

提出了利用模糊综合评判方法对注水管道进行腐蚀程 度评价的具体方法，并通过应用示例验证了该评价方法的实用性.     

现代不锈钢修磨工艺和设备特点

修磨工艺是提高不锈钢产品表面质量的重要措施,结合某不锈钢冷轧厂实际情况论述了现代不锈钢修磨的新工艺和机组设备的主要特点,并着重对生产不同规格产品时修磨机内辊子的不同配置进行阐述。