砂带磨削工件表面粗糙度的试验研究

一、概述砂带磨削的砂带是由橡胶接触轮弹性体支撑着,因而可以安全、迅速地从重负荷磨削到精磨这一范围内进行磨削加工,即作为重负荷磨削,它有很高的生产率,作为精细磨削,它又可获得很小的表面粗糙度值。用砂带磨削来降低工件表面粗糙度值时,在相同的磨削条件下,它比砂轮磨削所需要的磨削次数少,效率高,通常砂带磨削可以经济地获得Ra1.25～     

基于神经网络的成形磨削表面粗糙度的研究

表面粗糙度是评价磨削表面完整性的一个重要参数,为此建立了基于BP神经网络的成形磨削表面粗糙度模型,并与传统回归分析建立的模型进行了比较。通过与实测值进行比较,基于神经网络建立的模型能够达到很高的预测精度,并且可以通过增加学习样本来进一步提高精度,表明该方法具有很高的实用性。     

砂带磨削加工表面粗糙度预测与验证

为了研究砂带磨削过程中主要工艺参数对磨削表面粗糙度的影响规律,建立了砂带磨削工件的表面轮廓模型,通过对砂带磨粒运动轨迹的研究分析,由单个磨粒的运动方程建立多个磨粒的运动方程。采用单因素试验法,由仿真软件合成磨削加工表面的三维形貌与粗糙度值的变化趋势,通过建立表面粗糙度回归数学模型与叶片磨削试验进行理论分析验证。结果表明,不同工艺参数磨削后工件表面粗糙度的仿真值与试验结果吻合度较好,为实际砂带磨削工艺参数的选择和优化提供理论依据与参考。     

砂带磨削钛合金表面粗糙度工艺参数的敏感性研究

为了获得给定范围内的砂带磨削钛合金表面粗糙度工艺参数的最优区间,以钛合金TC4为研究对象,进行砂带磨削表面粗糙度试验。构建砂带磨削钛合金表面粗糙度的经验公式,分析表面粗糙度对工艺参数的灵敏度,获得工艺参数的稳定域与非稳定域。结合正交试验中的极差分析,得到工艺参数对表面粗糙度的影响曲线,进行了工艺参数的区间优选。研究结果表明：表面粗糙度对磨料粒度的变化最为敏感,对砂带线速度的变化最不敏感;磨料粒度的优选范围为120#～150#,砂带线速度的优选范围为15～20 m/s,磨削压力的优选范围为10～15 N。本研究对砂带磨削钛合金表面粗糙度控制提供了理论方法与试验依据。     

细长轴闭式砂带磨削表面粗糙度的试验研究

细长轴刚性差、易变形,采用传统磨削工艺致使工件表面质量达不到要求,而砂带磨削具有"弹性磨削"和"冷态磨削"之称,可解决上述问题。据此设计了闭式接触轮式砂带磨削装置,并将其装夹于于普通车床上,对细长轴进行砂带磨削试验,通过试验分析了砂带速度、工件速度、磨削深度等因素对工件表面粗糙度的影响,结果表明在车床上采用闭式砂带磨削装置对细长轴进行精加工,能有效地降低表面粗糙度。当砂带速度为376.8m/min、工件速度为13.82m/min、磨削深度为0.07mm、纵向进给速度为0.2mm/r时,能获得最优的表面粗糙度Ra0.44m。     

基于PSO-BP神经网络的磨削表面粗糙度预测模型的研究

基于粒子群算法和BP算法相结合,借助粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值构建了PSO-BP神经网络磨削表面粗糙度预测模型。以砂轮粒度、砂轮转速、工件速度和径向进给量为正交实验四因素,设计了L_(75)(3~1×5~3)混合水平表,并获取75组实验数据作为该预测模型的训练和测试样本。实验结果表明:与BP神经网络预测模型相比,PSO-BP神经网络预测模型的预测精度更高,其预测值与实测值的平均误差由0.48%降至0.29%。     

基于BP神经网络的轴承套圈沟道磨削粗糙度识别

针对轴承套圈沟道磨削监测方法间接、监控信号偏少、识别效率不高、准确率偏低等不足,采用相关分析初选8个与粗糙度相关性较高的信号特征,再采用主成分分析,根据主成分贡献率以及累积贡献率,进一步将8个信号特征转化为3个主成分,采用BP神经网络建立主成分与沟道磨削粗糙度之间的映射关系模型,利用Matlab软件进行训练和验证,粗糙度识别正确率超过95%,能够提高轴承套圈沟道磨削过程的质量监控能力。     

砂带磨削1Cr13叶片表面粗糙度的试验研究

为改善叶片材料的表面磨削效果,本文进行了砂带磨削1Cr13叶片表面粗糙度的试验研究,系统分析了磨削用量对表面粗糙度的影响规律。该研究对生产实践具有理论指导意义。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

基于BP神经网络的表面粗糙度声发射预测

介绍了BP神经网络的原理、算法和公式,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表而粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析.创新的研究方法是直接从磨削声发射信号中提取磨削表面粗糙度信息.结果表明,该方法可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.     

机器人砂带磨削控制参数优化设计

基于磨削材料去除模型,进行工件曲面砂带磨削的控制参数优化设计.在假设磨削接触满足赫兹接触的前提下,通过对单颗磨粒切除材料机理分析,推导岀磨削过程的材料去除模型.选定了机器人砂带磨削控制参数中的设计变量,确定目标函数,建立了约束条件和数学模型,针对具体砂带磨削的控制参数进行优化,仿真结果表明优化方法的可行性.     

金属线材表面的砂带磨削

本文介绍了线材磨削法的特点,分析了砂带磨削的优点和国外磨削设备的发展,试验研究了砂带修磨压力在线材修磨时对金属去除率及磨削比的影响。     

机器人砂带磨削船用螺旋桨关键技术研究

通过对UG进行二次开发提取相应三维模型的坐标点,运用离线编程技术控制夹持着浮动砂带磨具的机器人对船用螺旋桨进行自动磨削,对提高船用螺旋桨的生产效率和加工质量具有理论和实际的指导意义。     

基于人工神经网络的磨削表面粗糙度预测研究

将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域,研究磨削表面粗糙度随磨削用量变化的神经网络预测模型。并用验证试验证明体研究方法的正确性。     

基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究

磨削温度高是产生磨削烧伤的主要原因,建立一个合理准确的磨削温度在线预测系统,对满足核电高压容器的高效深磨质量要求至关重要,为此建立了基于神经网络的高效深切磨削温度预测模型,并与热电偶法测得的温度进行了试验比较,发现此预测模型能达到较高的预测精度,表明了此方法有较大的实用性。     

开式砂带磨削参数对表面粗糙度影响的分析与优化

根据砂带磨削的原理设计了开式接触轮式砂带磨削装置,并将其应用于普通车床,对机械加工中较难加工的细长轴进行砂带磨削试验。通过试验分析了砂带转速、工件转速、磨削深度等因素对工件表面粗糙度的影响,并对磨削参数进行优化。结果表明在车床上采用开式接触轮式砂带磨削装置对细长轴进行精加工,能有效地降低表面粗糙度。在工件转速nW=1 000 r/min、砂带转速nS=3 r/min、磨削深度ap=0.07 mm、纵向进给速度f=0.02 mm/r条件下,能获得最优的表面粗糙度Ra0.48μm。     

应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

钛合金磨削表面粗糙度的研究

一、关于钛合金磨削的理论钛合金比之其它金属、合金,有其凸出韵优点:比重小(约为钢的一半);硬度高(达Rc37),超过铜和铝,能与钢铁相比;耐蚀性好,即使在强酸强碱甚至“王水”中浸泡几天也没关系。钛合金的基体是Ti,以牌号Tc—4为例、材料成份为:Ti:88～91％,A1:5.5～6.8％,V:3.5～4.5％,Fe:0.3％。其熔点相当高,(达1700℃),且弹性模量小,传热性很差(约为45钢的     

钛合金磨削表面粗糙度的研究

<正> 一、关于钛合金磨削的理论钛合金比之其它金属、合金,有其凸出的优点:比重小(约为钢的一半);硬度高(达 Rc37),超过铜和铝,能与钢铁相比;耐蚀性好,即使在强酸强碱甚至“王水”中浸泡几天也没关系。钛合金的基体是 Ti,以牌号 Tc—4为例、材料成份为:Ti:88～91％,Al:5.5～6.8％,V:3.5～4.5％,Fe:0.3％。其熔点相当高,(达1700℃),且弹性模量小,传热性很差(约为45钢的1/6～1/7。这就使得钛合金的激活能较大,