磨料水射流切割质量的神经网络预测

磨料水射流切割质量影响因素较多,难以建立有效的理论模型,结合实验结果,建立磨料水射流切割质量的神经网络预测模型。结果表明,对于所给定切割参数,该模型能快速、准确、可靠地预测出切割质量。     

磨料水射流切割铝合金质量模型研究

通过理论研究,分析了磨料水射流去除材料机理及其影响因素。采用正交设计法,进行铝合金切割试验。以切割断面的表面粗糙度值为研究对象,对测得的试验数据进行极差分析。分析结果显示,射流压力、切割速度和磨料流量对切口表面粗糙度的影响较大;靶距和磨料粒子的尺寸对切口表面粗糙度的影响次之。用回归分析方法,建立了磨料水射流切割铝合金材料的表面粗糙度模型。通过试验验证,模型的误差在1.98%~5.14%之间。     

预测磨料水射流切割质量模型的研究

磨料水射流(AWJ)是高速水与磨料混合对材料进行加工的一种新型冷态高能切割技术,有着广阔的应用前景。但因其流态的特性,使得切割质量存在一些缺陷。为了提高工件表面质量和生产效率,在优化选择切割工艺参数组合的基础上,获得大量实验数据,试图建立能够精确预测切割质量的网络模型。通过程序对模型拓扑结构的改进,使得模型预测的切割质量更准确,很好地满足加工需要。     

基于CFD的磨料水射流水下切割研究

从工程实际应用的角度出发,运用理论研究、试验验证、软件仿真等手段,对前混合磨料高压水射流系统的水下切割技术进行机理分析及实验研究.     

超高压磨料水射流切割质量的实验研究

对磨料水射流切割断面的形貌特征及其形成机理进行了分析.针对国产AWJ切割系统的特点,实验研究了系统主要参数对几种常用材料切割质量的影响规律.分析了塑性和脆性材料的切割断面特点,为实际的工艺参数选择提供了可靠依据.     

基于磨料水射流的氧化锆陶瓷切割研究

为了保证工程陶瓷类硬脆材料在达到一定切割质量的同时最大程度地提升切割效率,以射流压力、靶距、横移速度和切割次数为变量,基于田口试验设计方法,设计了磨料水射流切割氧化锆陶瓷的正交试验。利用白光干涉仪测量切口表面形貌,利用Minitab软件统计试验数据并进行分析,探究射流压力、靶距、横移速度和切割次数四项工艺参数对切口锥度和切口深度的影响规律,并在此基础上针对切割质量与切割效率探究最优的工艺组合。工艺参数对切口锥度、切口深度影响程度的主次顺序为横移速度>射流压力>切割次数>靶距,工艺参数对质量—效率综合影响程度的主次顺序为射流压力>横移速度>切割次数>靶距。综合分析切割质量与切割效率,得到最优工艺参数组合：射流压力300MPa,靶距2～10mm,横移速度100mm/min,切割次数1次。磨料水射流对工程陶瓷具有良好的切割效果,研究结果为陶瓷类硬脆材料切割质量与切割效率的提升提供工艺参数选择依据,具有一定的理论意义和工程实际应用价值。     

基子前混合磨料水射流切割质量实验设计的研究与应用

以切割质量研究为切入点,提出了前混合磨料水射流切割质量实验设计中工艺参数的选取与质量参数的选定、切割质量实验方案实施以及实验结果分析的方案.最后以水晶玻璃的切割实验为例介绍了前混合磨料水射流玻璃切割质量的研究.     

基于改进BP网络的磨料水射流切割质量研究

目前建立的磨料水射流切割质量数学模型,对厚板材切割时,其加工精度和表面质量较难控制.基于BP神经网络学习理论,通过对网络权值和阀值进行四种方法的改进,目的是改善网络误差反向学习性能,建立低误差收敛精度、快训练速度的最佳切割质量模型.在获取大量样本数据的基础上,对最佳改进BP网络模型进行训练、预测,结果表明该模型能够快速、准确、可靠地预测磨料水射流切割质量.     

基于前混合磨料水射流切割质量实验设计的研究与应用

以切割质量研究为切入点，提出了前混合磨料水射流切割质量实验设计中工艺参数的选取与质量参数的选定、切割质量实验方案实施以及实验结果分析的方案。最后以水晶玻璃的切割实验为例介绍了前混合磨料水射流玻璃切割质量的研究。     

磨料水射流二次逆向切割对断面质量的提升研究

针对磨料水射流切割过程中存在的拖尾余纹、切缝锥度和切割留尾问题,基于磨料水射流切割理论,设计了3组不同因素组合下的单次正向切割、单次1/2速度正向切割和二次逆向切割试验,探讨了3种不同切割方式下的断面形貌产生机理,并对试验结果进行对比分析。结果表明,二次逆向切割可降低表面粗糙度约52%~85%,可降低切缝锥度约66%~72%,同时可消除切割留尾。因此,高压磨料水射流采用二次逆向切割的方式可以显著提高磨料水射流切割工件的断面质量。     

磨料浆体射流切割机床中切割质量研究

介绍了磨料射流切割机床的组成和工作原理。分析了射流切割表面质量的影响因素，并在此基础上建立了切割表面波纹度模型。初步讨论了质量控制方法。     

高压水磨料射流切割机制的实验研究

根据工业性切割的需要，对磨料水射流（ＡＷＪ）切割机制进行实验研究。通过射流与材料之间的相互作用过程，建立和验证了ＡＷＪ切割过程模型，ＡＷＪ切割过程主要是通过磨粒对材料的周期性切割磨削和变形磨削完成；验证分析了典型材料的切割特征（切割深度、切口宽度、冲蚀量）与切割变量（水压、靶距、切速等）的关系，以及磨料、材质两大因素的影响。实验研究结果对ＡＷＪ切割技术的开发与应用具有指导意义和实用价值。     

磨料水射流切割机制研究进展

从单个磨料颗粒造成的冲蚀入手,综述了磨料水射流切割机制的研究进展,介绍了磨料射流切割过程中的微观切割模型、微观机制的扫描电镜分析结果,被切割材料的内部应力分析,水射流的水楔效应和跃迁速度以及材料切割的宏观分析结果.提出今后对磨料水射流切割机制的研究应从数值模拟研究、专家系统和模糊理论的应用、空化切割机制以及液相-颗粒薄层的阻尼效应等方面入手.     

磨料浆体射流切割技术的研究

针对国外磨料浆体射流切割技术在我国推广和应用的瓶颈问题，研制出一种新型的磨料浆体射流切割工艺设备。介绍了系统的工作原理及优势所在，并通过一系列试验及分析，初步掌握了该种切割技术的切割性能及影响因素。     

磨料水射流切割技术分析及研究

分析磨料水射流切割技术的基本原理和切割机理;可寻求影响高压水射流切割技术的相关规律。     

基于模糊神经网络的切削参数预测方法

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,将模糊理论与神经网络技术结合,避免了单纯的神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。经过模糊神经网络的建立和训练可达到精度要求。将试验值、单纯神经网络及支持向量机的预测结果进行比较,可以得出如下结论:当模糊神经网络的隶属度函数中的参数及神经网络连接权值的初始值合理时,其学习算法的精度高,收敛性好。     

前混合磨料水射流切割脆性材料研究

提出在有防爆要求的场合下,利用前混合磨料水射流冷切割技术对混凝土等脆性材料进行切割.对脆性材料的切割机制进行研究,建立切割冲蚀模型,分析受冲击区的应力.对混凝土试块进行切割实验,并对分析同切割深度的不同形态所产生的因为.研究表明:在切割初始阶段,高速磨料以较小角度冲击、磨削材料,形成较光滑的切割磨削区;随切深的增加,材料在磨料粒子大角度冲击下形成斜条纹状的变形磨削区.前混合磨料水射流对混凝土等建筑脆性材料具有良好的切割效果,在易燃易爆等应急场合进行切割作业具有独特优势.