有限随机进给法抑制磨削颤振的研究

通过变磨削用量法抑制颤振的机理分析，探讨了该方法抑制磨削颤振最佳效果的动态和静态条件，提出了满足此条件的磨削方法—有限随机进给法，初步实验结果表明，该方法具有抑制颤振的功能，有进一步研究和实用化的前景。     

外圆磨削颤振监测方法设计

磨削颤振是影响加工质量和加工效率的重要因素,常需增加多个后续加工周期来满足加工质量的要求。采用涡流传感器、磨削力传感器、声发射传感器、加速度传感器和接触探头等多传感器对砂轮边沿的自激振荡进行测量,对自激振荡信号,提出采用幅值法和小波分析法进行分析处理,实现了磨削颤振的自动监测和预测,减少了加工周期,提高了加工效率。     

缓进给外圆磨削中磨削力的研究

本文根据磨削力由切屑变形力和摩擦力两部分组成的力学模型,对缓进给外圆磨削中的磨削力进行了研究。基于试验结果,建立了缓进给外圆磨削的力学模型。由力的模型表明:缓进给外圆磨削中的切屑变形力对磨削力的影响很小,摩擦力是切屑变形力的几倍至几十倍。分析了磨削条件和砂轮特性对切屑变形力和摩擦力的影响,并解释了缓进给和普通外国磨削之间的差别。     

外圆纵向智能磨削控制系统的研究

通过对磨削机理、专家系统、模糊神经网络和人机一体化学术思想的深入研究，本文提出了一种外圆磨削加工中人机一体化智能控制策略。其中，初始磨削加工参数由基于神经网络的专家系统决定；磨削过程中采用了大进给和超切人的优化磨削方法；由二个模糊神经网络和人组成的合作智能控制系统实时修正磨削加工参数。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。     

切入式磨削烧伤仿真预测与控制方法研究

基于磨削热传递模型和磨削去除率模型,提出了一种基于监控功率信号的切入式磨削烧伤仿真预测与控制方法,对砂轮在粗磨、半精磨、精磨、光磨各阶段的磨削功率信号进行监测,再利用计算机对机床数控系统各加工工艺参数进行控制,使砂轮实际磨削功率信号始终低于磨削烧伤最大功率边界的5%～15%,来避免出现工件磨削烧伤现象;同时,用轴承套圈内圆磨削试验验证了该方法的有效性和实用性。      

内圆切入磨削的理论与实践

与外圆磨削、平面磨削相比，内圆磨削条件恶劣，存在许多困难，而许多工业部门，特别是在滚动轴承工业中广泛应用，因此，内圆磨削的磨削质量和效益等问题一直困扰着人们。本文对内圆切入磨削进行了理论分析和试验研究，所得结论相符，可供生产参考。     

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。      

径向切入磨削加工的新程式及其自适应预测最优控制方法

针对径向切入式磨削加工过程（尤其是薄壁工件），提出了一套新的磨削工艺程式；并在充分分析磨削机理的基础上，导出了与之相适应的以最终尺寸精度为目标的自适应预测最优控制算法。仿真与试验结果表明，该方法能较好地实现磨削尺寸精度的在线控制，可在更短的时间内获得理想的加工效果。对于薄壁件的磨削加工其效果尤其显著。