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虞行国 《机械工人(冷加工)》2012,(1):9-11
对于大多数产品来说,当工艺进入到磨削阶段就证明产品零件前期已完成加工工序的90%以上,磨削是产品零件最后的加工工序,在目前的磨削领域中对高端产品都采用先进的手段来完成最终的加工。先进的磨削技术是一门综合技术,涉及到磨削加工的设备状况、磨削工艺的科学性、磨具磨料的合理性肢工件征整个加工过程中的在线检测等多项技术的集成,技术难度较大。 相似文献
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深孔的光整加工——砂带磨削 总被引:2,自引:0,他引:2
先进的深孔精加工、光整加工技术和高性能价格比的深孔加工装备,是促进我国制造业高速发展和产品质量不断提高的一项重要内容。本文介绍了一种新型磨削工具——深孔砂带磨削的方法与应用参数。 相似文献
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高速磨削是当今先进制造领域最为引人关注的高效磨削加工技术,具有优良的加工性能,而德国Junker公司于1994年由Erwin Junker先生开发并取得专利的快速点磨削(Quick-point Grinding)则是高速磨削技术又一新的发展。它集成了高速磨削、CBN超硬磨料及CNC柔性加工三大先进技术,具有优良的加工性能, 相似文献
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丝锥方头在丝锥工作时用于传递扭矩 ,同时也可作为加工丝锥的基准。加工丝锥时 ,对丝锥方头有一定的尺寸、表面粗糙度及形位误差要求 (如国家标准规定普通丝锥的方头对柄部轴线对称度不超过尺寸公差的 1/ 2 )。加工丝锥方头可采用铣削或磨削工艺。采用磨削工艺加工丝锥方头精度及效率较高 ,特别适合磨削量较小的小规格丝锥加工。笔者通过总结工厂多年磨削加工丝锥方头的生产经验 ,分析了丝锥方头磨削工艺和加工中常见的质量问题及解决措施。 1 丝锥方头磨削工艺(1)加工原理为满足对丝锥方头加工的技术要求 ,我厂自行设计制造了丝锥磨方… 相似文献
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工程陶瓷材料加工技术的研究进展 总被引:12,自引:0,他引:12
简要综述了近年国内外关于陶瓷材料加工技术方面取得的研究进展。包括工程陶瓷材料难加工的理论基础研究,磨削机理,超精密磨削,高效磨削加工等方面的研究动态。 相似文献
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磨削是目前工程陶瓷的主要加工方法 ,本文以陶瓷材料的物理、力学性能为依据 ,应用模糊数学中的模糊综合评判原理 ,建立了工程陶瓷材料磨削加工性的二级模糊综合评判模型 ,提出了一种对工程陶瓷材料磨削加工性进行综合评判的新方法。选择陶瓷材料的 3个力学性能参数构成因素集合 ,根据提出的评判方法 ,对 4种典型工程陶瓷材料的磨削加工性进行评价 ,并根据综合评价指标进行排序。结果表明 ,该方法的评判结果合理 ,评价方法易于运用计算机来处理 ,简单实用。此方法将工程陶瓷材料的可加工性的评价建立在材料性能参数分析的基础上 ,在磨削加工之前确定材料的磨削加工性。评价结果对工程陶瓷材料的加工过程中工具和工艺参数的确定具有重要指导作用。 相似文献
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用添加长链醇的有机磨削液来提高工程陶瓷加工效率是一种非常有效的方法。在切入磨削试验中,陶瓷磨削效率达到了普通磨削液的2.4倍。通过应用拉曼光谱技术和纳米压痕技术对液固界面进行了物质结构分析和硬度测试,发现陶瓷和有机切削液之间的液固界面的拉曼光谱存在异常振峰,而且该异常振峰的出现与磨削表面平均硬度值的变化规律非常接近。此效应可能会改变陶瓷磨削过程中金刚石磨粒微刃的切削方式,进而影响磨削效率和加工质量,因此非常值得深入地探讨。 相似文献
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Automated inspection of engineering ceramic grinding surface damage based on image recognition 总被引:1,自引:1,他引:0
Shangong Chen Bin Lin Xuesong Han Xiaohu Liang 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2013,66(1-4):431-443
As the engineering ceramic ground workpieces usually contain machining damage such as breaks and cracks, the traditional test methods cannot accurately reflect the real surface. Therefore, this paper describes an automatic damage detection system of the engineering ceramic machined surface using image processing techniques, pattern recognition, and machine vision. First, it has great influence on the exact identification of surface damage if engineering ceramic machined surfaces contain grinding texture, so Fourier transform is skillfully adopted to remove grinding texture. Second, through image noise reduction, contrast enhancement, and image segmentation, an optimal combination of image preprocessing is obtained. Then, by comprehensive extraction of surface feature parameters, decision tree classifier based on the C4.5 algorithm is built according to shape features and texture features. Finally, the paper achieves automatic extraction and classification of engineering ceramic grinding surface damage, and the recognition accuracy of breakage reaches over 93 %. Experimental results show that this method is effective in defect detection of the engineering ceramic surface, and it also can provide some analytical basis for the post-function hierarchy partition of engineering ceramic workpieces. 相似文献
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