孔光整加工表面粗糙度在线测量实验研究

针对液体磁性磨具光整加工孔时,无法对孔内壁表面质量进行在线检测的现状,提出利用声发射技术检测加工过程中摩擦声发射信号并进而在线预测孔壁粗糙度的方法。通过实验和分析验证了声发射(Acoustic Emission,简称AE)信号与试件表面粗糙度值有良好的对应关系,获取了与孔壁粗糙度值相对应的AE信号特征值,研究了某零件光整加工时AE信号的均方根值与表面粗糙度值变化情况的对应规律,为利用声发射技术进行孔表面光整加工的在线检测和相关设备的自动化控制提供了有益的参考。     

碳钢研磨过程的声发射特性研究

基于Rtec-MFT3000型多功能摩擦磨损试验机,设计碳钢研磨过程的声发射信号在线检测装置。设置不同的研磨工况,探究碳钢研磨过程中声发射信号特征参数的变化规律,采用线性回归分析建立碳钢去除量和声发射信号振幅均值的数学模型。结果表明:在其他工况不变的情况下,随着研磨压力和旋转速度的增加,声发射信号振铃计数均值和能量均值随之增加,其中旋转速度对声发射信号参数影响更加显著;根据声发射信号振幅值可以实现碳钢去除量的在线检测,在一定的研磨工况范围下,建立的模型可对材料的去除量进行预测。     

基于声发射技术的拉深过程中润滑状态分析

采用发射技术监测了拉深过程中的润滑状态.在干摩擦和润滑脂润滑下,进行了拉深成形实验,并分析了不同润滑状态下拉深过程中声发射信号的能量、振铃计数、信号幅度等参数的变化规律.结果表明,拉深中产生声发射信号对润滑状态非常灵敏,随着润滑状态改善,拉深过程中产生的声发射信号能量、振铃计数、信号幅度参数等均呈下降趋势;通过对声发射信号分析可以判断拉深件的摩擦状况,即将声发射技术引入金属板材拉深中的摩擦状态的监测是可行的.     

基于结构负载声发射检测的低碳钢板电阻点焊飞溅表征

利用实时检测结构负载声发射信号实现了低碳钢电阻点焊过程中的焊接飞溅现象的检测与定量评估。试验结果表明,根据焊接飞溅声发射信号特征,焊接飞溅主要分为三种模式。随着焊接飞溅的模式不同,也意味着焊接飞溅能量当量的区别。焊接飞溅的结构负载声发射信号特征可以用于对焊接飞溅的定量评估。实现焊接飞溅定量评估的两个声发射信号特征参数分别为振铃计数和正峰值。焊接飞溅事件的声发射振铃计数和正峰值越大,说明焊接飞溅的能量当量越大;反之,则说明焊接飞溅的能量当量越小。在低碳钢的电阻点焊中,作为引发焊接飞溅的主要因素,焊接电流所起的作用应该比焊接时间和电极压力更为重要。其中,焊接电流和焊接时间越大,焊接飞溅的能量当量越大;电极压力越大,焊接飞溅的能量当量越小。     

基于圆台形热传导模型的慢走丝线切割仿真与试验

基于放电通道中等离子体的形成机理,根据慢走丝线切割在短脉冲放电加工时放电通道中电子流与离子流散射速度的差异,提出了圆台形热传导模型。采用基于圆台形热传导模型的有限单元法对航空材料Inconel 718的典型工况进行了仿真计算,系统地分析了放电能量对放电通道温度以及放电蚀坑深度的影响规律,并采用声发射检测技术在线监测慢走丝线切割的加工表面粗糙度。通过仿真结果与试验测得工件表面粗糙度Rt值的对比,再结合试验测得的声发射信号波形图特征及声发射信号均方根值发现：仿真计算得到的放电蚀坑深度与表面粗糙度Rt值吻合较好;声发射信号的强度随着放电能量的增加而增强,声发射信号强度随着放电温度变化速率的变小而减弱。最后回归分析得到材料表面粗糙度与声发射信号均方根值的数学预测模型,预测结果与测得的表面粗糙度误差仅为4.4%。     

利用声发射信号时频特征在线监测慢走丝线切割加工表面粗糙度

针对慢走丝线切割加工(WEDM-LS)时因温度高、切缝窄等因素造成的加工过程难以监测的问题,利用声发射检测技术对占空比可调脉冲的慢走丝线切割加工过程进行在线监测。首先利用小波包能谱算法将AE信号分解到8个独立的频段上:分别为W1~W8,且频率依次降低;然后提取各频段上的能量特征,研究其与加工工件表面粗糙度值之间的相关性。试验结果表明:W8频段的能量与表面粗糙度值之间具有较高的相关性,该频段的能量与脉冲放电能量均随着脉冲信号占空比的增大而增大,且加工表面粗糙度值也随之逐渐增大。最后通过回归分析得到了反应材料表面粗糙度值与W8频段能量占比关系的数学预测模型,该模型的预测结果与实际测得的表面粗糙度值误差仅为3.51%。说明该模型具有较高的预测精度,可用于加工表面粗糙度的在线监测。     

基于卷积神经网络对磨削表面粗糙度声发射智能预测

表面粗糙度是衡量加工零件表面质量的主要指标,为提高球墨铸铁磨削表面粗糙度预测的精度,在球墨铸铁磨削表面粗糙度声发射预测实验基础上,使用深度学习卷积神经网络CNN自动提取磨削声发射信号特征值,使用卷积神经网络对球墨铸铁磨削的表面粗糙度声发射智能预测,准确度较BP神经网络高。     

港口起重机箱型梁模型声发射信号参数分析法研究

利用参数分析法的目的是为了有效准确的分析声发射信号的特性,常用的参数有振铃计数、能量、上升时间、脉冲持续时间、幅值分布、事件计数等。每个参数都可以提供与声发射信号特征相关的信息,在声发射信号分析中有着重要作用。     

基于声发射信号的金属铣削过程研究

为了对铣削过程进行状态监测,避免在铣削工作过程中产生突发损伤,从铣削加工中的声发射现象入手,采集整个铣削过程中产生的声发射信号,利用声发射计数进行数据分析,得到铣削过程中不同阶段所对应的声发射计数的变化规律,从而进一步对整个铣削过程的稳定性进行分析研究。结果表明,主轴转速设置在1600 r/min～3200 r/min时,随着主轴转速增大,主轴转速与声发射计数呈正相关关系,随着主轴转速设置的增大,相应的各个时刻所对应的声发射计数值也发生增大,系统越不稳定。声发射计数对主轴转速这一铣削参数的变化非常敏感,能够很好地反映金属铣削过程的稳定性,很好地描述整个铣削过程。在每次铣削试验中,铣削初期阶段,声发射计数值呈阶跃性增大,然后逐渐保持平稳的特征;而当铣削进行到试件中段时,声发射计数继续增大,达到峰值。因此,铣削过程中,铣削的加工试件中间位置时需要重点关注,此时铣削状态最不平稳,最容易发生失效。在实际铣削过程中,重点监控好声发射计数,能避免刀具等加工件发生损伤破坏,提高加工质量及加工效率。     

基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度预测技术研究

使用声发射技术对铣削过程进行监测,通过对声发射信号进行频域分析,比较不同频段的能量比来在线预测加工后的表面粗糙度.     

静载下CFRP加固管柱的AE特征信号分析

为研究腐蚀管柱加固前后的承载力变化，使用声发射仪采集了准静态压缩过程中有腐蚀缺陷和经碳纤维增强复合材料（CFRP）加固的管柱构件的声发射参数。通过比较声发射的撞击数、幅度、均方根植（RMS）、振铃计数率和累积能量计数等参数，对构件的承载力进行了研究。结果表明：声发射特征参数能够较好的体现构件材料的弹性阶段、屈服阶段、强化阶段、颈缩和断裂过程；幅度和RMS可以反映试验过程中试件内部损伤破坏进程；振铃计数和累积能量的变化趋势能够体现管柱构件的压缩变形过程；CFRP加固后的管柱变形小，承载力提高，声发射振铃计数降低，累积能量计数增大。     

声发射技术在修整工艺和磨削工艺参数选择上的应用

磨削过程中磨削力与AE声发射信号有较强的对应关系,对工件表面加工质量有很大影响。首先,以单因素实验法改变修整工艺的某个参数,得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;随后通过正交实验法,修整工艺参数以"三因数三水平"得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;之后探讨了利用AE声发射信号监测砂轮的磨损状态;最后通过正交实验法,磨削工艺参数以"三因素三水平"法得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的关系,为提高外圆磨床磨削质量和效率、选择最佳的工艺参数给出了指导。     

12MnNiVR钢拉伸过程声发射信号特征分析

对大型常压储罐材料12MnNiVR钢拉伸过程中声发射信号的幅值、振铃计数、撞击计数和能量等常规特征参数进行了分析。在此基础上,对拉伸过程不同阶段典型声发射信号的时域波形、频谱、希尔伯特时频分布等进行了波形分析。结果表明,声发射信号的特征参数和波形分析能反映不同拉伸过程变形特征,可用于拉伸过程的表征。     

基于声发射信号的精密外圆切入磨削时间评估算法及试验研究

针对精密外圆切入磨削智能监控的需求,设计一种基于声发射信号的磨削时间在线评估方法。通过建立声发射信号方均根值曲线预测模型,获得声发射信号与磨削系统时间常数的关系,设计磨削系统时间常数在线计算方法;利用在线检测的声发射信号识别砂轮运动去除状态,推导基于声发射信号的外圆切入磨削表面粗糙度评价和工件几何精度预测模型,以此建立砂轮进给与驻留时间的评估算法;编写磨削时间分析评估软件,设计磨削时间在线评估方法,通过加工试验分析磨削时间对磨削加工精度与表面粗糙度的影响规律,并对评估算法进行验证。试验结果表明:该评估方法能够根据磨削时间有效评价加工质量,为精密外圆切入磨削智能监控与工艺优化提供决策依据。     

基于声发射技术的点接触润滑状态研究

为研究点接触在部分弹流润滑条件下的润滑状态,使用球盘式摩擦磨损试验机进行试验,利用声发射技术监测不同工况下的润滑状态,并分析在不同工况下声发射信号特征参数的变化规律。结果表明:声发射信号特征参数计数、能量、信号强度对润滑状态的改变非常敏感,都随滑动速度的增加而减小,随载荷的增加而增加且在变化规律上几乎一致;利用声发射技术能够表征边界润滑向部分弹流润滑的过渡状态。     

基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿真和预测.利用神经网络建模对声发射信号的累积能量时间序列进行预测,模型对44个样本进行检验的最大误差为5.6%,而且误差较大的样本对应声发射振幅参数值的局部极大值,而振铃计数与声发射率则对应局部极小值.对相应载荷时间序列预测分析中,模型输出与目标输出的最大误差不到0.1%.结构为5×5×1的网络能很好地根据序列前5个值准确预测即将发生的声发射累积能量值;结构为6×5×1的网络能很好地根据序列前6个值精确预测木材即将承受的载荷.     

基于声发射的超声辅助AWJ冲蚀实验研究

超声辅助磨料水射流具有良好的流动特性，有效提高了射流的加工效率与精度。为了进一步研究其冲蚀能力，通过实验研究了超声辅助磨料水射流(AWJ)冲蚀动态响应规律，基于声发射检测技术研究了超声辅助磨料水射流冲蚀动态响应情况，对信号进行采集处理，分析了射流压力、靶距以及超声振幅等参数对其冲蚀动态响应的影响规律。结果表明：声信号随着射流压力的增大而不断增强，冲蚀深度不断增大；随着靶距与超声振幅的不断增大，声信号呈现先变强后变弱的趋势，冲蚀深度先增大后减小，即存在最佳靶距与最佳超声振幅；声信号频率主要分布于0～200kHz之间。     

基于声发射的高速铣削刀具故障诊断

提出了一种利用声发射信号监测高速铣削刀具故障的方法。采用声发射参数分析法,确定总事件计数、总振铃计数、总能量和RMS作为刀具故障诊断的特征参量。基于LABVIEW编程模块提取其统计特征参量,实验表明这些信号特征值能有效地用于高速铣削过程中的刀具故障诊断。     

重型车刀破损声发射监控装置

根据声发射信号特征,用声发射信号判断刀具破损,开发研制出“重型切削刀破损声发射监控装置。”此装置用８０９８芯片为微处理器进行振铃计数、声发射信号实时分析处理。当刀具破损或严重磨损时,监控装置发出声光报警信号,并使车床横向退刀。信号响应时间小于１ｓ,其报警成功率达９０％。     

基于声发射的缸套-活塞环摩擦信号特征分析

为实现对缸套-活塞环摩擦磨损状况的实时监测和对缺陷、故障的诊断,以缸套-活塞环往复试验机为研究对象,基于声发射技术,研究缸套-活塞环单周期内声发射信号特征参数值随曲柄转角的变化关系,进而对声发射信号特征进行分析。研究结果表明:缸套-活塞环单循环周期内的声发射信号成"双驼峰"形变化,上下止点位置信号强度最弱,运动行程中点附近声发射信号最强;随着转速增加,声发射特征参数RMS和绝对能量逐渐增加,在上、下止点附近增幅较小,在行程中点附近增幅较大;随着载荷的增加,在低速时RMS和绝对能量呈现出增大的趋势,但增幅逐渐减小,在高速时RMS和绝对能量呈现先增大后减小的变化趋势。