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《机械科学与技术》2017,(6):960-964
针对熔融沉积成形(Fused deposition modeling,FDM)最常用的成形材料聚乳酸(Polylactic acid,PLA),选用氯仿溶液进行表面雾化抛光,以提高FDM成形件的表面质量。研究抛光温度、抛光时间和抛光液浓度对FDM成形件表面抛光效果的影响。实验结果表明抛光表面的粗糙度随着抛光温度升高和抛光时间增加而减小,但当抛光温度和抛光时间达到一定程度后,抛光表面粗糙度并没有明显的减小。随着抛光液浓度的增大,抛光表面的粗糙度减小。采用抛光温度为60℃、抛光时间为7 min和抛光液浓度为100%时的抛光效果较好,抛光后成形件的表面粗糙度大幅减小,表面形貌得到显著改善,且对成形件的尺寸和质量影响很小。 相似文献
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针对大理石的磨粒加工过程,借助有限元/离散元耦合方法建立了单颗磨粒的高速划擦仿真模型,并通过在实体单元中插入零厚度内聚力单元,控制内聚力单元的失效来实现大理石加工过程中裂纹的萌生及扩展过程。基于所建立的单颗磨粒划擦模型,对比了划擦深度和划擦速度对大理石去除过程的影响。结果表明:大理石划擦过程中划擦力和加工表面损伤层厚度随划擦速度和划擦深度的增加而显著增大,且划擦力与损伤层厚度存在正相关性。 相似文献
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针对超精密加工后单晶金刚石衬底表面损伤层具有超薄(试验仅几个纳米)且透明的特点,提出一种基于光谱椭偏的测量和表征方法,实现衬底损伤层厚度和折射率的无损测量和表征。首先,建立“粗糙层+纯基底”两层光学模型,利用离散型穆勒矩阵椭偏测量模式测量加工前籽晶衬底,分析测量数据获得其光学常数,作为后续加工损伤层椭偏数值反演的基础,以避免损伤层与衬底间椭偏参数耦合;然后,根据衬底加工后的特征,建立“粗糙层+损伤层+纯基底”三层光学模型,采用多点拟合分析策略,在此基础上,实现粗磨和精磨两个典型加工阶段金刚石衬底损伤层的无损表征,并进一步探究单面磨削和双面磨削损伤层差异。结果表明,籽晶折射率与金刚石折射率理论值接近,且随波长的变化趋势一致,说明测量模式和拟合策略可行;粗磨后衬底损伤层的厚度和折射率均高于精磨后衬底损伤层的厚度和折射率;双面磨削与单面磨削损伤层的折射率在红外波段基本一致,在紫外-可见波段具有差异。损伤层厚度椭偏测量结果与透射电子显微镜(Transmissionelectron microscope,TEM)测量结果进行比对分析,验证椭偏测量方法的准确性。所提方法可无损测量单晶金刚石衬底超薄... 相似文献
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采用离散单元法模拟新拌混凝土于搅拌机中的混合过程,研究了双筒螺带式混凝土搅拌机的混合效率。 用Hertz-Mindlin with JKR接触方法建立新拌混凝土离散元模型,模拟了坍落度实验、L箱实验和流变仪实验,将模拟结果与实验结果进行对比,校准模型参数,采用混合系数定量研究了不同初始装填方式下搅拌机的混合效率。结果表明,采用上下装填方式时搅拌机混合效率较高;对任一初始装填方式,左部区域与右部区域、前部区域与后部区域间混合效率无明显差别,而上部区域混合效率比底部区域高,底部出料口处存在搅拌盲区,采用舍弃初始出料的方法可提高新拌混凝土性能。转速较高时混合效率较高,相同旋转圈数时,混合效率基本相同。 相似文献
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研究了不同含量的Ti和Mg对消失模铸造Al-Cu合金组织和力学性能的影响。结果表明,当Ti含量从0.3%提高至0.9%和1.2%时,其脆性相含量增多且组织形态逐渐粗大,Al-Cu合金的抗弯强度略有降低,但硬度较低。经535℃×15h固溶+70℃水淬+175℃×4h时效后,Al-Cu合金的抗弯强度和硬度均提高了约100%。在Ti含量为0.3%时,添加1.0%的Mg,Al-Cu合金的抗弯强度有所增加,硬度大大提高。Mg含量继续提高到1.5%和2.0%时,Al-Cu合金的硬度虽有所提高,但抗弯强度却有所降低。Mg含量增加的Al-Cu合金经固溶时效处理后,合金的抗弯强度和硬度也显著提高,且Mg含量为1.5%时热处理效果最好。研究结果还显示,金刚石表面镀Ti或增加Al-Cu合金胎体中的Ti含量有利于提高Al-Cu合金胎体对金刚石的把持力。 相似文献
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磨削作为大多数典型零件终加工方法,开展典型零件磨削加工工艺智能决策是满足其高精、高效的重要手段,因此提出基于6R模型的典型零件磨削加工智能工艺决策系统框架。首先,结合实例推理与置信度计算各实例的综合置信因子开展实例优选。然后,建立异质集成学习与粒子群算法优化的预测模型获得最优工艺方案输出。最后,基于Qt 4.8.7和SQLite 3开发典型零件磨削加工工艺决策系统。以磨床砂轮主轴磨削为例,根据企业应用报告,使用工艺智能决策系统的方案加工后,零件表面质量提高73.25%,工艺方案决策时间从近20 h缩短到2~4 h,零件加工处理时间从10 min缩短到5 min,单个产品的加工效率提高25%以上,最高达47%,工艺决策准确率达到98.2%,实现了典型零件的高效、高精度磨削加工。 相似文献
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实现磨削过程的精准预测对于实现我国节能减排的目标具有重要意义。针对现有磨削能耗研究无法准确表征出磨削能量流动情况和未考虑能耗动态变化数据等问题,提出一种基于单颗磨粒磨削机理与数据融合驱动的磨削过程建模分析方法。建立了考虑磨粒的尺寸、位置、角度、出刃高度的砂轮表面形貌模型,推导了磨粒与工件材料接触分析情况的数学表述模型,探讨了基于不同磨粒形状的磨削力与能耗模型的建立方法;在此基础上,建立了零件磨削机理与数据分析相融合的动态自学习能耗预测模型。实验结果表明融合模型的相对误差平均值为3.630 7%,不仅可以揭示磨削过程能量的生成和演变机制,更能够实现对磨削结果的精准预测。 相似文献
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