基于小波变换的微钻头破损模式的识别

文章提出了一种基于小波分析的微小钻头折断和破损的在线监测方法,得出微小钻头折断时的力信号表现出两种主要模式,并利用小波分解代替传统的傅立叶变换进行信号分析,来准确识别钻头的正常钻削与破损状态,从而实现钻头折断的预报,实验结果证明了该方法的有效性.     

PCB 微钻切削刃结构参数化分析

PCB用硬质合金钻头是一种形状复杂的带螺旋槽的微孔加工工具,由传统的麻花钻衍生而来.微钻的结构参数与切削刃的切削性能密切相关,这些参数之间相互联系、相互影响.本文通过定义旋转矩阵建立了整体坐标系下微钻的后刀面数学模型,以向量形式推导了相应的横刃斜角和切削刃的数学表达式,定量分析了影响其切削性能的结构参数,得出相关结论,...     

正偏压对微波等离子体CVD法制备金刚石薄膜的影响

线形同轴耦合式微波等离子体CVD法是在硬质合金微型钻头(微钻)表面沉积金刚石涂层的最佳方法之一.本文首先研究了酸碱两步预处理后微钻表面的形貌和成分,然后研究了微钻工作表面金刚石的沉积情况,最后重点研究了正偏压对微钻不同位置金刚石生长的影响.结果表明,在微钻上施加50 V正偏压时,金刚石薄膜具有最佳的形貌和较好的均匀性.     

非共轴螺旋后刀面微钻几何结构优化与刃磨制备研究

非共轴螺旋后刀面微钻相比普通平面后刀面微钻,在刀具刃磨效率及其钻削性能方面具有显著优势。微钻几何结构微小改变将引起钻削性能的重大变化。建立非共轴螺旋后刀面和螺旋槽的数学模型,计算不同几何结构参数下微钻的切削刃形状、前角和未变形切屑厚度,同时建立不锈钢微孔钻削有限元仿真模型,分析螺旋角、钻芯厚度与锋角对钻削力、温度与切屑形态的影响规律,对非共轴螺旋后刀面微钻几何结构进行优化。仿真结果表明：随着锋角增大,轴向力增大,扭矩和温度降低;随着螺旋角增大,钻削力和钻削温度降低,但是当螺旋角增大到40°时,切屑为带状切屑,切屑易阻塞,容易引起刀具折断;随着钻芯厚度增大,钻削力和钻削温度同时增大,切屑宽度减小。结合不锈钢微细钻削过程中钻削力、钻削温度和切屑形态的变化规律,提出优化的微钻几何结构参数。基于六轴数控工具磨床以及所建立的数学模型,磨制出非共轴螺旋后刀面微钻。测量结果表明,其几何参数与设计值基本一致。钻削试验结果表明,该几何结构参数的微钻具有良好钻削性能。     

MDES2000型微钻实验装置的研制

MDES2000型微钻实验装置可模拟真实钻进情况,可开展岩石研磨性与可钻性试验、金刚石钻头性能参数及寿命试验、优化钻进规程参数试验等室内的各种微钻实验研究工作。该实验装置可通过手动或程序控制完成模拟钻进工作,能够实现钻进过程中各项钻进参数(钻压、钻速、扭矩、转速及进尺)的监测、采集、处理及存储功能,还可建立钻进参数报表文件数据库。该实验装置对岩心钻探研究工作具有很好的实际指导意义。     

不同钻针速率对木材微钻阻力的影响规律

为了解决微钻阻力检测设备由于不同参数设置而造成的检测数据无法比较的问题,基于IML木材微钻阻力仪可调节设置不同钻针旋转速率和前进速率的特性,试验设置5档旋转速率和5档前进速率,并交叉搭配组合,形成25种情况的参数条件设置。探讨了在不同参数设置情况下,木材微钻旋转阻力和前进阻力的变化趋势及两者之间的比例关系;分析了钻针旋转速率和前进速率对微钻阻力值的影响规律,得到了相关变化系数方程。研究结果表明：同一条件下微钻旋转阻力和前进阻力的比值范围相对固定;旋转阻力和前进阻力与钻针的旋转速率成反比关系,与钻针的前进速率成正比关系,且其各自的变化系数相对一致;微钻阻力检测中,旋转阻力能更为直接精确地反映钻针速率的变化情况。     

微钻头主切削刃对微孔钻削的影响

集中论述了在实际微孔钻削加工过程中主切削刃对微钻头折断和微孔加工精度的影响。     

提高加工不锈钢微钻寿命的试验研究

微钻由于直径很小所以在加工过程中常常遇到排屑不顺利、磨损严重、崩刃、甚至断刀等问题,严重的影响了刀具的使用寿命。在加工不锈钢时情况更严重。本试验通过对微钻钻尖的几何参数优化,显著改善了微钻的钻削情况,从而提高了微钻的使用寿命。本文介绍微钻钻尖的几何参数优化、实验过程、结果,以及对不锈钢钻削机理的初步认识。     

基于柔性电路板材的PCB微钻优化

由于柔性电路板自身的特点,使得加工柔性电路板的前期工序的钻孔工序质量不易受控制。本文针对电子电路行业需求量很大的刚柔性板材分别进行了PCB微钻优化前后的钻孔测试,并优化了PCB微钻的几何参数,结果表明优化后的PCB微钻明显提高了柔性板材的孔壁精度,孔位置精度,满足客户的要求。     

基于ANFIS模糊神经网络的微钻头破损监测

使用轴向力和扭矩信号监测微孔钻削过程,提出了基于ANFIS模糊神经网络作为微钻头破损状态监测模型。该模型能够较准确描述钻头破损和信号特征之间的非线性关系,和常用的BP神经网络相比,具有收敛速度快和局部学习能力等优点。实验结果表明：采用ANFIS模糊神经网络对提高微钻头监测的准确性非常有效。