变变位齿轮传动的振动响应测试及分析

利用WS-5921/U60512型信号采集仪及加速度传感器,对变变位齿轮传动不同速度下的振动响应进行了测试及量化研究,得到了振动加速度信号的时域曲线及自功率谱密度曲线,并与变位齿轮的振动响应进行对比。研究表明:齿轮传动过程中,主动轮产生的振动能量基本相同,从动轮的振动主要来源于主、从动轮的啮合过程,变变位齿轮啮合过程中产生的振动能量小,传动更平稳;随着电机输入频率的增加,主、从动轮的振动能量逐渐增大,变变位齿轮传动最大自功率谱值对应的振动频率波动较小,约为100 Hz;变位齿轮、变变位齿轮从动轮的振动信号自功率谱密度的比值最大达到4∶1以上。     

试论如何控制车削中的振动

在机械加工中产生的振动有强迫振动和自激振动,振动会恶化加工表面质量,损坏切削刀具,降低生产率。本文分析了车削加工中振动的主要类型及产生的原因,并从刀具、夹具、切削工艺等方面提出了减小或消除振动的措施。     

数控车削加工中刀具振动问题初探

本文主要探讨数控车削加工内腔（孔）应用过程中刀具产生振动原因进行分析，进而分析消除振动的方法，进一步提出降低切削力产生切削振动的几种方法和措施。     

0Cr18Ni9不锈钢车削力试验研究

切削力是切削加工中的一种伴随现象,切削力的大小直接影响到刀具寿命、加工质量和加工效率。在分析车削力时域特征的基础上,通过0Cr18Ni9不锈钢的正交车削试验,研究了切削参数对切削力波动系数的影响规律。结果表明：动态性是车削力的基本属性,切向分力和进给分力是车削力的主要成分;切削用量三要素中,切削深度ap对进给分力波动系数Qf和切向分力波动系数Qc都有着显著的影响,两者随ap的变化趋势基本一致。     

基于ICA算法分离缸盖振动加速度信号的研究

本文利用基于独立成分分析的FastICA盲源分离算法对缸盖振动加速度信号进行了分离研究.分析表明缸盖振动加速度信号满足源信号独立性要求,且源信号具备非高斯特性,满足独立成分分析应用的要求.在ZH195柴油机缸盖三个不同位置安装传感器,同时测量振动加速度信号,利用FastICA算法对实测缸盖振动加速度信号进行分离.为对分离的效果进行评价,利用连续小波时频分析方法,对分离得到的活塞撞击激励的响应信号及反拖工况测得的振动加速度信号进行分析,对比结果表明,两信号的时频分布特性具有相似性,这表明FastICA算法适用于分离研究用机型缸盖振动加速度信号.     

涂层硬质合金刀具磨损对零件表面粗糙度的影响试验分析

刀具是切削加工过程中重要的生产要素,其状态影响加工过程和结果。以涂层硬质合金数控外圆车削刀具为研究对象,应用基于声发射的刀具磨损检测系统,监测刀具的磨损状态,分析在切削45钢件过程中对表面粗糙的影响,从而为实际应用提供一定的参考数据。     

如何提高《金属切削原理与刀具》的教学质量

《金属切削原理与刀具》是由“金属切削原理”与“金属切削刀具”两部分组成。前者以车削为中心,系统阐明车削过程的基本规律和应用,然后介绍钻削、铣削、磨削过程的特点,知识比较抽象,学生听课常感到枯燥、乏味;后者则以常用刀具的类型、结构特点及其选用和常用非标准刀具的设计为主,其实践性比较强,但学校实验室模型较少,多数实验不能正常进行,因而学生对刀具只能是一种模糊的认识。同时,随着教改的深入,课程设置发生变化,本课的课时数由原来的140学时压缩为80学时,,这样,学生对这门课深感抽象、枯燥,教学难度比较大。而且,这门专业课学习的好坏,又直接影响机床、工艺与夹具等专业课的学习。因此,如何提高《金属切削原理与刀具》的教学质量,使学生从始至终保持主动学习的积极性,则成为一个突出而又亟待解决的问题。     

超精强力车削时的表面粗糙度模型

用数学建模方法预测车削加工所形成的表面粗糙度已有四十多年的历史。然而到目前为止,有效的方法不能较好地应用于强力车削。这里介绍一个全新的数学模型,它综合考虑了加工过程中的各种干扰,比如刀具切削刃缺陷和强力车削时的振动,这些因素影响可达到的表面粗糙度。它包括一个材料分离公式,是表达在切削过程中切屑流动和变形特点的,也允许补充信息以导出表面上给定点的产生机理。实验结果显示,即使在较低进给速度下计算的和测量的表面粗糙度参数之间也吻合得较好。     

基于AR功率谱分析的砌块成型机振动特征研究

引入AR功率谱研究液压马达驱动机械偏心和差动液压缸两种激振模式砌块成型机的振动特征,探讨砌块成型机工作参数优化的新方法.实验中,采集系统振动加速度信号,建立基于时间序列的AR功率模型,并比较分析不同工作参数下的AR功率谱特征.结果表明:液压马达驱动机械偏心激振模式对压力参数较流量参数敏感;而差动液压缸激振模式对压力和流量参数的敏感程度都高于机械偏心激振模式,由此获得了不同激振模式下的最佳工作参数组.     

长方体内圆弧工件制作工艺探讨

介绍了在数控车削中心机床上加工长方体内圆弧的工艺要点及切削参数，并对数控车削用刀具的补偿进行了探讨。     

车削加工中的振动及防控措施

振动是车削加工中常见的现象,给正常的生产加工带来负面影响。本文在详细分析车削加工中振动的主要类型及产生原因的基础上,从工艺系统的抗振性、切削用量及刀具几何角度的选取等方面提出控制各类振动的有效措施。     

Cutting force and its frequency spectrum characteristics in high speed milling of titanium alloy with a polycrystalline diamond tool

In this paper, a series of experiments were performed by high speed milling of Ti-6.5Al-2Zr-1Mo-1V (TA15) by use of polycrystalline diamond (PCD) tools. The characteristics of high speed machining (HSM) dynamic milling forces were investigated. The effects of the parameters of the process, i.e., cutting speed, feed per tooth, and depth of axial cut, on cutting forces were studied. The cutting force signals under different cutting speed conditions and different cutting tool wear stages were analyzed by frequency spectrum analysis. The trend and frequency domain aspects of the dynamic forces were evaluated and discussed. The results indicate that a characteristic frequency in cutting force power spectrum does in fact exist. The amplitudes increase with the increase of cutting speed and tool wear level, which could be applied to the monitoring of the cutting process.     

An appraisal of techniques and equipment for cutting force measurement

INTRODUCTION Metal machining processes are characterised mainly by quick changes in quantified elements. In- dividual changes do not occur in isolation and they influence each other. The analysis of these changes require study of the complicated complete systems in their real situations. The study of cutting processes such as turning and facing, from dynamic aspects, is very important. The trend towards the measurement of cutting forces in machining leads to many theo- retical and practic…     

细长轴车削的对策

直径与长度之比大于1：20的轴称为细长轴。在切削力、切削热和振动的作用下,横置的细长轴很容易弯曲变形而丧失精度,因此,采用反向进给车削,配合中心架和跟刀架的合理使用,加之以最佳的刀具几何参数、切削用量等一系列有效的工艺措施．,就可以达到加工要求。     

细长轴车削的关键技术

细长轴的外形并不复杂,但由于其本身的刚度低,车削时又受切削力、重力、切削热等因素的影响,容易产生弯曲变形以及振动、锥度、腰鼓形、竹节形等缺陷,但只要抓住中心架和跟刀架的使用、解决工件热变形伸长以及合理选择车刀的几何参数三个关键技术,问题就迎刃而解。     

轻稀土对WC-10 Co硬质合金表面PVD涂层微观结构与性能的影响

用轻稀土含量为0.1%的WC-0.1 RE-10 Co硬质合金混合料,在1380℃温度下真空烧结,制备CNMG-120408型号车刀.将刀具经喷砂和超声清洗后,采用磁控溅射工艺在表面沉积TiAlN涂层.对涂层刀具进行微观结构观察和切削性能实验.结果表明：轻稀土的添加有助于增加涂层与基体的结合力,延长使用寿命并降低制备成本.     

基于最小切削时间的加减速规划与控制

切削过程的加速控制不仅影响切削加工的效率,同时也会产生加工过程的冲击、过切和振荡,影响加工对象的轮廓精度.本文在分析高速切削加工特点和基本要求的基础上,提出一种全新的加/速控制策略,它可在PMAC多轴运动控制器所构造的CNC数控系统环境下,首先对NC加工程序进行预处理,针对各程序段之间的几何关系对各切削加工程序的加速进行规划,根据伺服电机所允许的最大动态扭矩选取最大加速度,计算各控制轴加速时间常数,修改原有的NC程序,从而达到最短切削时间加减速控制的目的.     

一种多功能先进刀具的研究

在现代零件车削加工生产中,提高加工质量与效率,降低生产成本,是生产者着重考虑的问题。以一种多功能高速切削内孔的先进刀具为研究对象,展示如何改善刀头切削条件、提高刀头强度,改善排屑和散热条件,降低切削力,进而提高车刀耐用度,提高切削用量,实现高速强力扩孔、镗孔的高效组合车削,达到提高生产效率、降低加工成本的目的。     

基于SLM的18Ni-300模具钢工艺参数优化

设计了以激光功率、扫描速度、扫描间距、铺粉厚度为因素的正交实验,研究了SLM 成型18Ni-300 模具钢粉末过程中各个工艺参数对成型件致密度的影响规律,并进行了工艺参数优化。实验表明,在选定范围内,成型件致密度随激光功率的增加先增大后减小?随扫描速度的增加持续减小?随扫描间距的增加先增加后减小?随铺粉厚度的增加持续减小。最优工艺参数组为激光功率260 W、扫描速度500 mm/ s、扫描间距0.11 mm、铺粉厚度0.02 mm 时,成型件致密度99.99%,为所有实验中的最优值。     

Fault diagnosis of valve clearance in diesel engine based on BP neural network and support vector machine

Based on wavelet packet transformation(WPT), genetic algorithm(GA), back propagation neural network(BPNN)and support vector machine(SVM), a fault diagnosis method of diesel engine valve clearance is presented. With power spectral density analysis, the characteristic frequency related to the engine running conditions can be extracted from vibration signals. The biggest singular values(BSV)of wavelet coefficients and root mean square (RMS)values of vibration in characteristic frequency sub-bands are extracted at the end of third level decomposition of vibration signals, and they are used as input vectors of BPNN or SVM. To avoid being trapped in local minima, GA is adopted. The normal and fault vibration signals measured in different valve clearance conditions are analyzed. BPNN, GA back propagation neural network (GA-BPNN), SVM and GA-SVM are applied to the training and testing for the extraction of different features, and the classification accuracies and training time are compared to determine the optimum fault classifier and feature selection. Experimental results demonstrate that the proposed features and classification algorithms give classification accuracy of 100%.