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题名仿古地板表面自动加工专用机床的设计
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作者
张侃楞
李青祝
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机构
盐城工学院机械优集学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2016年第2期56-58,61,共4页
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文摘
分析仿古地板表面纹理加工工艺特点,设计一种仿古地板表面纹理自动加工专用机床。该专用机床采用模块化组合设计,由进料机构、出料机构和单模组加工单元组成。单模组加工单元由机架、传送装置、压紧装置、浮料装置、台板装置和切削系统组成,其中切削系统采用一轴多刀的结构。通过控制系统控制刀轴升降和刮铣刀在刀轴上有规律、无相关性地摆动,从而在木地板表面上加工出仿古纹理的效果。该机床结构紧凑,生产效率高,可降低企业的劳动力成本,增加企业的产能。
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关键词
仿古地板
表面纹理自动加工
一轴多刀
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Keywords
Archaized floor
Surface texture automatic processing
A multi-tool axis
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分类号
TH12
[机械工程—机械设计及理论]
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题名主轴式滚磨光整加工参数对加工效果的影响
被引量：4
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作者
王娜
杨胜强
曹波
赵恺
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机构
太原理工大学机械与运载工程学院
精密加工山西省重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第5期206-209,213,共5页
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基金
山西省自然科学基金—基于粒/群聚类参数集的滚抛磨块评价模型构建及反馈制备策略研究(201801D111002)
山西省自然科学基金—高品质滚抛磨块多尺度多态物理力学性能分析评价(201701D121073)。
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文摘
为确定立式主轴式滚磨光整加工过程中滚抛磨块尺寸、加工位置以及接触力大小对于工件表面加工效果的影响。采用不同尺寸的球形磨块对(34×20)mm不锈钢直角钢片进行加工,以加工后工件表面的平均粗糙度值以及工件表面加工纹理作为评价指标,探讨磨块尺寸、工件装夹位置以及工件所受接触力与加工效果之间的关系。实验结果表明:磨块尺寸D=3mm或D=4mm明显优于D>4mm时的加工效果,使用3mm或4mm磨块加工工件,可使工件表面平均粗糙度降低到0.254um左右,当工件中心距离滚桶底部z=75mm时,表面均匀性最好;z=55mm时,表面均匀性次之;z=65mm时,工件表面划痕仍然可见;随着磨块尺寸的增加以及加工深度的增加,接触力大小越来越大,磨块尺寸、加工位置及接触力大小对于加工效果均有显著影响。磨块尺寸越小,加工效果越好;工件位于距离填充磨块表面中上部时,加工效果最好;工件加工效果受接触力大小影响,但不成比例关系。
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关键词
主轴式滚磨光整加工
磨块尺寸
加工位置
表面粗糙度
表面加工纹理
接触力
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Keywords
Spindle Barrel Finishing Processing
Abrasive Size
Machining Position
Surface Roughness
Surface Topography
Contact Force
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于轻量级卷积网络的铣削粗糙度在机监测研究
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作者
刘岳开
高宏力
郭亮
由智超
李世超
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机构
西南交通大学教育部先进驱动研究与节能中心
西南交通大学机械工程学院
国防科技大学装备综合保障技术重点实验室
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期193-200,共8页
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基金
国家自然科学基金(51775452)。
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文摘
传统机器学习类方法对光源类型、设备安装误差等因素较为敏感,需要反复调试与实验,难以实现规模化生产的自动检测.针对上述问题,提出了一种铣削粗糙度在机监测方法,有效提升了检测效率和准确性.首先,采用低感度参数设置的方向梯度直方图特征的候选框提取算子实现铣削工件的定位,并基于点匹配算法校正安装误差;然后,通过清晰度评价指标实现工业相机对焦过程优化;最后,构建了一种面向移动端实时计算的轻量级卷积神经网络模型,可对不同粗糙度工件表面纹理进行分类,并在立铣加工纹理数据集上进行了实验验证.实验结果表明:相比普通卷积神经网络,在模型复杂度相似的情况下,以乘、加运算次数为指标,提出模型推理所需运算量减少55%;代价敏感函数的引入能有效提升粗糙度识别模型对不平衡数据的稳定性;所提方法与传统机器学习方法相比,在检测帧率、图像分辨率相同的实验条件下,精准率、召回率分别提高了8%、21%.
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关键词
粗糙度测量
加工表面纹理
深度可分离卷积
方向梯度直方图
移动端实时计算
计算机视觉
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Keywords
roughness measurement
machined surface texture
deep separable convolution
histogram of oriented gradient
mobile oriented real-time computing
computer vision
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TG547
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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