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高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型
被引量：
5
1
作者
董志国
轧刚
李元宗
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期1555-1561,共7页
基于磨料流加工介质的高粘弹性,在分析磨粒所受法向力和参与切削的磨粒数的基础上,建立了高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型。定义了材料去除率模型的切削深度系数,提出了一种用圆管工件测定切削深度系数的方法;并用圆管试件测...
基于磨料流加工介质的高粘弹性,在分析磨粒所受法向力和参与切削的磨粒数的基础上,建立了高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型。定义了材料去除率模型的切削深度系数,提出了一种用圆管工件测定切削深度系数的方法;并用圆管试件测定了Ⅰ号流体磨料加工45#钢、T8钢和Q235-A材料时的切削深度系数。结果表明:材料去除率与流体磨料对工件的壁面压力、壁滑速度和切削深度系数成正比关系;决定切削深度系数的因素主要有磨粒的粒度、磨粒与载体的混合比和流体磨料的弹性及工件的硬度和表面粗糙度;在流体磨料粘性较高、加工流量较大条件下,可用流体磨料的过流长度和压力来测定切削深度系数。
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关键词
机械制造工艺与设备
高粘弹性流体磨料
材料
去除率模型
切削深度系数
磨料流加工
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职称材料
基于轴承毛坯表面分析的磨削材料去除率模型与应用实验
被引量：
2
2
作者
迟玉伦
俞鑫
+1 位作者
刘斌
武子轩
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期338-353,373,共17页
目的 在轴承套圈磨削加工中,传统基于动力学模型建立的磨削材料去除率模型仅考虑了磨削工件-砂轮-机床三者的弹性变形,未考虑毛坯零件表面不规则变形对模型的影响,导致传统理论模型在实际磨削应用中的效果不佳。针对此问题,基于轴承套...
目的 在轴承套圈磨削加工中,传统基于动力学模型建立的磨削材料去除率模型仅考虑了磨削工件-砂轮-机床三者的弹性变形,未考虑毛坯零件表面不规则变形对模型的影响,导致传统理论模型在实际磨削应用中的效果不佳。针对此问题,基于轴承套圈毛坯表面形状分析建立了新的磨削材料去除率模型,并进行了应用实验。方法 基于轴承套圈毛坯零件表面形状的工艺研究,针对粗磨阶段毛坯零件表面不规则形状和弹性变形对磨削加工及产品质量的影响,建立不同偏心圆数量的轴承套圈结构分析方法,并提出一种以分段函数形式的磨削材料去除率模型,该模型充分考虑了轴承套圈毛坯零件表面不规则变形和偏心圆形状对磨削材料去除的影响,可有效反映轴承套圈实际材料磨削去除过程。最后,通过大量实验对所建的分段函数形式的磨削材料去除率模型进行应用实验研究。结果 与传统磨削材料去除率模型GPSM相比,所建的以分段函数形式的磨削材料去除率模型MMRG的准确率提高了96%以上,该模型可有效在线量化分析毛坯表面不规则大小及偏心圆结构。结论 该模型对指导毛坯零件制造,保证磨削加工质量和磨削加工效率有着重要的理论指导意义。
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关键词
轴承套圈
毛坯表面分析
磨削材料
去除率模型
实验研究
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职称材料
基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型
被引量：
6
3
作者
宋志龙
吕冰海
+4 位作者
柯明峰
杨易彬
邵琦
袁巨龙
Duc-nam Nguyen
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期320-325,357,共7页
目的通过训练不同实验参数条件下的确定性剪切增稠抛光的实验数据,建立基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型,为实现抛光点材料的确定去除控制提供基础。方法以BK7平面玻璃为抛光对象展开确定性剪切增稠抛光正交实验,根据...
目的通过训练不同实验参数条件下的确定性剪切增稠抛光的实验数据,建立基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型,为实现抛光点材料的确定去除控制提供基础。方法以BK7平面玻璃为抛光对象展开确定性剪切增稠抛光正交实验,根据正交实验分析结果,比较抛光头转速、抛光头与工件之间的间隙以及抛光液浓度三个因素,对抛光点材料去除率影响的权重,确定BP神经网络的输入参量。根据经验公式初步确定网络隐含层节点个数,并综合比较不同隐含层节点数目下的模型性能来确定整体网络结构,使用训练集实验数据训练网络模型,建立抛光点的材料去除率模型。结果模型预测结果与实验结果对比表明,所建立的峰值去除率BP神经网络预测模型输出结果与实验结果之间的相对误差在6.8%以内,验证了所建立材料去除率模型的准确性。结论传统理论模型难以精确描述确定性剪切增稠抛光的工艺参数与抛光区域材料峰值去除率之间复杂的非线性映射关系,而BP神经网络的自学习自适应能力能够克服这种问题,为确定性剪切增稠抛光去除率模型的建立提供新的思路。
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关键词
剪切增稠抛光(STP)
BP神经网络
确定性抛光
去除率
去除率模型
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职称材料
题名
高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型
被引量：
5
1
作者
董志国
轧刚
李元宗
机构
太原理工大学机械工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期1555-1561,共7页
基金
山西省自然科学基金项目(2005-1051)
文摘
基于磨料流加工介质的高粘弹性,在分析磨粒所受法向力和参与切削的磨粒数的基础上,建立了高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型。定义了材料去除率模型的切削深度系数,提出了一种用圆管工件测定切削深度系数的方法;并用圆管试件测定了Ⅰ号流体磨料加工45#钢、T8钢和Q235-A材料时的切削深度系数。结果表明:材料去除率与流体磨料对工件的壁面压力、壁滑速度和切削深度系数成正比关系;决定切削深度系数的因素主要有磨粒的粒度、磨粒与载体的混合比和流体磨料的弹性及工件的硬度和表面粗糙度;在流体磨料粘性较高、加工流量较大条件下,可用流体磨料的过流长度和压力来测定切削深度系数。
关键词
机械制造工艺与设备
高粘弹性流体磨料
材料
去除率模型
切削深度系数
磨料流加工
Keywords
machinofature technique and equipment
high viscoelastic fluid abrasive
material removal rate model
cutting-depth coefficient
abrasive flow machining
分类号
TG580 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于轴承毛坯表面分析的磨削材料去除率模型与应用实验
被引量：
2
2
作者
迟玉伦
俞鑫
刘斌
武子轩
机构
上海理工大学
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期338-353,373,共17页
基金
上海市科委项目(17DZ2283300)。
文摘
目的 在轴承套圈磨削加工中,传统基于动力学模型建立的磨削材料去除率模型仅考虑了磨削工件-砂轮-机床三者的弹性变形,未考虑毛坯零件表面不规则变形对模型的影响,导致传统理论模型在实际磨削应用中的效果不佳。针对此问题,基于轴承套圈毛坯表面形状分析建立了新的磨削材料去除率模型,并进行了应用实验。方法 基于轴承套圈毛坯零件表面形状的工艺研究,针对粗磨阶段毛坯零件表面不规则形状和弹性变形对磨削加工及产品质量的影响,建立不同偏心圆数量的轴承套圈结构分析方法,并提出一种以分段函数形式的磨削材料去除率模型,该模型充分考虑了轴承套圈毛坯零件表面不规则变形和偏心圆形状对磨削材料去除的影响,可有效反映轴承套圈实际材料磨削去除过程。最后,通过大量实验对所建的分段函数形式的磨削材料去除率模型进行应用实验研究。结果 与传统磨削材料去除率模型GPSM相比,所建的以分段函数形式的磨削材料去除率模型MMRG的准确率提高了96%以上,该模型可有效在线量化分析毛坯表面不规则大小及偏心圆结构。结论 该模型对指导毛坯零件制造,保证磨削加工质量和磨削加工效率有着重要的理论指导意义。
关键词
轴承套圈
毛坯表面分析
磨削材料
去除率模型
实验研究
Keywords
bearing ring
blank surface analysis
grinding material removal rate model
experimental study
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型
被引量：
6
3
作者
宋志龙
吕冰海
柯明峰
杨易彬
邵琦
袁巨龙
Duc-nam Nguyen
机构
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
胡志明工业大学机械工程学院
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期320-325,357,共7页
基金
浙江省自然科学基金项目(LR17E050002)
国家自然科学基金(51805485,51805484,51775508)。
文摘
目的通过训练不同实验参数条件下的确定性剪切增稠抛光的实验数据,建立基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型,为实现抛光点材料的确定去除控制提供基础。方法以BK7平面玻璃为抛光对象展开确定性剪切增稠抛光正交实验,根据正交实验分析结果,比较抛光头转速、抛光头与工件之间的间隙以及抛光液浓度三个因素,对抛光点材料去除率影响的权重,确定BP神经网络的输入参量。根据经验公式初步确定网络隐含层节点个数,并综合比较不同隐含层节点数目下的模型性能来确定整体网络结构,使用训练集实验数据训练网络模型,建立抛光点的材料去除率模型。结果模型预测结果与实验结果对比表明,所建立的峰值去除率BP神经网络预测模型输出结果与实验结果之间的相对误差在6.8%以内,验证了所建立材料去除率模型的准确性。结论传统理论模型难以精确描述确定性剪切增稠抛光的工艺参数与抛光区域材料峰值去除率之间复杂的非线性映射关系,而BP神经网络的自学习自适应能力能够克服这种问题,为确定性剪切增稠抛光去除率模型的建立提供新的思路。
关键词
剪切增稠抛光(STP)
BP神经网络
确定性抛光
去除率
去除率模型
Keywords
shear thickening polishing
BP neural networks
deterministic polishing
removal rate
removal rate model
分类号
TG175 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高粘弹性流体磨料光整加工的材料去除率模型
董志国
轧刚
李元宗
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于轴承毛坯表面分析的磨削材料去除率模型与应用实验
迟玉伦
俞鑫
刘斌
武子轩
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型
宋志龙
吕冰海
柯明峰
杨易彬
邵琦
袁巨龙
Duc-nam Nguyen
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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