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基于声发射的超声辅助AWJ冲蚀实验研究
1
作者
王湘田
侯荣国
+2 位作者
吕哲
张玉龙
王瑞
《工具技术》
北大核心
2023年第3期26-32,共7页
超声辅助磨料水射流具有良好的流动特性,有效提高了射流的加工效率与精度。为了进一步研究其冲蚀能力,通过实验研究了超声辅助磨料水射流(AWJ)冲蚀动态响应规律,基于声发射检测技术研究了超声辅助磨料水射流冲蚀动态响应情况,对信号进...
超声辅助磨料水射流具有良好的流动特性,有效提高了射流的加工效率与精度。为了进一步研究其冲蚀能力,通过实验研究了超声辅助磨料水射流(AWJ)冲蚀动态响应规律,基于声发射检测技术研究了超声辅助磨料水射流冲蚀动态响应情况,对信号进行采集处理,分析了射流压力、靶距以及超声振幅等参数对其冲蚀动态响应的影响规律。结果表明:声信号随着射流压力的增大而不断增强,冲蚀深度不断增大;随着靶距与超声振幅的不断增大,声信号呈现先变强后变弱的趋势,冲蚀深度先增大后减小,即存在最佳靶距与最佳超声振幅;声信号频率主要分布于0~200kHz之间。
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关键词
超声辅助磨料水射流
声发射检测技术
冲蚀特性
冲蚀深度
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职称材料
基于GABP神经网络的超声辅助AWJ冲蚀深度预测及参数优化
2
作者
王湘田
侯荣国
+3 位作者
陈雪松
张杰翔
卢萍
吕哲
《工具技术》
北大核心
2021年第8期100-104,共5页
多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网...
多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网络方法,利用获得试验数据样本来训练和检测GABP神经网络,建立了加工参数如系统压力、靶距、振幅等的微细磨料水射流冲蚀深度预测模型,预测误差和为0.007044,利用遗传算法进行参数寻优,较传统BP神经网络误差和降低了61.506%,大大提高了预测精度,实现了不同参数组合下冲蚀深度的预测。该预测和优化结果表明,当采用系统压力为25MPa,靶距为7.576mm,振幅为13.883μm时,可以获得最大冲蚀深度,其值为3.296mm。
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关键词
超声
辅助
微细
磨料
水射流
HAP生物陶瓷
冲蚀深度
GABP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
基于声发射的超声辅助AWJ冲蚀实验研究
1
作者
王湘田
侯荣国
吕哲
张玉龙
王瑞
机构
山东理工大学机械工程学院
出处
《工具技术》
北大核心
2023年第3期26-32,共7页
基金
山东省自然科学基金(ZR2020ME154)。
文摘
超声辅助磨料水射流具有良好的流动特性,有效提高了射流的加工效率与精度。为了进一步研究其冲蚀能力,通过实验研究了超声辅助磨料水射流(AWJ)冲蚀动态响应规律,基于声发射检测技术研究了超声辅助磨料水射流冲蚀动态响应情况,对信号进行采集处理,分析了射流压力、靶距以及超声振幅等参数对其冲蚀动态响应的影响规律。结果表明:声信号随着射流压力的增大而不断增强,冲蚀深度不断增大;随着靶距与超声振幅的不断增大,声信号呈现先变强后变弱的趋势,冲蚀深度先增大后减小,即存在最佳靶距与最佳超声振幅;声信号频率主要分布于0~200kHz之间。
关键词
超声辅助磨料水射流
声发射检测技术
冲蚀特性
冲蚀深度
Keywords
ultrasonic assisted abrasive water jet
acoustic emission detection technology
erosion characteristics
erosion depth
分类号
TG663 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于GABP神经网络的超声辅助AWJ冲蚀深度预测及参数优化
2
作者
王湘田
侯荣国
陈雪松
张杰翔
卢萍
吕哲
机构
山东理工大学机械工程学院
出处
《工具技术》
北大核心
2021年第8期100-104,共5页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2020ME154)。
文摘
多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网络方法,利用获得试验数据样本来训练和检测GABP神经网络,建立了加工参数如系统压力、靶距、振幅等的微细磨料水射流冲蚀深度预测模型,预测误差和为0.007044,利用遗传算法进行参数寻优,较传统BP神经网络误差和降低了61.506%,大大提高了预测精度,实现了不同参数组合下冲蚀深度的预测。该预测和优化结果表明,当采用系统压力为25MPa,靶距为7.576mm,振幅为13.883μm时,可以获得最大冲蚀深度,其值为3.296mm。
关键词
超声
辅助
微细
磨料
水射流
HAP生物陶瓷
冲蚀深度
GABP神经网络
遗传算法
Keywords
ultrasonic assisted micro abrasive water jet
HAP bioceramic
erosion depth
GABP neural network
genetic algorithm
分类号
TG73 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声发射的超声辅助AWJ冲蚀实验研究
王湘田
侯荣国
吕哲
张玉龙
王瑞
《工具技术》
北大核心
2023
0
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职称材料
2
基于GABP神经网络的超声辅助AWJ冲蚀深度预测及参数优化
王湘田
侯荣国
陈雪松
张杰翔
卢萍
吕哲
《工具技术》
北大核心
2021
0
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职称材料
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