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干气密封动环表面的螺旋槽纳秒激光制备
1
作者
李文倩
刘战强
+2 位作者
赵金富
王兵
蔡玉奎
《中国机械工程》
北大核心
2025年第10期2207-2214,共8页
针对GH4169材质的干气密封动环表面开展了纳秒激光加工螺旋槽工艺的试验研究。利用正交试验和单因素法,揭示激光功率、扫描速度、填充间距和重复频率对螺旋槽槽深和槽底粗糙度Ra的影响规律,确定合适的激光加工参数组合。结果表明,对GH4...
针对GH4169材质的干气密封动环表面开展了纳秒激光加工螺旋槽工艺的试验研究。利用正交试验和单因素法,揭示激光功率、扫描速度、填充间距和重复频率对螺旋槽槽深和槽底粗糙度Ra的影响规律,确定合适的激光加工参数组合。结果表明,对GH4169合金表面螺旋槽深度影响最大的是激光功率,其次为重复频率以及扫描速度,对槽底粗糙度影响最大的是扫描速度,其次为重复频率和填充间距。采用激光功率18 W、扫描速度40 mm/s、填充间距0.005 mm、重复频率50 kHz时,加工后动环表面螺旋槽能够满足槽深7μm、槽底粗糙度Ra≤0.8μm的加工需求。
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关键词
纳秒激光加工
GH4169合金
干气密封
表面螺旋槽
表面粗糙度
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职称材料
基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
2
作者
王小娟
宋清华
+3 位作者
房晓辉
李振洋
杜宜聪
马海峰
《航空制造技术》
北大核心
2025年第6期69-77,共9页
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等...
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响,因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先,建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型,将连续系统离散化,推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次,基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数,然后,利用滑动窗口技术进行数据降维,提取信号特征,通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系,实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后,以S形标准件为案例,采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数,并验证了所提方法的准确性。
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关键词
曲面薄壁件
铣削
机器学习-随机子空间
模态参数
状态模型
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职称材料
题名
干气密封动环表面的螺旋槽纳秒激光制备
1
作者
李文倩
刘战强
赵金富
王兵
蔡玉奎
机构
山东大学
机械工程学院
山东大学金属成形先进装备与技术国家重点实验室
高效清洁机械制造教育部
重点
实验室
国家
机械工程
实验
教学示范中心
山东大学
机电与信息工程学院
出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第10期2207-2214,共8页
基金
国家自然科学基金重大研究计划(92360311)
国家自然科学基金(52275444,91860207,52205482)
+1 种基金
山东省重点研发计划(2020CXGC010204)
山东省青年自然科学基金(ZR202111150191)。
文摘
针对GH4169材质的干气密封动环表面开展了纳秒激光加工螺旋槽工艺的试验研究。利用正交试验和单因素法,揭示激光功率、扫描速度、填充间距和重复频率对螺旋槽槽深和槽底粗糙度Ra的影响规律,确定合适的激光加工参数组合。结果表明,对GH4169合金表面螺旋槽深度影响最大的是激光功率,其次为重复频率以及扫描速度,对槽底粗糙度影响最大的是扫描速度,其次为重复频率和填充间距。采用激光功率18 W、扫描速度40 mm/s、填充间距0.005 mm、重复频率50 kHz时,加工后动环表面螺旋槽能够满足槽深7μm、槽底粗糙度Ra≤0.8μm的加工需求。
关键词
纳秒激光加工
GH4169合金
干气密封
表面螺旋槽
表面粗糙度
Keywords
nanosecond laser machining
GH4169 alloy
dry gas seal
surface spiral groove
surface roughness
分类号
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
2
作者
王小娟
宋清华
房晓辉
李振洋
杜宜聪
马海峰
机构
山东大学
机械工程学院
山东大学金属成形先进装备与技术国家重点实验室
山东大学
高效洁净机械制造教育部
重点
实验室
出处
《航空制造技术》
北大核心
2025年第6期69-77,共9页
基金
国家自然科学基金(52275445)
山东省重点研发计划(2023CXPT014)
山东省中央引导地方科技发展资金项目(YDZXZ024065)。
文摘
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响,因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先,建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型,将连续系统离散化,推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次,基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数,然后,利用滑动窗口技术进行数据降维,提取信号特征,通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系,实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后,以S形标准件为案例,采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数,并验证了所提方法的准确性。
关键词
曲面薄壁件
铣削
机器学习-随机子空间
模态参数
状态模型
Keywords
Curved thin-walled parts
Milling
Machine learning-random subspaces
Modal parameters
State model
分类号
TG501 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
干气密封动环表面的螺旋槽纳秒激光制备
李文倩
刘战强
赵金富
王兵
蔡玉奎
《中国机械工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
王小娟
宋清华
房晓辉
李振洋
杜宜聪
马海峰
《航空制造技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
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