基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

不同材料超声振动磨削的磨削温度实验研究

本文采用人工热电偶测温方式,对纳米Al2O3陶瓷和普通45#钢进行了普通和超声振动下平面磨削磨削温度的测量.比较了相同磨削参数下超声和普通磨削温度的实验数据.实验结果显示:超声辅助磨削纳米氧化铝陶瓷时陶瓷表面磨削温度比普通磨削时低.但超声辅助磨削45#钢时其磨削温度与普通磨削情况下差别不大.     

工程陶瓷超声振动磨削残余应力特性研究

在自行研制的二维超声振动磨削系统下对工程陶瓷表面残余应力特性进行了试验研究,在同样的参数下,与普通磨削表面残余应力进行比较和分析得出:两种磨削方式下表面残余应力皆为压应力,且随着磨削深度的增加,两种磨削方式下表面残余应力均呈现减小趋势,但超声磨削残余应力的减小趋势较普通磨削缓慢。超声振动磨削表面残余应力大于普通磨削。其他参数不变,随着磨粒的增大,两种方式表面残余应力呈上升趋势。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

超声振动磨削C/SiC复合材料的试验研究

采用电镀金刚石砂轮对CVI+PIP综合工艺制备的2.5D正交编织C/SiC陶瓷基复合材料进行了轴向超声振动平面磨削加工试验.通过对超声振动磨削与普通磨削的磨削力、磨削表面三维形貌及粗糙度的分析与测量,对C/SiC复合材料的加工工艺进行了研究.结果表明,磨削过程中材料去除方式以脆性去除为主,碳纤维损伤形式以纤维拉断、剥离...     

Al2O3陶瓷蠕动进给超声磨削特性试验研究

在改装成的超声磨削机床上进行了陶瓷超声磨削与普通磨削的对比试验,以揭示蠕动进给超声磨削加工的磨削特性及其材料去除机理。结果表明:当超声振动方向与磨削进给方向相同时,超声振动所引起的抛磨作用非常显著,超声磨削的表面粗糙度比机械磨削的低;Al2O3陶瓷在一般条件下超声磨削的去除方式仍属于脆性断裂,以晶粒粉碎、穿晶断裂为主,但伴随有沿晶断裂、弹性划擦、塑性流动等现象。     

Al2O3陶瓷蠕动进给超声磨削加工表面质量的试验研究

为探索利用简单形状砂轮对陶瓷材料进行数控展成型面超声磨削,通过对Al2O3陶瓷进行蠕动进给超声磨削和机械磨削对比试验研究,探索各加工参数对磨削表面质量的影响规律.结果表明:超声振动方向与蠕动进给方向平行时可降低表面粗糙度值,而超声振动方向与蠕动进给方向垂直时则不利于改善加工表面质量;在超声磨削条件下,为了提高加工表面质量,应采取较小的磨削深度、较低的进给速度和适当高的磨削速度以及复合进给磨削方式.结合试验结果理论分析了蠕动进给超声磨削和蠕动进给机械磨削加工机理,并根据试验结果选择磨削参数进行了陶瓷叶片型面超声磨削的可行性试验.     

支持向量机时间序列预测模型的参数影响分析与自适应优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善.本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法.最后,用太阳黑子数据和航空发动机油样光谱数据进行了预测分析.算例表明了本文算法的正确性.     

基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测

提出了基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测模型。阐述了随机森林算法的基本理论和计算步骤,采用C-C法计算了延迟时间和嵌入维数,对一维时间序列进行了相空间重构,并在此基础上建立了随机森林算法的预测模型。应用发动机振动试验数据进行了振动预测,并与利用相同训练数据建立的支持向量机预测模型的预测结果进行对比。结果表明,与支持向量机模型相比,随机森林算法预测模型的预测精度更高,泛化能力更强,操作方便,且计算效率更高。     

纳米ZrO2陶瓷二维超声磨削温度影响因素分析

本文采用人工热电偶法,通过普通磨削和二维超声振动磨削的对比实验,回归分析了磨削深度、砂轮速度、工作台速度等磨削参数对纳米ZrO2陶瓷磨削温度的影响.别外对纳米ZrO2陶瓷这种非线性材料的磨削加工进行有限元仿真,比较实验测量数据与仿真结果,确定仿真分析对实际情况的指导作用.     

Thermomechanical coupling effect on characteristics of oxide film during ultrasonic vibration-assisted ELID grinding ZTA ceramics

Ultrasonic vibration-assisted ELID (UVA-ELID) grinding is utilized as a novel and highly efficient processing method for hard and brittle materials such as ceramics. In this study, the UVA-ELID grinding ZTA ceramics is employed to investigate the influence of thermomechanical loading on the characteristics of oxide film. Based on the fracture mechanics of material, the model of internal stress for oxide film damage is proposed. The thermomechanical loading is composed of mechanical force and the thermal stress generating from grinding temperature. The theoretical model is established for the mechanical force, thermal stress and internal stress respectively. Then the finite element analysis method is used to simulate the theoretical model. The mechanical force and grinding temperature is measured during the actual grinding test. During the grinding process, the effect of grinding wheel speed and grinding depth on the thermomechanical force and the characteristics of oxide film is analyzed. Compared with the conventional ELID (C-ELID) grinding, the mechanical force decreased by 25.6% and 22.4% with the increase of grinding wheel speed and grinding depth respectively, and the grinding temperature declined by 10.7% and 12.8% during the UVA-ELID grinding. The thermal stress in the latter decreased by 16.3% and 20.8% respectively, and internal stress reduced by 12.3% and 15.6%. It was experimentally found that the topographies of oxide layer on the surface of the wheel and the machined surface in the latter was better than that in the former. The results indicate that the action of ultrasonic vibration establish a significant effect on the processing. Subsequently, it should be well considered for future reference when processing the ZTA ceramics.     

Research on Ultrasonic Vibration Grinding of the Hard and Brittle Materials

It is well known that grinding techniques are main methods to machine hard and brittle materials such as engineering ceramics. But the conventional grinding has many shortcomings such as poorer surface finish,quicker wear and tear of grinding tools,lower effi-ciency and so on. Ultrasonic vibration grinding (UVG) which combines ultrasonic machining and grinding emerged as a developing and promising technique in recent years. In this paper,experimental studies on UVG were conducted on several kinds of hard and brittle material by altering processing parameters such as vibration frequency and its amplitude,diamond abrasive grit size,cutting depth,feeding speed and rotary speed of tools. The experimental results show that alteration in any of above mentioned parameters will bring effects on the processed surface finish of these materials. Of them,the diamond abrasive grit size has the greatest. Moreover,conven-tional grinding experiments were also carried out on these materials. By comparison,it was found that the UVG is superior to the con-ventional method in terms of the ground surface quality,the working efficiency and the wear rate of tools.     

加工工艺对C/ SiC 复合材料性能的影响

采用普通磨削和超声辅助磨削工艺对C/Si C复合材料进行加工,对不同加工工艺参数获得的C/Si C复合材料进行表面状态表征及力学性能的测试。结果显示在磨削深度0.05 mm,进给速度600 mm/h,转速1 600 r/min,超声频率14 k Hz的工艺参数匹配条件下,所得到的C/Si C复合材料的表面粗糙度最小,弯曲强度最大。表明超声辅助磨削加工工艺对材料力学性能损伤较小。     

ELID成形磨削实验研究与表面粗糙度预测

为了探究ELID成型磨削中磨削参数和电解参数对表面粗糙度的影响规律,基于未变形切屑厚度模型,考虑砂轮上磨粒出刃高度的随机性以及ELID磨削中氧化膜的影响,建立了针对ELID磨削的表面粗糙度预测模型。单因素实验研究了ELID成形磨削电源参数对表面粗糙度的影响规律,并探讨了电解电流与氧化膜厚度之间的关系。全因子实验以工件转速、砂轮转速和进给切深为影响因素,研究了磨削参数对表面粗糙度的影响规律,并对预测模型进行了验证。结果表明:磨削参数中,其他条件一定时,表面粗糙度随砂轮转速的增大而减小,随工件转速和切深的增大而增大;同时对于粗糙度的预测误差达到了8.75%,预测模型有效可靠。     

基于物理模型和灰色关联分析的直升机传动系统损伤定量检测方法

结合物理模型与灰色理论,提出了一种直升机传动系统损伤定量检测方法.针对直升机主传动系统的2K-H行星轮系,建立了太阳轮缺齿损伤的物理基模型,通过仿真获得了不同损伤严重度的行星轮系振动信号.选择并计算仿真信号的特征向量,并以此作为损伤特征的标准模式,然后对待检信号特征向量与标准模式进行灰色关联度分析,根据关联度对损伤进行...     

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.