复合叠层材料制孔过程刀具声发射特征分析

声发射信号具有高频、高灵敏度与高信噪比等特性,被广泛应用于检测领域。复合叠层材料钻孔加工时,伴随着刀具的磨损,会产生丰富的声发射信号,声发射信号特征与刀具磨损情况之间存在密切的关系。为了研究叠层材料制孔过程声发射信号特征随刀具磨损的变化关系,采用高速钢和硬质合金钻头开展了一系列试验,采集制孔过程中刀具的声发射信号,并分析信号的时频域特征。分析结果表明,声发射信号的均方根值、小波包能量与刀具磨损密切相关。     

TC18钛合金疲劳断裂过程声发射信号特征分析

声发射技术通过实时监测结构服役过程中发出的声发射信号,判断结构是否出现损伤,是一种重要的在线监测损伤的技术。为了明确TC18钛合金在疲劳试验中产生微裂纹、裂纹扩展及断裂等过程中声发射信号的特性,设计TC18钛合金试验件,进行其疲劳试验并全程采集声发射信号;采用参数分析方法,得到声发射信号在时域、频域方面的参数特征。结果表明:在裂纹萌生及扩展阶段,声发射信号幅值为40~65dB,低于相同条件下铝合金的信号幅值;在200~280kHz频段上,裂纹萌生阶段与后续过程的能量分布存在较大差异。结合上述研究结果,给出TC18钛合金试验件声发射监测的参考原则。     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

刀具声发射信号混沌特征提取及趋势分析

旨在建立一种基于多混沌特征演化分析的刀具磨损状态监测方法,通过计算刀具声发射信号的混沌特性参数分析其磨损趋势。建立首先基于混沌理论分析和描述刀具不同磨损阶段声发射信号的混沌特性,包括：定性描述,即重构相空间的奇异吸引子轨迹和庞加莱截面;定量描述,计算不同时间段声发射信号的关联维数、最大Lyapunov指数等。其次,采用最小二乘回归方法对所计算的混沌参数进行趋势分析。结果表明,声发射信号具有混沌特性,而且关联维数和最大Lyapunov指数演化趋势与刀具的磨损状态具有一定的关联,从而为刀具磨损状态的在线监测和预测提供了新思路。     

镗削声发射信号与镗刀磨损量关系的研究

 对镗削过程中声发射信号与刀具磨损之间的关系进行了实验研究和理论分析,得到了声发射信号的特征量与刀具磨损量之间的关系。本文提出用声发射信号随时间变化的记录长度内最大峰值电压V_(pmax)对时间f的累积均值(?)及累积均方差σ_t为在过程(In-Process)实时辨识镗刀磨损的特征量,以便实现刀具磨损的预报控制。     

模态声发射--飞机结构无损检测新方法

模态声发射是材料声发射检测的新方法.在模态声发射中,声发射波形被高度真实地采样,故能顺利解决源定位不准确、信号解释和噪声剔除困难等阻碍声发射推广应用的一些问题.本文介绍了模态声发射检测技术的基本原理、信号特征、噪声剔除和源定位等内容.     

光学透镜注射成型过程的在线声发射信号监测

基于声发射技术与信号小波包分解,采集成型过程的声发射信号,分析注射成型工艺如注射速度、注射压力、模具温度等对于声发射信号的影响以及有无流动缺陷时声发射信号的区别。实验结果显示,随着注射速度升高或者模具温度的降低,信号能量明显升高。另外注射速度、注射压力和模具温度共同影响信号在375-500k Hz频段能谱系数。缺陷检测实验也表明当375-500k Hz频段能谱系数大于0.1时,二次透镜表面存在缺陷。注射成型过程的声发射信号尤其是375-500k Hz频段信号完全能够反映出工艺参数变化和成型过程熔体流动情况,并且能够实现成型流动缺陷的在线监测。     

胶接点焊接头拉伸声发射信号分析及其损伤模型北大核心CSCD

基于Box-Behnken Design响应面法开展胶接点焊工艺试验,分别采集了胶接点焊、点焊、粘接三种接头拉伸过程的声发射信号,采用小波包对信号进行分解重构,分析了三种接头的信号特征,同时结合撞击计数历程图对焊核失效断口进行了分析,并通过累计撞击计数建立了试件的损伤模型。结果表明:三种接头在屈服阶段和断裂阶段的声发射信号较为丰富;胶层失效和焊核拔出失效可以通过声发射信号特征进行区分,其中胶层失效时其声发射信号频率主要集中在0~62.5 kHz,焊核拔出失效时其声发射信号频率主要集中在31.25~281.25 kHz;声发射撞击计数历程图可以从总体上反映焊核失效过程;建立的损伤模型可以较好地表征试件损伤状态。     

声发射在整体壁板疲劳试验中的应用

进行了飞机结构整体壁板疲劳试验的声发射监控研究。整体壁板试验件选用航空上常用的铝合金材料。试验采用常幅载荷谱,用声发射技术监测疲劳裂纹的萌生。通过对采集的计数、能量、事件以及幅值等声发射信号进行参数分析,预报了疲劳裂纹萌生的时间。结果表明,材料裂纹萌生和扩展时有很明显的声发射现象,声发射技术能够准确预报金属飞机结构疲劳裂纹的萌生和扩展,从而为飞机结构的疲劳和损伤容限设计提供参考。     

钛合金螺旋铣孔的切削力和切削温度试验研究

螺旋铣孔技术是航空装备制造领域新出现的制孔技术,因具有加工质量好、效率高等优点被用于加工钛合金、复合材料等难加工材料.采用包括切削速度、切向每齿进给量、轴向每齿进给量和螺旋导程4个基本加工参数描述螺旋铣孔过程,分析了基本参数和螺旋铣孔输入加工参数(自转、公转、进给)之间的关系.在自行研制的螺旋铣孔试验平台上开展了钛合金材料的加工试验,研究了钛合金螺旋铣孔加工中切削温度及切削力的特征,以及基本加工参数对切削温度和切削力的影响规律.试验结果表明,在螺旋导程一定时,切削温度主要由切削速度决定,而与轴向每齿进给量及切向每齿进给量无明显关系;而切削力的影响规律与切削温度相反.切削温度是影响螺旋铣孔过程中刀具磨损及加工孔质量的主要因素.在需同时保证加工效率及加工质量的前提下,应尽量选择大的切向每齿进给量、大的轴向每齿进给量和较低的切削速度.     

磨削加工中声发射监测技术研究进展

从磨削加工声发射监测原理、特征提取与选择、监测模型和监测系统开发4个方面系统地阐述了磨削加工声发射监测技术的研究现状。首先针对磨削中声发射信号源及特性进行综述，重点阐述不同磨削状态下声发射监测的原理；随后对比了磨削加工声发射监测中常见的特征提取与选择方法和监测模型，比较各方法的优缺点，概括了现有监测系统的开发情况；最后对以上几方面研究的发展趋势进行了展望。     

基于近似熵谱的碳纤维复合材料层压板拉伸损伤声发射分析

采用近似熵理论分析了碳纤维环氧树脂层压板在拉伸过程中产生的三种典型声发射信号。研究 表明基体开裂、脱胶以及纤维断裂这三种信号的近似熵谱特征不同,结合经验模式分解方法解释了三种损伤破 坏机制。此外,在经验模式分解的基础上考察了三种声发射信号本征模函数的频谱分布,进一步说明了近似熵 在本质上是衡量信号发生新振动模式产生的概率以及在复合材料声发射检测与损伤识别中使用近似熵谱分析 的有效性。     

基于声发射的碳纤维复合材料孔出口分层损伤识别

针对CFRP钻削制孔加工过程中的孔出口分层缺陷监测问题，本文基于声发射检测技术开展了CFRP钻削孔出口分层损伤识别研究。通过破坏性分层试验提取与分层损伤相关的声发射及轴向力信号的时、频特征，以此作为判断钻削分层损伤的信号依据，并开展钻削试验，结合实际损伤形貌对CFRP层合板的孔出口分层损伤进行识别。研究表明：当产生钻削出口分层损伤时，瞬时钻削轴向力会高于临界轴向力；声发射信号的时域幅值将出现突变，频域信号的中、高频段信号强度也会有明显增加。通过显著的信号时、频特征可对钻削孔出口分层损伤进行有效识别，为实现在线监测、控制CFRP层合板钻削分层损伤的研究提供了思路。     

基于峰值保持降采样算法的中介轴承故障声发射数据缩减技术

针对声发射信号数据量大、分析和保存困难的缺点,提出一种峰值保持降采样(PHDS)和谱峭度(SK)算法相结合的声发射信号数据缩减技术。采用双转子试验台开展中介轴承外圈故障模拟实验并采集声发射信号。同时,建立动力学模型对外圈故障进行数值仿真。利用PHDS-SK技术对实验和仿真结果进行数据缩减。结果表明:实验和仿真信号数据量分别缩减为原始数据的1/1250和1/400,故障信号数据缩减的同时保留了中介轴承外圈故障的周期冲击特征,并在缩减后的信号中准确提取出中介轴承外圈故障频率。     

切削参数智能优选数据库应用研究

针对数控加工切削参数难以获取或选择的问题,按几何特征和加工特征将零件拆分细化,并进行分类,在此基础上建立切削参数智能优选方法,采用SQL server 2000和Visual Studio 2005作为设计平台,开发出了切削参数智能优选数据库系统,该系统缩短了工艺员制定切削参数的时间,提高了生产效率。     

硬车削过程中声发射和振动信号的监测及分析

为了对硬车削过程进行监测和分析,本课题建立了一套基于虚拟仪器的信号采集系统,采集模具钢硬车削加工过程中的声发射和振动信号.对声发射和振动信号进行小渡变换并重构后,发现硬车削过程中的声发射和振动信号都与转速密切相关.随着转速的增高,淬硬钢的声发射信号也随着增大,但振动信号却随之减小.     

激光加热辅助切削加工技术研究进展

综述近年来激光加热辅助切削加工技术的研究进展。在实验研究方面,总结了激光加热辅助车削、铣削、钻削、磨削等不同工艺过程的加工特点,阐述了激光参数和切削参数对加工质量的影响。研究表明:在一定范围内,适当提高激光功率、降低切削速率、减小进给量有利于切削区材料的充分软化,可改善工件材料的切削加工性,提高加工效率和加工质量。目前,激光加热辅助切削加工仿真研究主要集中在切削温度场与切削过程仿真。通过建立温度场模型,可预测材料去除最优温度范围,优化加工工艺参数。切削过程仿真探讨应力、应变、温度等物理量的影响,为实际加工中控制零件表面质量提供了依据。后续工作应进一步加强在加工机理、加工工艺、仿真优化等方面的研究,建立完善的激光加热辅助切削加工数据库,以促进该技术的工业应用。     

铝合金插铣加工切削力分析及成屑弧区划分研究

利用铝合金插铣加工正交试验,从工艺角度分析了主轴转速、每齿进给量和径向切宽加工参数对三向切削力的影响规律,并进行了方差显著性分析(ANOVA)。建立了关于加工参数的多元线性回归方程,讨论了加工过程振动对切削力信号的影响。从切削理论角度建立了切削力与刀具转角、瞬时每齿切厚的理论计算关系。基于切向/法向切削力的变化规律,将切削弧区划分为挤压区、划擦区和切削区。     

基于切削力信号-几何信息-工艺信息的铣削加工刀具状态实时辨识

刀具状态的实时辨识对提高数控加工效率和质量、降低加工成本具有重要作用。对于单件小批量生产模式下的复杂零件,加工过程中的几何形状和切削参数不断变化,为刀具状态的准确辨识带来很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于切削力信号-几何信息-工艺信息的铣削加工刀具状态辨识方法。采集加工过程中不同刀具状态的切削力信号,并对其做时域和时频分析,提取切削力信号的特征量,与加工工艺信息和零件几何信息相关联,建立输入向量,构建基于BP神经网络的刀具状态辨识模型并训练,在实际加工中通过神经网络模型实现刀具状态的实时辨识。经过试验验证,该方法可以基本满足铣削加工刀具状态的实时辨识。     

难加工材料切削加工刀具及参数的评价技术

在深入分析难加工材料的切削加工特点、刀具及切削参数评价体系的基础上,针对已有的评价体系不能准确、量化、全面的评价刀具及切削参数的问题,尤其是针对难加工材料进行切削加工时,提出了利用单元体积材料的可变加工成本为指标的难加工材料切削加工刀具及参数的量化评价体系。将切削加工过程的经济性引入到刀具及参数的评价指标中,实现了针对难加工材料切削加工刀具及参数的准确、量化评价。并结合多种难加工材料进行相关评价试验,结果表明,以单元体积材料的可变加工成本为指标的刀具及参数评价体系能够实现针对难加工材料进行切削加工的刀具及参数的准确、量化评价,为企业在实际生产中进行刀具及切削参数优选提供准确的量化参考。