数控切削加工领域的数字化测量技术和量具量仪

作为系统运行质量保证体系中关键信息的获取,分析和评定环节,数字化测量技术和精密量具量仪是数控切削加工技术与装备的"眼睛",装备、服务并推动着先进数字化切削技术和数控切削机床的持续向前发展.     

高速切削物理仿真技术及其应用

高速切削由于具有很高的切削速度,可以极大地提高材料切除率,从而大幅度提高生产效率,因此也称为高效切削加工.高速切削具有降低切削力、提高切削表面质量、减少传递给工件的切削热、避免颤振和积屑瘤的产生等优点.     

数控加工钨渗铜材料工件的工艺参数选用

针对钨渗铜材料切削性能差,在数控切削加工过程中易产生裂纹、崩料、变形等质量缺陷,从刀具、切削参数、切削液选用及走刀路线的安排等方面综合考虑,提出了解决问题的工艺方法。     

山特维克可乐满CoroPak08.2新品亮相CIMES 2008

山特维克可乐满是山特维克集团旗下最大的金属切削刀具公司,是全球金属切削行业的领导品牌。作为全球排名第一的金属切削业刀具制造和供应商,山特维克可乐满始终致力于提升制造业的综合实力,并为客户不断提供创新的高效率金属切削刀具和解决方案。金秋9月新鲜     

基于温度信号的高速干铣削试验研究

本文应用红外测温系统对高速铣削过程中切削温度的动态变化进行在线监测.给出了铝合金高速铣削过程中不同磨损程度和不同材料的刀具加工时对应的切削温度以及切削温度随切削速度的变化规律,其结论有助于指导铝合金高速铣削加工、优化高速切削工艺.     

导流块深度对抛物形凹面腔中激波反射聚焦的影响

为研究导流块深度对抛物形凹面腔内径向入射激波聚焦过程的影响,对马赫数为1.41的径向入射激波在导流块深度分别为0,5,10,15mm的凹面腔内反射聚焦过程进行了实验研究。结合高速CCD拍摄到的凹面腔中气流流场纹影照片和动态压力传感器测得的聚焦过程中流场的压力变化,对径向入射激波在凹面腔内的反射聚焦过程进行了描述。通过比较不同导流块深度下激波反射聚焦过程,发现随着导流块深度的加深,前导激波聚焦和反射激波聚焦的时间差会减小,使激波聚焦的强度增大,当导流块深度从0mm增加到15mm时,激波聚焦所致的峰值压力从0.39MPa增加到0.51MPa。但是,随着导流块深度的加深,压力增益下降,并使排气过程的难度加大,因此导流块深度为10mm左右时能取得较好的聚焦效果。     

航天铝合金薄壁零件高效加工策略

高效加工是以高速加工技术和切削工艺优化相结合的新工艺,是解决航天复杂整体结构件的关键技术。高效加工技术的特征是加工过程中的高材料去除率和短的单件加工时间,并通过切削参数优化,保证加工精度和表面质量。     

硬态切削表面残余应力分析研究

以轴承钢GCr15为研究对象,根据热-弹塑性有限元理论,建立了热力耦合的二维正交硬态切削模型。根据硬态切削的特点,在硬态切削有限元模型中设置了未预先设置分离线的点面接触并选择了Johnson-Cook材料本构模型,通过有限元分析计算,得到了不同切削参数和刀具几何参数条件下已加工表面残余应力的模拟结果。对结果进行比较分析得出,最大压残余应力出现在工件表面,沿着深度的增加工件内部的残余应力由残余压应力转化为残余拉应力,并逐渐趋向于零。这对于控制和提高硬态切削工件表面质量具有重要的理论指导意义。     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。