刀具变形引起的球头铣刀加工误差建模

针对数控加工中刀具变形引起的加工误差问题,以球头刀具为研究对象,通过建立球头刀具铣削力模型和刀具受力引起的变形模型.对球头刀具变形引起的加工误差进行研究,建立球头铣刀刀具变形引起的加工误差仿真预测模型;在数控加工几何仿真和铣削力仿真的基础上开发了球头铣刀刀具变形引起的加工误差仿真预测功能,并集成到数控加工仿真系统中用于刀具变形引起的加工误差预测.加工验证实验表明所提出的球头铣刀刀具变形引起的加工误差模型预测的可靠性.     

氮气介质下铣削钛合金时的刀具磨损

钛合金铣削加工中的一个突出问题是刀具寿命短，容易出现缺口，崩刃和剥落等现象，因而限制了它的进一步推广和使用。目前，为了提高刀具寿命，人们主要利用切削液来减小铣削过程中的摩擦和热量。然而，由于切削液会对环境造成污染，不符合绿色制造先进理念的要求。本通过大量的试验，对氮气介质下铣削钛合金时的刀具寿命和磨损特征进行了分析和研究，从而得出了在氮气介质下铣削钛合金比干铣 具有明显优势的理论，探讨了氮气介质下铣削钛合金时的刀具磨损机理，得出了高速钢刀具在氮气介质下铣削和干铣削钛合金时刀具寿命的泰勒公式。     

PCD刀具高速铣削TA15钛合金切削力的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案,进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的切削力试验.对高速加工过程中的动态铣削力进行了频谱分析,分析了高频振动对切刺力波形的影响.然后利用单因素试验分析了工件坐标系中三向分力以及刀具坐标系中切向分力随切削用量的变化规律.通过回归正交设计,建立了PCD刀具高速铣削钦合金时切削用量与动态切削力之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度.分析结果为PCD刀具高速铣削钛合全的工艺参数优化及建立高速铣削数据库奠定了基础.     

基于仲裁环的光纤通道性能分析

随着航空电子系统的发展,光纤通道技术正在逐渐取代传统的总线型通信网络。仲裁环作为一种经济的光纤通道拓扑结构,目前得到了较广泛的研究。本文利用OPNET modeler建立了光纤通道仲裁环及其节点状态机模型,并通过仿真对基于仲裁环的光纤通道性能进行了分析,为深入研究光纤通道奠定了理论基础。     

数控车削加工的参考点及对刀分析

本文深刻分析了数控车床的对刀原理和对刀涉及的基本概念, 从工件坐标系建立与对刀关系的角度展开论述,说明对刀的实质,以及常用刀具的对刀方法与步骤.     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法,介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计,提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令,即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能,操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数,系统可自动生成零件加工程序,完成刀片的加工。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。