基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

原位合成TiC颗粒强化铝合金组织与性能

采用铝系合金2A14（LD10）作为母合金,利用原位合成法制备了TiC颗粒弥散强化铝基材料。显微组织观察表明,合金中的TiC颗粒呈等轴状,尺寸约为1～3μm。加入TiC颗粒后,合金铸态组织显著细化,室温抗拉强度和屈服强度得到一定程度提高,但塑性下降。150℃时,合金的拉伸性能变化随TiC加入量增加而变化的规律与室温相似。合金中TiC颗粒的引人大大提高了合金的耐磨性能。在油润滑条件下,TiC／2A14材料的耐磨损体积远远优于其母合金以及其他典型的金属耐磨材料,如耐磨黄铜、ZA30锌基合金和Al—30Si高硅铝合金。     

用于钛合金防微动磨损的干膜润滑剂性能研究

研究了干膜润滑的耐磨性、耐高温性、耐温度交变性、耐油性等性能,并与银镀层的摩擦磨损性能进行了对比研究.结果表明,干膜润滑剂具有低磨损量和摩擦系数,有较好的耐磨性,耐高温性、耐温度交变性、耐油性、失重等性能也较好,是一种综合性能优良的润滑减摩镀层.     

TC17钛合金铣削刀具磨损对残余应力影响研究

为了获得高性能航空发动机用TC17钛合金材料铣削过程中刀具磨损对残余应力的影响规律,通过对不同刀具后刀面磨损量下铣削工件表层残余应力的测试,建立了刀具磨损对残余应力的影响关系,并对影响机理进行了分析。结果表明,硬质合金刀具低速铣削钛合金时,刀具对已加工表面的挤光效应引起的残余压应力占主导地位;不同刀具后刀面磨损量下,残余压应力沿深度方向先增大达到一个最大压应力值后,然后减小趋向于零应力;表面残余应力、最大残余压应力以及残余应力的影响深度都随刀具后刀面磨损量的增大呈增大趋势。     

航空发动机磨损趋势RBF变权重组合预测方法研究

航空发动机滑油中金属元素的含量受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,本文针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测模型（RBFNN-VWCF）对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。首先引用C-C方法确定时间序列的嵌入维数和时间延时,重构相空间确定模型的输入输出样本,然后对两种模型进行组合预测,利用k均值聚类方法确定RBF网络的中心,利用固定法确定RBF网络的宽度,采用最小二乘法确定网络的权值。结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健、相比单一模型精度更高,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。     

铣削过程多参数监测策略研究

 通过在时域和频域对端铣过程铣削力和铣削振动信号特征的分析,提取出对铣刀磨损和破损状态变化十分敏感的特征参量,在此基础上提出了由基于铣削力的“时段比值”监测策略和基于铣削振动的“硬件比较”监测策略组成的多参数监测策略。     

机构磨损可靠性

首先简述了磨损的常规失效判据,然后提出了磨损可靠性的安全裕量方程,给出了可靠性计算公式。用算例阐明基本概念及方法思路。最后对防止粘着磨损咬卡提出了合理的设计准则。对极限磨损量的代表性作了说明。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。     

基于多参量状态信息融合的刀具磨损状态智能识别

鉴于刀具磨损监控在自动化生产中的重要性,建立了基于切削力和基于相对切削时间的两种磨损检测模型．切削力模型是利用回归算法和模糊分类技术建立的,通过检测切削力信号可在线识别刀具磨损状态．基于相对切削时间模型利用回归技术直接建立刀具磨损量与切削参数及时间的关系,可在较大的切削条件变化范围内实现对刀具磨损的识别．     

铸造法制备TiC/ZA43复合材料连续润滑摩擦行为研究

采用搅拌铸造法制备了TiC/ZA43复合材料, 用环-块摩擦磨损试验机测试了连续润滑条件下复合材料的滑动摩擦磨损性能.结果表明,TiC颗粒使基体ZA43合金的微观组织及磨损性能显著改善,摩擦系数和磨痕宽度降低且变化平稳.TiC/ZA43复合材料的磨面光滑,磨痕短细;而未增强的ZA43局部表现为粘着磨损,表面产生局部的塑性流动.摩擦过程中,未增强的ZA43合金次表层的硬度明显降低;而TiC/ZA43变化不明显.